集约建设，集控中心集约高效 • 超融合架构， IT 资源统一运维管理 • 快速部署和适配工厂 / 车间 / 现场各级应用 • 解决生产现场工控硬件、操作系统适配和数据 安全问题 PLC L1 生产执行系统 内部光纤网络 边缘云资源池 Profinet Profibus xx 工业总线 操作室 MEC Plug-in 云平台 工艺段 1 PLC 软件 工艺段 2 PLC

首先，正则化策略通常包括 L1 正则化和 L2 正则化。L1 正则 化通过对权重矩阵的绝对值求和实现，能够生成稀疏的权重矩阵， 适用于特征选择场景；而 L2 正则化通过对权重矩阵的平方和进行 惩罚，能够有效抑制权重值的过度增长，适合大多数政务模型的微 调任务。在实际应用中，L2 正则化的系数 λ 通常设置为 0.01 至 0.1 之间，具体值可通过交叉验证进行调整。对于 L1 正则化，由于其 可能导致部分权重迅速降为 能够更快地收敛并取得较好的效果。学习率的设置可以采用学习率 衰减策略，初始学习率可以设置为 0.001，并根据验证集的损失动 态调整。 训练过程中，为了避免过拟合，可以采用以下策略：  正则化：在损失函数中加入 L1 或 L2 正则化项，控制模型的复 杂度。  Dropout：在训练过程中随机丢弃部分神经元，减少神经元之 间的依赖关系。  早停（Early Stopping）：当验证集的损失不再下降时，提前 尝试不同的激活函数，以找到最佳的模型结构。  超参数调优：通过网格搜索或随机搜索方法，系统性地调整学 习率、批次大小、优化器等超参数。建议使用交叉验证技术， 确保调优结果的稳定性和可靠性。  正则化技术：在训练过程中引入 L1、L2 正则化，或使用 Dropout 技术，减少模型的过拟合风险。同时，可以尝试提 前停止训练，避免在验证集性能达到峰值后继续训练导致过拟 合。  损失函数优化：根据任务特点，选择合适的损失函数。例如，

脚本生成 自动化值守 高级复杂 威胁研判 全面的感知分析能力， 一定的决策处置能力 迁移孵化 L3 ：条件自动化 L2 ：辅助驾驶 机器协助人类 一定的感知分析能力 L1 ：轻度辅助 安全垂直领域大模型 数 据 分 类 分 级 大 模 型 代 码 安 全 大 模 型 威 胁 检 测 大 模 型 安全大模型能力演进蓝图 • 逐渐向

32，GPU 利用率提升 22% o 使用 vLLM 框架的 PagedAttention 机制，显存碎片率降 低 65% 2. 服务层优化 3. 数据层优化 o 建立分级缓存体系：  L1 缓存：高频医学知识图谱（Redis，命中率 ≥92%）  L2 缓存：患者历史会话上下文（MongoDB TTL 索 引，自动 7 天过期） o 预加载 CMeKG 医学知识库的热点数据，冷启动时间缩 2. 三级响应体系架构 | 响应层级 | 人员构成 | 处理范围 | 目标响应时间 | |———-|————————|———————————–| ————–| | L1 | AI 客服+ 初级工程师 | 高频操作问题、知识库可解答问题 | ≤5 分钟 | | L2 | 专业技术支持团队 | 接口报错、数据异常等中级问题 | 15 ≤ 全字段可读+标注权限 实时审计 L3(检验) 主治医师 数值结果可读，无原始样本访问 每日审计 L2(处方) 药师 药品剂量可读，无患者身份信息 每周审计 数据等级 访问角色 权限范围 审计频率 L1(挂号) 行政人员 仅时间戳可见 月度审计 系统可靠性保障 采用双活数据中心部署，智能体服务模块的 SLA 需达到 99.99%。 关键措施包括： - 实施请求熔断机制：当 API 错误率超过

此外，我们引入了特征重要性分析，通过计算每个特征在模型 中的贡献度，找出对贷款违约预测影响最大的特征。这不仅有助于 理解模型的工作原理，还能为风险管理部门提供有价值的决策支持。 为了提高模型的鲁棒性，我们还采用了正则化技术，如 L1 和 L2 正则化，防止模型过拟合。同时，使用早停法（Early Stopping）在验证集性能不再提升时提前终止训练，以避免不必要 的计算资源浪费。 在模型训练完成后，我们进行了模型性能的验证和测试。使用 洗与预处理，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据归一化或 标准化等步骤。 接下来，通过特征选择技术筛选出对贷款违约预测最具影响力 的特征。常用的特征选择方法包括基于统计的方法（如卡方检验、 互信息）、基于模型的方法（如 L1 正则化、决策树特征重要性） 以及基于 Wrapper 的方法（如递归特征消除）。通过这些方法， 可以有效减少特征维度，降低模型复杂度，提高训练效率。 在特征工程阶段，重点在于通过领域知识和数据挖掘技术生成 特征工程：对现有特征进行进一步筛选和优化，剔除冗余或无 关特征，同时尝试引入新的特征组合或变换。例如，对金融数 据进行对数变换或标准化处理，以减少数据的偏度和量纲差异。 3. 正则化处理：为防止模型过拟合，引入 L1、L2 正则化或 Dropout 技术。通过调整正则化系数，平衡模型的复杂度和 泛化能力。 4. 数据增强：在数据量有限的情况下，通过数据增强技术生成更 多的训练样本。例如，对时间序列数据进行时间窗口滑动或随

