项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 6 个月内完成生产环境部署。技术团队将重点关注模型冷启动阶段的 准确率优化，通过注入 2000 组历史工单数据进行监督微调，确保 上线初期即达到 85%以上的意图识别基准准确率。最终交付物将包 含完整的 API 对接文档、模型监控看板以及针对销售、客服团队的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 10Gbps 以上带宽，时延<5ms  公网 API 接口需配置 WAF 防护，建议预留 20%带宽余量应对 突发请求 运维监控体系 部署后需实时采集以下指标： - GPU 利用率阈值告警（>85%持续 5 分钟） - 显存占用监控（每实例预留 2GB 缓冲） - API 成功率看板（按部门/业务线细分） - 自动扩缩容策略：当并发队列等待数>10 时触发扩容 3. 应用场景规划 在 自动扩容至 4 个 GPU 节点，处理客户咨询高 峰 - 夜间缩容至 1 个节点，降低 60%云计算成本 资源分配参数通过 Prometheus 监控实时调整，确保 GPU 利用率 保持在 75%-85%最优区间。 2. 模型推理加速 部署 TensorRT 推理引擎，结合以下优化技术： 技术 实施效果 硬件需求 量化压缩(FP16) 推理速度提升 2.1 倍 NVIDIA T4 及以上

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

±20 ppm 城市空气质量监测 水质传感 器 pH 值 0-14 ±0.1 河流、湖泊水体监测 土壤传感 器 湿度 0-100% ±2% 农田土壤监测 气象传感 器 温度 -40-85°C ±0.5°C 气候变化监测 通过以上对传感器选择与部署的详细分析，可以确保在生态环 保智慧诊断系统中的数据采集环节高效、可靠，进而支持后续的数 据分析和决策制定。在部署实施过程中，应时刻关注技术的迭代与 实施效果评估是训练与优化的最后一步。此过程可以通过对比 模型预测结果与实际结果的差异进行系统评估，如下表所示： 评估指标 描述 目标值 精度 根据真实结果判断模型预测的准确性 90% ≥ 召回率 衡量模型识别出正样本的能力 85% ≥ F1-score 精度与召回率的综合评估 0.9 ≥ ROC- AUC 描述二分类问题中模型的判别能力 0.95 ≥ 通过系统的训练与优化流程，生态环保智慧诊断系统能够以高 质量数据，我们发现污染物的空间分布有明显的地域特征，例 如商业中心和工业区的 PM2.5 浓度普遍高于居民区，尤其是 在风速较低的日子。 时间段 PM2.5 浓度（µg/ m³） NO2 浓度（µg/ m³） 早高峰 85 50 中午 40 25 晚高峰 90 55  趋势预测：通过时间序列分析，结合天气因素的影响，我们建 立了污染物浓度的预测模型。模型的预测结果显示，未来一周 内，预计将在特定天气条件（如阴霾天气和高温）下，PM2

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

当前的液冷智算机房存在全生命周期能耗高、能耗利用不均衡的痛点。华为通过深入剖 析影响 PUE(智算中心总能耗与 IT 能耗比值)的因素，得出低 PUE 不等于低总能耗、IT 能耗 占总能耗约 85%、XPU 能耗占 IT 能耗约 80%等三个核心切入点；依据芯片是温度敏感性元器 件的特性，找到 L1&L2 系统的功耗平衡点；利用华为产品全家桶的优势，提出基于 BestDC 的 L1&L2 成电路、信息等 22 个学院，建立技术支撑群 75 个，支持学生用户 170 个，解决课题组问题 500+。ModelMate 正式上线后，不到 1 个半月时间，一期建设的算力资源平均使用率在 85% 以上，算力使用率创新高。 3.2.2.2 大模型全面助力科学教育 科大讯飞深入探索研究在教育领域的应用，一方面，积极探索“大模型+教育大数据” 的新型教育数字基座，提高已建应用、空

.....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、

...................................................................................................85 10.3 性能测试与优化..................................................................................... 收集了超过 1000 名潜在用户的反馈。调研结果如下表所示： 需求类别 重要性评分（1-5） 用户占比 （%） 稳定收益 4.8 95 实时数据处理 4.5 90 系统透明度 4.3 85 风险控制 4.7 92 通过上述数据和客户反馈，DeepSeek 应用方案在设计和实施 过程中，充分考虑了客户的痛点和需求，确保系统能够提供高效、 透明且风险可控的量化交易服务。我们相信，通过不断优化和迭 此外，为了持续监控系统性能，可以引入实时监控工具，及时 发现并解决性能问题。通过定期进行性能测试和优化，可以确保系 统在不断变化的交易环境中保持高效和稳定。 测试指标 目标值 实际值 是否达标 响应时间 ≤100ms 85ms 是 吞吐量 1000TP ≥ S 1200TP S 是 并发处理能力 ≥500 用 户 550 用 户 是 CPU 利用率 ≤70% 65% 是 测试指标 目标值 实际值

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