优势在于多模态数据处理、复杂逻辑推理和行业知识融合能力。该 技术采用混合专家模型（MoE）架构，通过万亿级 token 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计 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 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分

Attention 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

.....84 9.2 数据准备与预处理..............................................................................85 9.3 模型部署与配置..................................................................................87 9 编制，整个流程从传统的两周缩短至三天，且预算的准确率提高了 15%。以下是一些关键的数据对比：  传统预算编制时间：14 天  DeepSeek-R1 预算编制时间：3 天  传统预算准确率：85%  DeepSeek-R1 预算准确率：98%  传统预算编制所需人力：5 人  DeepSeek-R1 预算编制所需人力：1 人 通过这些数据可以看出，DeepSeek-R1 在自动化预算编制流 括模型的准确性、易用性、响应速度以及对工作效率的提升等。调 查对象涵盖了工程造价师、项目经理以及相关领域的专家，确保数 据的广泛性和代表性。 调查结果显示，用户对 DeepSeek-R1 大模型的总体满意度达 到了 85%，其中，模型在提高工程造价计算效率方面获得了 90% 的好评，特别是在处理大规模数据和复杂计算场景时，表现尤为突 出。用户普遍反映，模型的操作界面友好，易于上手，且能够快速 准确地提供决策支持，极大减轻了工作负担。

: 强大 RAG 能力加持，搭建精准的知识问答应用 复杂文档解析、切分、检索、推理、生成准确率保持领先 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些

测试的结果可以通过表格或数据进行总结： 测试类型 通过率 关键问题 单元测试 95% 部分模块的边界条件未测 测试类型 通过率 关键问题 集成测试 90% 数据延迟问题 功能测试 98% 某些功能的交互不流畅 性能测试 85% 高并发下响应时间长 安全测试 100% 无显著漏洞 验收测试 97% 待优化部分功能 通过以上步骤，我们可以确保系统的各个组件都能够高效、稳 定地工作。最后，还需要建立持续集成和持续部署（CI/CD）流 团队进行沟通，收集反馈并进行必要的调整，不断优化测试策略。 以系统性能为例，可以采用以下的性能评估指标来评估集成测 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 并发用户数 平均响应时间(秒) CPU 利用率 (%) 内存利用率 (%) 100 1.2 45 30 500 1.8 55 45 1000 3.0 70 60 2000 5.5 90 85  极限测试：向系统施加超出正常操作范围的负载，观察其反 应，例如将并发用户数增加到 5000 或 10000，以评估系统在 饱和状态下的表现以及事故恢复能力。  故障注入测试：试图在系统中引入故障，例如模拟节点失效、

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], ELLM[76], Voyager[77], LLM-Planner[78] 作规划往往无法精确地控制结果, 难以进行细粒度 的操作, 如“抓住杯子”与“抓住杯柄”的难度截然不 同. 一些工作通过接受人类提示来加强模型对该区 域的关注的方式解决这一问题. 与 KITE[99] 类似, MOKA[85] 同样利用关键点进行低层次动作的推理. 不同的是, MOKA 中的关键点由用户在图像中标 出, 作者将该方法称之为视觉提示. 视觉提示有利 于将动作生成问题转化为视觉语言模型能解决的视 觉问答问题 botic manipulation through mark-based visual prompting. arX- iv preprint arXiv: 2403.03174, 2024. 85 James S, Wada K, Laidlow T, Davison A J. Coarse-to-fine Q- attention: Efficient learning for visual

2 界面原型.............................................................................................85 9.3 用户体验......................................................................................... 响应时间 （ms） 资源利用率 （%） 准确率 （%） 剪枝和量 化 150 65 99.8 缓存机制 50 75 100 负载均衡 100 80 100 容器化部 署 120 85 100 通过上述优化措施，银行系统能够在保证高准确率的同时，显 著提升响应速度和资源利用率，为业务稳定运行提供有力支撑。 8.1 性能基准 在 Deepseek 大模型部署于银行系统的过程中，性能基准的确 负载条件 响应时间(ms) 吞吐量(req/s) CPU 利用率(%) 内存利用率(%) 低负载 50 1000 30 40 中负载 100 5000 60 65 高负载 300 10000 85 80 此外，为深入分析系统性能变化趋势，可以使用 mermaid 绘 制性能曲线图，如下所示： 通过上述性能基准的设定与测试，可以为 Deepseek 大模型在 银行系统中的部署提供可靠的性能保障，确保其在复杂业务场景下

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 10 19 28

延迟 算力支撑，加速了 AI 预处理和编码全流程。 智能调度降本增效：通过采用任务触发弹性 + Spot 实例策略，微帧科技在非实时任务处理上 成本最多能实现降低 60%，资源利用率可提升至 85%。 �� 4.3嘎嘎射击 厦门真有趣信息科技有限公司，专注于移动游戏研发、全球化发行及原创 IP 孵化，累计服务超 2 亿全 球玩家。其多人竞技射击手游作品嘎嘎射击融合了快节奏动作与视觉，推出即登上热门游戏榜单。

势、预测市场需求，并为战略决策提供科学依据。例如，AI 智能体 可以通过分析销售数据，识别出潜在的客户群体，并推荐个性化的 营销策略。 此外，个性化的客户体验是企业获取并保持客户的关键。根据 《2023 年客户体验趋势报告》，85%的消费者表示他们更倾向于 选择那些能够提供个性化服务的品牌。商务 AI 智能体通过分析客 户的行为和偏好，能够为企业提供精准的客户画像，并据此设计定 制化的服务方案。例如，AI 智能体可以根据客户的购买历史和浏览 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 以显著提升商务 AI 智能体的运行效率和用户体验，为企业创造更 大的商业价值。