Bench CodeForces pass@1 pass@1 pass@1 pass@1 rating R1的15亿蒸馏版 (基于千问) 28.9 83.9 33.8 16.9 954 R1的70亿蒸馏版 (基于千问) 55.5 92.8 49.1 37.6 1189 R1的140亿蒸馏版 (基于千问) 69.7 93.9 59.1 53.1 1481 R1的320亿蒸馏版 1134 模型 架构 参数量 激活参数 R1的15亿蒸馏版 稠密 1.5B 1.5B R1的70亿蒸馏版 稠密 7B 7B R1的140亿蒸馏版 稠密 14B 14B R1的320亿蒸馏版 稠密 32B 32B R1的80亿蒸馏版 稠密 8B 8B R1的700亿的蒸馏版 稠密 70B 70B DeepSeek-R1 MoE 671B 37B DeepSeek-V3 MoE 671B #16 Claude 3.5 Sonnet (20240620), #23 不开放 Meta 美国 Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-bf16, #21 Llama-3.3-70B-Instruct, #33 开放 Mistral AI 法国 Mistral-Large-2407, #37 Mistral-Small-24B-Instruct-2501, #50 开放 -16-

传统程序覆盖率 主要盲点 加密货币交易 38% 链上交易追溯缺失 跨境云服务收入 45% 服务器地理位置验证困难 ESG 衍生品 29% 碳足迹数据链校验空白 审计资源分配存在结构性低效。约 70%的审计时间消耗在基础 数据核对等低价值工作（Deloitte 2023 年审计效率报告），导致 关键风险领域的分析深度不足。某会计师事务所试点数据显示，将 基础核对工作自动化后，分析师在关联方交易等高风险领域的投入 人员从繁琐的 基础工作中解放。例如，智能体可实现： - 凭证扫描与数据录入自 动化，处理速度提升 5-8 倍 - 交易流水异常检测响应时间缩短至分 钟级 - 报告初稿生成效率提高 70%，减少人工校对工作量 风险控制强化 构建动态风险识别模型，覆盖传统审计盲区。重点实现： 1. 实时 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2 × 连锁效应因子（1.2-1.8 倍） 3. 动态等级划分机制 设置五级风险标签，根据企业风险偏好动态调整阈值区间： o 紧急（红色）：分值≥85，需 24 小时内响应 o 高危（橙色）：70-84，72 小时响应 o 中危（黄色）：50-69，周报跟踪 o 关注（蓝色）：30-49，月度审计覆盖 o 正常（绿色）：＜30，常规监控 4. 智能报告生成流程 报告内容通过模块化模板自动组装，包含三个核心部分：

支持知识增强、实时更新知识库 开源大模型 u Deep seek 全 系 u Llama/baichuan/chatglm/Qwen 等 自研混元大模型 u 从零训练自主创新的通用大模型 u 7b 13b 70b 不同参数量级 数据构建 预置 3 大类精调 数 据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 练 工 坊 数据 调试 容器底座 AI 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1 8 小时 蒸馏后模型多模式精调 • 全参 +LoRA 双模 式 • 低至 1 卡 A10 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B R1-Distill-Qwen-32B R1-Distill-Qwen-14B R1-Distill-Llama-8B R1-Distill-Qwen-7B R1-Distill-Qwen-1

4 应急响应.............................................................................................70 8. 性能优化.......................................................................................... 生成更多的 训练样本；对于文本数据，可以采用同义词替换、随机删除等技术 增加数据多样性。 在数据处理过程中，数据的划分也至关重要。通常，将数据集 分为训练集、验证集和测试集，比例可以设置为 70%:15%:15%。 为了保证数据分布的均匀性，可以采用分层抽样（Stratified Sampling）方法。 此外，为了确保数据处理的透明性和可追溯性，需要建立完善 的数据处理日志系统 均衡，可以有效避免单点过载问题。 数据预处理和缓存机制的优化也是提升性能的重要手段。通过 将高频查询结果缓存至内存数据库（如 Redis），可以减少重复计 算的开销。实际测试表明，引入缓存后，相同查询的响应时间可缩 短 70%。同时，对输入数据进行预标准化和批处理处理，能够减少 模型推理时的计算瓶颈。 针对系统扩展性，建议采用微服务架构和容器化部署。通过将 模型推理、数据预处理和缓存服务拆分为独立模块，可以实现各模

LSTM LSTM LSTM 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 意图识别准确率 传统机器学习 Accuracy 意图识别结果 来也深度学习 输入文本 传统基于规则 意图识别结果 t CRF

