三、个性化定制 根据不同部门、员工的工作 特点和偏好，定制个性化的 智能体组合，形成"超级助手"。 四、持续学习和优化 建立反馈机制，不断优化和 更新智能体的能力。 普通员工 + AI工具包 + 智能体组合 —> 超级员工 —> 组织跃迁 ü 能力提升 ü 效率和质量提升 ü 打破职能边界 ü 决策机制升级 ü 组织治理优化 ü 职能分工变革 6

R1-7B-4bit）。 Q5：如何提升本地模型的响应速度？ . 优化方案： 1. 关闭后台程序：释放显存占用（如游戏、视频软件）。 2. 启用 GPU 加速：安装 CUDA 工具包并配置--gpu-layers=20 参数。 3. 限制输出长度：在提问时添加“ 请用 200 字内回答”。 三、错误与故障排除 Q6：部署时报错“显存不足”如何解决？ . 步骤排查：

人工智能的系统数据基础 认识人工智能系统、 人工智能系统基础、人工智能数据基础 2 3 人工智能的应用开发基础 人工智能应用概述——以手写数字识别为例； Python基础入门、 AI算法库和开发工具包、 深度学习框架 2 二、机器学习篇 4 从问题求解到深度学习 问题求解理论基础、 通用问题求解与算法方法学； 人工智能问题求解、 机器学习求解、 机器学习算法库scikit-learn及使用 2

1 及 cuDNN 8.9，与 GPU 硬件严格匹配。 - PyTorch 2.1+或 TensorFlow 2.15，启用 MKL-DNN 加速。 - DeepSeek SDK 及 API 工具包（版本≥1.2.0）。 性能与冗余设计 - 负载均衡：部署 HAProxy 或 Nginx Ingress Controller，支持每 秒 5000+请求的分发。 - 容灾备份：采用 GlusterFS 断、电子病历管理三大高频场景。试点周期控制在 6-8 周，通过动 态数据监测验证三个关键指标：医生操作步骤减少率（目标 ≥40%）、平均诊断响应时间压缩率（目标≥35%）、系统误报率 （阈值≤2%）。 试点阶段需建立标准化实施工具包，包含以下核心组件： 组件类型 内容说明 交付形式 API 对接规 范 包含 HL7/FHIR 标准适配层、数据加密传输协议、异 常处理机制 技术文档+沙箱环 境 工作流改造 模板

例如，对于政策解读任务，标注内容可以包括政策条款、解读 要点、实际案例等；对于公文写作任务，标注内容可以包括公 文格式、用语规范、逻辑结构等。 2. 标注工具选择：选择适合的标注工具，确保标注过程高效且便 于管理。常用的标注工具包括 Label Studio、Prodigy 等，这 些工具支持多种标注任务类型，并允许自定义标注界面和规 则。 3. 标注标准制定：制定详细的标注标准手册，明确每类任务的标 注规则和注意事 在模型训练过程中，实时监控训练过程是确保模型性能稳定提 升的关键步骤。首先，训练过程中的关键指标（如损失函数值、准 确率、精确率、召回率等）应通过可视化工具实时展示，以便及时 发现问题。常用的可视化工具包括 TensorBoard 和 Weights & Biases（W & B），这些工具能够帮助开发者直观地观察训练曲线 的变化趋势。 其次，训练过程中应定期保存模型检查点（Checkpoint），

分钟的情景演练模块 - ” 建立 1+1+3”认证机制（1 周集中培训+1 月跟岗实践+3 次场景考 核），通过率需达 90%方可上岗 2. 业务应用层（面向团队管理者）： o 开发决策辅助工具包，包含 12 个典型业务场景的智能体 响应策略库 o 每月举办跨部门案例研讨会，分析智能体在核保纠纷、 理赔争议等场景的决策支持效果 3. 系统管理岗（IT 及风控专员）： o 设置 A/B 保险企业共同确认智能体交互边界，输出《场景需求说明书》并双 方签字确认 2. 沙盒测试期 ：提供测试环境镜像，包含： - 预置的保 险话术模板库（涵盖车险、健康险等 6 大类） - 压力测试工具包 （模拟峰值并发请求） 3. 上线护航服务：首月安排技术专家驻 场，实时监控： - 意图识别准确率波动 - 服务调用异常率 - 平均响 应延迟 对于复杂场景的对接，团队采用可视化协同诊断工具，通过以

OpenVINO™ 工具套件 为各类AI解决方案提供模型优化、推理加速提及异构平台部署 方案的OpenVINO™ 工具套件，是由英特尔开源的，面向深度学 习网络和计算机视觉领域推出的性能加速工具包。无论是在云 端还是边缘环境，OpenVINO™ 工具套件都能以其丰富的功能组 件，为各类AI应用，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处 理以及推荐系统等所需的高性能深度学习推理提供有效加速。 而在面向计算机视觉的AI方案中，OpenVINO™ 工具套件也已 对OpenCV、OpenCL™ 等标准计算机视觉库开展了优化，并 集成英特尔® Media SDK（仅在面向 Linux 的英特尔® 分发版 OpenVINO™ 工具包）来提供媒体性能增强。 图4-1 OpenVINO™ 工具套件基本工作流程 图4-2 OpenVINO™ 工具套件为深度学习提供多平台推理、部署能力 Windows Linux macOS

程数据采集与监控。 例如，在钢铁生产线中，可以采用边缘计算技术，将实时数据传输 到云端进行处理分析，从而快速响应生产需求。 数据采集工具的选择可以根据实际需求和已有技术系统相结 合。常用的工具包括：  PLC（可编程逻辑控制器）：用于工业自动化控制和数据采 集。  SCADA（监控和数据采集系统）：整合了工业自动化与数据 存储、分析的能力。  DCS（分布式控制系统）：主要用于复杂的过程控制，能够实

SM4 标准加密机 | 2 台 | 数据传输与存储加 密 | 软件资源需配置以下关键组件： - 深度学习框架：PyTorch 2.0 及以上版本，配套 CUDA 11.7 工具包 - 数据处理工具： Apache Spark 集群（至少 5 节点）用于索赔数据清洗 - 模型监控 平台：Prometheus+Grafana 搭建的实时性能看板 - 保险专用知识 图谱：包含

联动开发，不同产品组件能够对异常问题进行联动处置，保障了安全防护的全面性。 功能特点 我司零信任产品通过两次 SPA 单包敲门做到了网络真隐身，并将准入、桌管、杀毒等功能 融合入客户端，同时提供软件开发工具包（SDK），可以嵌入第三方软件程序中，不需要进行二 次登陆操作，认证登陆动作在后台进行，实现无感接入。不仅仅客户端可以对终端进行各种安 505 统一威胁管理产品（UTM） 505 身份鉴别产品