其中，大型语言模型、模块化架构与协作框架为其筑牢根基，持续发展还需攻克评估、安全与适应性难题。 AI 正站在一个关键新阶段。参考 OpenAI 对 AI 的 5 级分级， AI 已不仅仅是能进行对话的聊天机器人（ L1 ），而是逐步进化到智能体 （ L3 ）阶 段——一个能思考、并能主动采取行动的 AI 系统。 强大算力保障大模型训练与推理的可持续性 能源供给保障大模型训练与推理的可持续性 HuggingFace ，公开资料、甲子光年智库总结整理 2025 年， AI Agent 风口已至：基础能力成熟，推动 AI 迈向新阶 段 L3 智能体 —— 目前阶段 能思考，还可以采取行动的 AI 系统 L1 聊天机器人 具有对话能力的 AI 来源： OpenAI 对于 AI 的分级 www.jazzyear.com 生态系统成熟度 产业生态与应用场景 L4 创新者 能协助发明创造的 AI 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 统 AI 在“流程自动化”上的短板。 以“执行力”响应“落地”要求： Agent 的设计理念区别于停留在“对话”或“理解” 的 L1/L2 级 AI ，其 L3 级别的核心是“采取行动，完 成任务”。这种“执行导向”与企业追求实际效果、 部 署落地的目标高度一致。 2025 年， To B 市场对 AI 投资的

评测中心 插件工具 智能体工厂 行业语言训练 样本集 问答对 行业大模型 (L1) 标准编码 标准单元 人口 通 用 模 型 (LO) 2.2 总体架构 “1+N ” 大模型架构 权益维护 智能办公 智能审批 数据管理 智能体应用 (L2) 大语言模型

参数模型进行结构化剪枝，移除 20%的注意力头 后保持 98.7%的原始准确率。关键步骤包括： - 基于梯度幅度的卷积核修剪（ 阈值设为 1e-4） - 层内神经元重要性排序（ 采用 L1 正则化） - 知识蒸馏使用 TinyLlama-400M 作为教师模 型硬件感知优化 针对 Intel Sapphire Rapids CPU 部署场景，进行以下编译优化： 1. 包含生效时 间、操作者、变更摘要等字段，满足金融审计要求。例如，当监管 要求调整存款准备金计算规则时，可在 30 秒内完成全量节点规则 回滚。 动态更新性能通过三级缓存保障： 1. L1 缓存：规则对象的内 存镜像，采用 Copy-on-Write 机制避免锁竞争 2. L2 缓存：Redis 集群存储序列化规则，TTL 设置为规则刷新间隔的 2 倍 3. L3 脱敏后处理，不可逆向还原 高管级 账户交易记录 重要级（L3） 碎片化存储，最小化采集 部门负责人 级 市场分析数据 一般级（L2） 可聚合使用，需签订 DPA 协 议 业务线级 公开财经资讯 非敏感级（L1） 可直接用于模型训练 全员级 ” ” 在模型部署架构上实施 双通道 安全隔离：业务数据流经私有 化部署的 DeepSeek-Runtime 容器集群，与公网物理隔离；模型 更新通过经数字

小。例 如，可以在 32、64、128、256 等几个常见数值上进行测试，选择 在验证集上表现最佳的批量大小。 正则化系数的调整是为了防止模型过拟合。常用的正则化方法 包括 L1 正则化和 L2 正则化。L1 正则化有助于稀疏化模型参数， 而 L2 正则化则倾向于让参数分布更加平滑。可以通过交叉验证的 方式，选择最优的正则化系数。例如，可以在[0.001, 0.01, 0.1, 1]

指标治理体系 构建“五阶十六步”指标治理方法用于指标管理与开发，同时搭建指标资产平台管理指标治理过程。 指标治理方法 指标 设计发布 指标 数据设计 数据 探源认证 模型 服务设计 指标 数据应用 L1 Process Category 流程分类 L2 Process Group 流程组 L3 Process 流程 L4 Sub-Process 子流程 L5 Activity 业务活动 L6