OpenAI 联合发布 Copilot ； 2023 年 Q1 ，微软系产品领航 ChatGPT 化…… sopen AI 2016 发布 Gym 强化学习平台 & Universe 训练工具包 2018.6 GPT-1 1.17 亿参数 无监督预训练 + 有监督微调 2019 GPT-2 15 亿参数 半监督语言模 型效果验证 2020 GPT-3 1750

负责领导产品经理和UI/UX工程师团队，从0到1构建数 字化平台和医疗健康数字产品。 科技行业（微软）- 从0到1构建全球Azure Spring Cloud平台服务，从1到 N拓展VS Code Java工具包以及开源软件和微软云计算平台Azure的集成 (如Spring、Kubernetes、Ansible、FreeBSD)等。 研发经理： 职业生涯始于英特尔，担任开发者后晋升为研发经理，负责Linux驱动和开

正是AIGC的用武之地。AIGC并不能替代研究员，而 是作为一种辅助工具，在文献及引文整理、数据分析、图表生成、语法及错别字校对等方面解放部分人力，给予科研工作者一些喘 息机会。同时，大模型与科研工具包结合，可加速科研计算，进行数据预测等 ，助力科研基础研究及探索。但需注意，AI生成的文 章、数据分析结果等需要研究员进行校对及交叉验证，不可直接使用，尤其是研究结论及观点部分。同时，在应用AIGC技术时也需 实训环境的建设等， 总体天花板较高，随着AIGC技术逐步成熟，相关工程师需求量较大；在学术科研阶段，除基本的文献阅读等工作减负外，更侧重 AIGC支持下的基础研究及探索。通常以大模型为基础，与科研工具包结合，以加速科研计算和数据预测等。制约因素主要在于更加 精细垂直的模型，以及懂专业又懂大模型的复合人才，但科研攻关一旦成功落地，商业潜力和价值极大。 来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 普通本科、211院校：对技术有一定 了解诉求，有一定动手能力，关注调 用API实现工程化能力，需要开放部 分源代码，需要模拟实训环境 • 985院校及科研机构：主要场景是 科研基础研究和探索，以大模型 为基础，与科研工具包结合，加 速科研计算，进行数据预测等。 对底层技术、大模型算法、论文 发表等有诉求 落地难度降低 市场天花板提升 天花板极高，成功应用后，商业 潜力和价值极大 天花板较高，随着AIGC技术逐步成

量是智能手机上运行的典型工作负载大小的 10 倍以上，主要限于在云端运行。高 通技术团队使用高通 AI 软件栈（Qualcomm AI Stack）执行全栈 AI 优化，使用高 通 AI 模型增效工具包(AIMET)对模型进行量化，Hugging Face 的 FP32version1-5 开源模型开始，通过量化、编译和硬件加速进行优化，在搭载 Snapdragon 8 Gen2 移动平台的手机上运行，15

综合编排成一条综合行为项并结合统一匹配项生成一条集成流表项。后续的数据报文在进入 OVS 后，若匹配 命中该集成流表，则直接执行综合行为，相比开源的处理流程，查询次数将减少，性能将大幅度提升。 » DPDK：数据平面开发工具包（Data Plane Development Kit，DPDK），为用户空间高效的数据包处理提供数 据平面开发工具集，包括库函数和驱动。 AI 库 » KAIL_DNN：深度神经网络算子库（Deep openEuler 的 AI 容器镜像可以解决开发运行环境部署门槛高 的问题，用户根据自身需求选择对应的容器镜像即可一键部署，三类容器镜像的应用场景如下： » SDK 镜像：提供对应硬件的计算加速工具包和开发环境，用户可进行 Ascend CANN 或 NVIDIA CUDA 等应用 的开发和调试。同时，可在该类容器中运行高性能计算任务，例如大规模数据处理、并行计算等。 » AI 框架镜像：用户可直接在该类容器中进行

气层阻力、引力摄动等因素影响下的轨道变化，评估星座的轨道 35 维持成本和长期运行的稳定性。  离散事件仿真：重点关注通信协议的性能验证，如路由算法的收 敛速度、移动切换机制的中断时间等。常用的仿真工具包括 MATLAB/Simulink（主要用于链路级仿真）和 OPNET/NS3（主要 用于系统级仿真）。通过构建网络拓扑模型、业务流量模型和协 议模型，能够仿真不同协议在卫星互联网网络环境下的运行性能。

手段 在整 改验收中的权重（不低于 40%），集成自动预警与红黄灯机制） （17）审计建议是否存在操作性不足？（ “ 如：仅提出 加强内控 ”而未提供 制度修订模板或流程图；需要配套标准化工具包（如内控缺陷修复指南）） 7 （18）成果转化考核机制是否缺失？（如：未将审计建议采纳率纳入管理 层 “ 绩效考核；需要设置 审计价值贡献度 ”指标，挂钩绩效奖金） 7 （19）审计档案