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], YAY Robot[81], Socratic Models[82], MUTEX[83], ORION[84], MOKA[85] 操控任务. 体素化提供了对场景的 强结构先验, 而 Perceiver Transformer 则允许模型 从少量演示中学习并泛化到新的环境和任务. 同样 是使用体素对环境进行建模, AVLMaps[91] 将视觉 定位特征、预训练的视觉−语言特征和音频−语言特 征与 3D 重建相结合, 将多模态大模型的开放词汇 查询能力融合进环境的 3D 体素网格中, 使得机器 人系统能够基于多模态查询 (如文本描述、图像或 Audio visual lan- guage maps for robot navigation. arXiv preprint arXiv: 2303. 07522, 2023. 91 Gervet T, Xian Z, Gkanatsios N, Fragkiadaki K. Act3D: 3D feature field transformers for

...................................................................................................91 6.1 DeepSeek 模型部署方案.............................................................................. 多版本差异对比（自动生成调整前后数据对照表） 实时交互模块通过自然语言接口响应审计人员的动态查询， ” ” 如 显示前五大供应商近三年交易趋势 等复杂需求。对话系统内置 审计术语知识库，理解准确率达 91%，并能自动记录问答轨迹形成 审计证据链。典型交互流程为：语义解析→数据定位→可视化渲染 →解释生成，全过程响应时间<3 秒。 所有模块均配备审计轨迹记录功能，任何系统自动执行的操作 都会生成带时间戳的日志，符合 分布式存储集群，容量 ≥200TB - 网络：10Gbps RDMA 高速互联 模型验证采用交叉验证法，将数据集按 7:2:1 划分为训练集、 验证集和测试集，确保各项指标达到： - 异常检测准确率≥91% - 误报率≤6% - 规则匹配召回率≥95% - 预测类任务 R² 0.85 ≥ 训练周期规划为 6 周，其中前 3 周完成数据准备与基线模型开 发，第 4 周进行专家验证调优，最后 2

.........89 4.3.2 接口开发与测试.........................................................................91 4.3.3 系统部署与监控.........................................................................92 4.4 安全与合规

..89 7.3 日志管理与审计..................................................................................91 7.4 安全漏洞防护......................................................................................93

.........87 4.3.1 数据获取与清洗.........................................................................91 4.3.2 数据存储与管理.........................................................................93 5. 安全性与合规性

测试计划...................................................................................................91 10.1 测试目标........................................................................................

..............89 5.2.1 实时监测与报警机制..................................................................91 5.2.2 安全隐患评估流程......................................................................94 5.3 优化运营与资源配置