...................................................................................................82 5.3.2 系统集成与联调.................................................................................... 部署阶段采用模型蒸馏技术，将原始 175B 参数模型压缩至 7B 参数级别，推理速度提升 6 倍的同时保持 95%以上的任务精度。通 过审计机构实际测试，优化后的模型在应收账款坏账准备测算任务 中，人工复核工作量降低 82%，关键风险点检出率同比提升 41%。 3.1.3 智能审计决策模块 智能审计决策模块作为 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与动态推理机制，实现从数据预处理到风险判定 异常检测模块结合孤立森林算法与规则引擎，对交易流水实现 毫秒级扫描。特别设计关联分析功能，可自动构建供应商-客户关 系网络图谱，识别循环交易等复杂模式。测试数据显示，在千万级 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 议书等文档，支持三种输出模式： 1. 标准模板自动化填充（适用 于常规事项） 2. 关键事项重点标注（高风险事项用黄底红字突

Llama 3.1 405B DeepSeekV3 671B 下降一个量级 训练耗时 单元：万GPU小时 DeepSeek-V3 MMLU 得分 API价格￥/M tokens 90 82 86 ★ l Llama3.1-405B l GPT-4o l Qwen2.5-72B l Qwen2.5-72B l Claude 3.5 Sonnet l DeepSeek-2

LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80], YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85], ViLA[30] Text2Motion[72], PaLM-E[73], SayCan[74], EmbodiedGPT[75] 11th International Conference on Learning Representations. Kigali, Rwanda: OpenReview.net, 2023. 82 Shah R, R. Martín-Martín R, Zhu Y K. MUTEX: Learning unified policies from multimodal

026年，中国智能家居市场的规模将攀升至453亿美元，同时，智能家居设备的年 出货量有望突破5.4亿台。同时，智能汽车及其相关技术在中国展现出强劲的增长态势，预计2025年中国智能汽车渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。

传统方法准确率 DeepSeek 准确 率 提升幅度 交易异常检 测 85% 95% +10% 客户情感分 析 78% 90% +12% 支票识别 88% 96% +8% 投资组合优 化 82% 94% +12% 通过以上技术的综合应用，DeepSeek 能够为金融银行提供全 方位的智能化解决方案，从客户服务到风险控制，从业务优化到战 略决策，均能显著提升效率与准确性。同时，DeepSeek

80 5.3 用户权限管理......................................................................................82 6. 系统实施方案........................................................................................

8.4 安全性设计..........................................................................................82 9. 智能体算法开发.......................................................................................

81 6.3 考评结果分析......................................................................................82 6.4 考评报告生成......................................................................................84

9. 实施方案与流程..........................................................................................82 9.1 项目启动与团队组建..........................................................................84 9.2 数据准备与预处理

.........80 4.2.1 模型选择与对比.........................................................................82 4.2.2 训练与优化策略.........................................................................84 4.3 数据处理