Affordance Diffusion[95], CoPa[96], VoxPoser[52], KETO[97], Robo-ABC[98], KITE[99] C2F-ARM[86], PerAct[87], LangSplat[88], Splat-MOVER[89], LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] OLAF[80] 使得在连续机器人领域中可以使用 离散的强化学习方法, 取代了训练时往往样本效率 低且不稳定的连续控制强化学习方法. 然而由粗到 细的方案无法提供全局感受野, 在理解场景方面存 在缺陷. 针对这个问题, PerAct[87] 使用基于 Trans- former 体素编码器得到体素特征, 而自然语言则通 过 CLIP 的语言编码器转化为语言特征, 随后体素 特征一起输入至 Perceiver Transformer, Proceedings of the 6th Conference on Robot Learning. Auckland, New Zealand: PMLR, 2023. 87 Qin M H, Li W H, Zhou J W, Wang H Q, Pfister H. LangS- plat: 3D language gaussian splatting.

R1 推 理服 务占用节点总和， 峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU ）。假定 GPU 租赁成 本为 2 美金 / 小时，总成本为 $87,072/ 天。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价计算，理论 上一天的总收入 为 $562,027 ，成本利润率 545% 。 图表： DeepSeek 服务负荷统计

..85 9.3 模型部署与配置..................................................................................87 9.4 系统集成与测试..................................................................................90 9 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。 为了更直观地展示用户反馈，以下列出了几个关键指标的用户 满意度评分：  模型准确性：88%  用户界面友好度：87%  响应速度：86%  对工作效率的提升：90%  技术支持服务：84% 此外，通过深入分析调查数据，我们还发现了一些改进空间。 例如，部分用户建议增加更多定制化功能，以适应不同项目的特定

..86 4.3 系统集成与部署..................................................................................87 4.3.1 系统架构设计.............................................................................89 4.3.2

..84 9.1 算法选择与设计..................................................................................87 9.2 算法实现.........................................................................................

1 数据安全.............................................................................................87 7.2 系统访问控制......................................................................................89

OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 达到 92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 成功识别出 87%的关联方交易异常；最后，其持续学习机制允许接 入会计师事务所的私有知识库，例如某四大事务所通过微调模型使 其掌握了该所特有的工作底稿编码规则。 审计场景关键能力对照表 | 功能模块

3 数据处理.............................................................................................87 4.3.1 数据获取与清洗.........................................................................91 4.3.2 数据存储与管理

3 用户体验.............................................................................................87 9.4 用户反馈.........................................................................................