...................................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成................................................................................ 在保持审计证据链完整性的前提下，实现技术赋能的实质性突破。 流程自动化（RPA）的局部应用虽能提升基础核对效率，但在 面对非结构化数据（如合同文本、邮件通信）时仍显乏力。某上市 公司审计案例显示，其采购循环审计中仍有 62%的供应商资质验证 需要人工复核扫描件，这类场景亟需具备多模态处理能力的智能体 支持。同时，审计质量控制的最后一公里问题突出，现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 DeepSeek 的技术架构 恰好能填补现有技术栈的关键缺口—— 其混合推理引擎在测试中实 现了 93.6%的凭证异常检出率，同时将单项目人工复核量降低 62%，这为突破当前审计效率天花板提供了切实可行的技术路径。 2.2 传统审计方法的局限性 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规 则导向为核心的作业模式，但随着企业数据量指数级增长和业务复

60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短 62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链

NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37] 使得大语言 模型能够在没有针对特定任务进行微调的情况下, 自回归地生成机器人的低级控制命令. 这种方法有 效地解决了将大语言模型与物理世界结合的挑战, 并能够生成动态的机器人运动. ManipLLM[62] 通过微调多模态大语言模型 (Multimodal LLM, MLLM), 使其在保留固有常识 和推理能力的同时, 具备了输出机器人执行器位姿 的能力. 首先模型使用 CLIP 的视觉编码器来提取 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Re- cognition (CVPR). Seattle, USA: IEEE, 2024. 62 Zhen H Y, Qiu X W, Chen P H, Yang J C, Yan X, Du Y L, et al. 3D-VLA: A 3D vision-language-action

分析师：邵建军 定增时间： 8 月 15 日 募集金额： 61.87 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 4. 分析师：邵建军 发行股数： 1.48 亿股 募集金额： 62 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 5. 分析师：霍也佳 是否实施： 完成 发行股数： 1.478 亿股 发行单价： 42.16 元 / 股 ---- 研报名称：牵手国开行，

tiktok.com/@openail 61/80 发布时间： 2024 年 12 月 12 日 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 62/80 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 63/80 面向未来智能化需求，历时八年花费干万，开发新一代数字孪生平台、 SCADA

...................................................................................................62 8. 集成与互操作性.......................................................................................

6 运营优化.............................................................................................62 3.6.1 流程自动化.................................................................................64 3

59 6.3 数据索引设计......................................................................................62 6.4 数据备份与恢复策略...........................................................................63 7. 前端开发

模型训练方案..............................................................................................62 5.1 训练算法选择......................................................................................64

60 6.4 成本优化建议......................................................................................62 7. DeepSeek-R1 在招投标管理中的应用.......................................................63 7.1 投标文件自动生成.