逻辑是什么？ • 功能层： 对多模态（文本、语音、图像）输入的理解能力如何？上下 文记忆窗口多大，如何实现长期记忆？意图识别的准确率和泛化能力 在真实场景下表现如何？ 风险与警惕信号： 供应商无法清晰解释其模型和编排层的技术细节； Demo 演示效果惊艳，但对实现原理和限制条件避而不谈；拒绝讨论产品 的“失败场景”和能力边界。 • 服务与支持： 是否配备专属的客户成功团队？ 核心技术团队的背 景 和稳定性怎样？ • 产品与愿景： 未来的产品路线图（ Roadmap ）是怎样的？其技术演进方向是否符合 AI 发展趋势和本公司的 长 期数字化战略？ 风险与警惕信号： 销售团队强大但技术支持团队薄弱；缺乏清晰的产品迭代规划；在特定行业的成功案例较少或 没有。 核心评估问题： • 模型层： Agent 的核心大模型是自研、开源还是第三方？技术栈是 调度 逻辑是什么？ • 功能层： 对多模态（文本、语音、图像）输入的理解能力如何？上 下 文记忆窗口多大 ，如何实现长期记忆？意图识别的准确率和泛化 能力 在真实场景下表现如何？ 风险与警惕信号： 供应商无法清晰解释其模型和编排层的技术细节； Demo 演示效果惊艳 ，但对实现原理和限制条件避而不谈；拒绝讨论 产 品的“失败场景”和能力边界。 • 成本模型与 TCO ： 定价模式是怎样的（按调用量

行业需根据数据的安全级别重新 梳理，综合考虑成本、整理难度 和业务需求，重新定义安全级别。 部署防火墙拦截异常流量，及 时更新模型工具（如 Ollama ），堵住已知漏洞。 每天检查运行日志，警惕高频 调用；团队培训防钓鱼链接 （如假冒付费插件）。 定期备份模型数据到独立存储， 遇攻击立刻断网隔离，联系专 业团队处理。 关闭高危端口 4 、安全筑盾—— 防护体系建 设

意见类型、现金流异常波动）的关联性。若结果显示情感因子能有效区分风险样 本，或与已知造假特征呈现负相关，则支持其跨行业适用性。此外，引入人工专 家对未训练文本进行情感标注，与模型结果对比一致性，可进一步验证可靠性。 实际应用中，需警惕未训练行业财报中技术术语可能导致的误判，可通过优化文 本预处理规则或引入行业特定语义校准，提升模型在未训练行业中的稳健性。 实战部署与系统架构 问题 1：技术环境使用哪些编程语言、AI 框架与回测平台？

动稳定币在消费领域的普及 两者可形成互补，但仅就商业支付领域的使用，前者大概率会处于劣势，这一点在国内的各家银行推出的 线上支付产品（包括银联的云闪付）严重弱于支付宝的历史过程得到了验证。同时需警惕无序竞争导致的 资源浪费。 法币稳定币发行人会将储备资金投资于短期国债，赚取利息；虽然这些收益不能直接分配给稳定币持有者， 但发行机构或通过销售渠道将收益用于营销推广，如发放积分或提供支付折扣等。

Before After 一站式客服工作台 HR 行政 业务 ... 统一 咨询入口 14 万员工 海量咨询 简单问题 知识库 机器人 人工客服 个性复杂问题 用户对陌生电话警惕性高， 外呼接通率低，拖累触客 效率 不同经验的触客专员水平 差异较大，影响了客户体 验与品牌形象统一 邀约过程缺乏数据沉淀， 管理人员难以发现潜在问 题和机会 DCC 外呼接通率低 人员邀约能力参差不齐

果出现严重偏差。这一失败案例突显了技术团队的专业素养和经验 在模型应用中的关键作用，同时也提醒企业在引入新技术时，需加 强团队培训和技术支持。 总结来说，DeepSeek 在资产配置规划中的应用虽具有显著优 势，但仍需警惕数据质量、市场动态、个性化需求和技术团队能力 等因素的影响。通过深入剖析这些失败案例，可以更好地理解 DeepSeek 技术的局限性，并在实际应用中采取相应措施，避免类 似问题的发生，从而提高资产配置的成功率和效益。