...................................................................................................58 4.2 风险预警与评估...................................................................................... 项目目标分为三个实施阶段，量化指标如下： 维度 基线水平 一期目标 二期目标 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转移）风险指标库，自动匹配关联方交易特征。以下为某跨国企业 案例中智能体输出的风险评分矩阵： 风险维度 权重 实际值 阈值范围 偏离度 关联交易占比 30% 58% <25% +132 % 无形资产收益率 25% 2.1% 5%-8% -58% 地域税负差 45% 12.3pct <8pct +54% 实时监控场景中，智能体通过 API 对接企业 ERP 系统实现动态 预警： 1. 每月

RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling 并且 仅需要 10 min 的演示数据. 这表明 ACT 能够有效 地从人类演示中学习, 并在低成本硬件上执行复杂 的操作任务. 随后, 作者又增加了重力补偿等便于 操作的改进, 提出 ALOHA2[58]; 增加移动底盘, 提 出 Mobile ALOHA[129], 得以实现许多需要移动才能 完成的复杂操作, 如炒菜、打扫房间等. 3.2 参数冻结的大模型结合基础模型 随着深度学习技术的不断进步 enhanced low-cost hardware for bi- manual teleoperation. arXiv preprint arXiv: 2405.02292, 2024. 58 Wang Y J, Zhang B K, Chen J Y, Sreenath K. Prompt a ro- bot to walk with large language models

来解决当前系统的局限性，例如幻 觉 和逻辑上的缺陷。这也是想要 Al 接近人类智力水平， 需要 像婴儿一样学习世界运作的方式。 世界模型 / 数字孪生：让大语言模型能够低成本虚拟演练 58/80 Real-Time Autonamous Adaptive Conceptual Learning& Reasoning Cognitive Al 公众号 · 新智元 (Sta

2345-2360. DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005678. 10. 赵磊, 张伟. 深度强化学习在金融智能体中的应用[J]. 金融科技, 2022, 38(2): 45-58. DOI: 10.1016/j.fintech.2022.100456.  上述文献详细介绍了智能体开发中的深度学习技术、强化学习 算法、多智能体系统设计以及具体应用案例。  每篇文献均

55 6.2 成本偏差分析......................................................................................58 6.3 风险管理与预警..................................................................................60 6

..55 4.2 训练流程与技术..................................................................................58 4.2.1 数据划分与交叉验证..................................................................60 4.2.2 超参数调优技巧

...56 4.3.1 自动化咨询.................................................................................58 4.3.2 定制化健康信息推送..................................................................60 5. 可行性研究....

......56 3.2.5 数据接口模块.............................................................................58 3.3 用户体验设计......................................................................................60

...........55 3.3.2 GIS 在模型中的应用...................................................................58 4. 三维模型构建........................................................................................

......56 3.1.3 模型评估指标.............................................................................58 3.2 训练数据处理......................................................................................60