部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 未来状态描述 主要由 人工驱动 主要为 自动化 增强型 人工决策 自主化 质量与生产控制 1 生产制造 2 客户与现场支持 3 6 运输 7 计划与排程 设计、研发与战略采购 高科技消费与企业技术 7 工业设备 金属与采矿 11 石油与天然气 12 10 运输与物流 消费品与服务 4 行业 0 5 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27

..68 4.2 纹理与细节处理..................................................................................70 4.2.1 真实感纹理贴图.........................................................................72 4.2.2 模型细节调整 0.25m 0.05m 80% 评估指标 优化前 优化后 改进百分比 渲染帧率(FPS) 20 50 150% 存储体积 (MB) 150 80 -46.67% 用户满意度 (%) 70% 90% 28.57% 通过评估的结果，能够系统地验证模型优化的有效性。此外， 反馈环节将为后续的迭代优化提供宝贵的信息，形成良性的循环。 在整个过程结束后，结合用户实际使用场景的调研，制定相应的模 估集成测 试结果： 指标 理想值 实际值 备注 最大响应时间 < 200ms 150ms 平均响应时间 < 100ms 85ms 错误率 0% 0.5% 需优化处理逻辑 资源利用率 < 70% 60% 符合预期 通过上述单元测试与集成测试的方案，可以确保铁路沿线实景 三维 AI 大模型应用方案具备高可用性和稳定性，满足实际应用场 景的需求。 6.2.2 性能测试与压力测试 在铁路沿线实景三维

...........67 5.1.1 前端用户交互界面......................................................................70 5.1.2 后端数据处理与模型服务..........................................................72 5.2 硬件与软件环境....... 编码：用于将分类变量转换为数值格式。  正规化与标准化：消除不同量纲对模型的影响，使数据在同一 尺度下进行训练。 数据切分是将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于模 型的训练和评估。一般推荐的比例为训练集 70%，验证集 15%， 测试集 15%。 最后，在整个数据清洗和处理过程中，建议记录数据处理的每 一步，包括原始数据的特征、清洗规则及其依据。这不仅有助于复 现数据处理过程，还能够在后期迭代中对数据清洗策略进行优化。 据预处理，确保数据的质量和适用性。对于时序数据，首先要进行 归一化处理，以减轻视觉效果差异的影响。对于图数据，则需要构 建有效的图结构，包括节点特征和边权重的合理设置。此外，需要 做好数据的划分，建议采用 70%的数据用于训练，15%用于验 证，15%用于测试。 训练过程中的参数调整也非常关键。我们可以通过下列步骤优 化训练效果：  超参数调优：使用网格搜索或随机搜索优化学习率、批大小、 层数等超参数。

SayCan[74], EmbodiedGPT[75], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78], KnowNo[79] ViLA[30], OK-Robot[69], CaP[70], LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66] LangSam 模型根据语言 查询对物体进行分割, 得到物体的掩码, 然后从 AnyGrasp 生成的抓取姿态中筛选出与物体掩码匹 配的抓取点, 并实施抓取. CaP (Code as polices)[70] 利用大语言模型来生 成机器人策略代码. 这些代码能够将自然语言命令 转换为机器人可执行的策略, 从而实现对机器人的 控制. CaP 方法的关键优势在于它能够通过少量示 例 (Few-shot prompting) International Conference on Robotics and Automation (ICRA). London, United Kingdom: IEEE, 2023. 70 Ding Y, Zhang X H, Paxton C, Zhang S Q. Task and motion planning with large language models for object

...................................................................................................70 9. 性能与可扩展性....................................................................................... 而设计，旨在通过先进的人工智能技术，帮助企业优化业务流程、 提升决策质量并增强市场竞争力。具体来看，市场需求主要体现在 以下几个方面： 首先，企业对自动化服务的需求不断攀升。根据《2023 年全 球 AI 应用调查报告》，超过 70%的企业表示他们正在寻找能够自 动化处理日常事务的解决方案，如客户服务、订单处理和数据分析 等。商务 AI 智能体能够通过自然语言处理（NLP）和机器学习 （ML）技术，实现这些任务的自动化，从而显著减少人工干预， 为了更直观地展示测试结果，可以使用表格或图形化工具： 测试类型 响应时间 （ms） 吞吐量 （QPS） CPU 利用率 （%） 内存利用率（%） 压力测试 20 50 0 80 70 负载测试 15 80 0 60 50 稳定性测试 18 75 0 70 65 可靠性测试 22 60 0 85 75 此外，性能测试应结合实际的业务场景，模拟用户的真实操作 行为，以确保测试结果的实用性。通过不断的性能测试和优化，可