年）》，科技日报 2024-11-28 02 版。 4 且不可篡改的智能合约与结算体系，对参与者的贡献进行量化 评估，确保参与者获得与其贡献相匹配的经济回报，让数据的 使用、交易等所产生的收益分配清晰可查、准确无误。 “数据”是可信数据空间的核心内容，权威且丰富的数据资源 是可信数据空间的核心所在。权威数据来源于具备公信力的官 方机构、专业的科研院所、行业领军企业等，这些数据经过严 格 续性，不断促进数据产业繁荣发展。 （二）发展定位 服务可信流通——为数据流通交易提供可信可管的主体、 数据、技术平台和规则制度等，支持可信数据空间运营者和接 入者身份可信、数据资源权责清晰、数据质量和价格可信、数 据流通和交易支付过程安全，形成具有多方共识、多元共建共 享共治的规则体系，支持技术中立和公平竞争，构建完备有效 的惩戒机制和应急处置机制。 降低用数成本——为数据流通交易提供低成本的数据产品 模式创新。各类可信数据空间应提供基于共性场景快速构建个 性化场景的便利条件和技术支撑能力，不断积累更新典型场景、 实用案例并示范推广。 4．共识规则体系 可信数据空间运营者应当明确定义参与方角色并建立共建 共治、责权清晰、公平透明的运营规则。数据提供方、数据使 用方、数据服务方等参与方依据既定规则自由选择参与或退出 各级各类可信数据空间。运营规则应当包括但不限于进入/退出、 权利责任、收益分配以及数据确权登记、交易支付、数据协作

“ 写一篇关于 Deepseek 技术与工程审计 ” 为主题 的大纲，它会迅速组织思路，从 多个角度阐述 DeepSeek 技术在工程审计领域的应用、带来的变革以及面临的挑 战，生成逻辑清晰、内容丰富的文章大纲。用户只需根据自己的需求对生成的 大 纲进行适当调整和修改，就能大大提高写作效率。 职场中的工作报告、市场调研报告等， 撰写过程往往繁琐。DeepSeek 可依据 提供的 模型通过 情境（Scenario）-问题（Problem）-行动（Action）-结果 （Result ” ） 四个维度，构建了一种问题导向的分析框架。工程审计中的专项调查 和事故分析往往需要清晰的问题界定和系统化的调查过程，这使 SPAR 模型在此 类场景中具有独特的应用价值。 应用场景：工程质量事故调查 1. 情境（Scenario）：某桥梁工程出现结构安全问题，需要专项调查 关法条自动检索的问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出，如工程审 计问题相关法条自动检索的问答结构化结果所示。 图 5-2 工程审计问题相关法条自动检索的问答结构化结果 从工程审计问题相关法条自动检索的问答结构化结果中可以清晰地看到 DeepSeek 判别审计问题并提供相应法律依据的内过程及结果。 5.2 工程项目智慧造价 5.2.1 智慧造价概述 智慧造价实现仅需向 DeepSeek 提供工程项目的位置、用途、建筑类型等项

过建设数智价值链，来实现数字化价值变现；以 及三十多年来始终陪伴企业开展数字化转型的 Kyndryl 勤达睿公司作为行业观察者，分享其在 实战中总结出来的数字化运营经验。 通过众多的采访，我们更加清晰地认识到， 企业的数字化升级是一整套体系的进化，是需 要牵一发而动全身的，是从底层架构到业务模 型、人才、组织架构，再到制度，乃至于文化 等多个层面的升级。只有这样，数字化才能为 企业带来实实在在的价值。 生业务价值。”在刘立民看来，“开始数字化 之前，首先要基于自己的长处和短处做 SWOT 分析，根据市场定位找到自己的业务方向，再 看未来的数字化建设怎么去满足业务的需求。” 这种清晰的数字化思路是数字化转型中至关重 要的一步。如果思路不清晰，任何后续举措可 能都会出问题。 对友邦来说，这套思路就是 TDA (Tech- nology，Digital，Analytics) 战 略。 基 于 TDA 基建阶段，数据整合职能面对的突出挑战 是纯粹技术层面的，例如如何有效存储海量数 据。进入价值变现阶段，数据整合职能应完成 数据采集、数据加工和特征工程三个目标。数 据采集和数据加工的概念相对清晰。特征工程 指从原始数据中提取具有商业价值和管理意义 的数据特征项，从而让智能分析项目直接使用 这些特征，大大加速智能分析的效率。同时， 这些工作应该集中在企业层面完成，避免某个 业务活动缺乏全局数据、不同业务活动对数据

是否对学习产生了积极影响 。 除了关注学习效率 ， 家 长 还 需 要 保 持 与 孩 子 的 情 感 联系 ， 倾听他们的烦恼 和 困惑 。 家长的四步实践路径 家长需要 提前设 定清晰 的使用规则 。与孩子 一 起讨论 ， 制定合理的 使 用时间和学习目标 。 家长首先需要了解这 些工具 “ 会做什么 ” 和 “ 不能做什么 ” 。 第三步 ： 观 察学习 效果 ，帮助他们 制 定长远的职业规划，并根据规划合理安排高中阶段 的学 习和实践活动。 1. 了解职业信息 DeepSeek 能提供海量且全面的职业信息 ，帮助打破对职业的 模糊认知，让他们清晰地了解不同职业的工作内容 、所需技能 、 发展前景等，从而为职业规划提供准确依据。 DeepSeek 如何影响职业规划？ AI 在 伦 理 上 的 挑 战 • 隐私和数据安全： A I 甚至产生情感依赖 。 1 . 培养批判性思维： 引导孩子质疑 A I 技术的局限 性 和潜在风险 。 2 . 隐私教育刻不容缓： 家长们要清晰且明确地告知 孩 子 ， 什么是个人隐私 ， 哪些行为是绝对不能触碰 的法 律禁区 。 3 . 隐私教育： 家长们必须向孩子清晰地传达个人隐 私 的概念 ， 明确界定哪些行为是不可逾越的法律红 线 。 4 . 技术监督： 家长应为孩子使用的电子设备设置合 理

一步加快了生成式人工智能的应用。 尽管这种快速应用令人兴奋，但需要伴随着负责任的人工智能开发实践， 而这些实践不能抑制创新。理想的解决方案是营造一个鼓励负责任的、透明和 可解释的人工智能使用的全球环境，并辅以清晰实用的指导原则做支持。为了 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 11 弥合人工智能的无限潜力与负责任开发需求之间的差距，我们需要一种三管齐 下的合作方法：所有科技公司对负责任的人工智能做出承诺，政策制定者提供 护的健康信息。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 34 ● 模型的透明度和可解释性：了解生成式人工智能模型如何得出其输出对 于确保它不会无意中披露受保护的健康信息至关重要，这就需要可解释的模型 和清晰的推理说明。 确保人工智能生成的医疗结果的透明度和可解释性对于建立信任和遵守《 医疗电子交换法案》的“解释权 ”规定至关重要。 3.《医疗电子交换法案》法规可能还要求: ● 对输出结果进行仔 的歧视 性结果。 ● 风险评估与缓解：识别并解决与人工智能相关的潜在风险，如安全、安全 保障和公平问题。 随着该法案在立法程序中的推进，有关治理人工智能和生成式人工智能的具体 规定将会更加清晰。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 48 3.4 新兴监管框架、标准和指南 2023 年《人工智能权利法案》（白宫蓝图）：这套非约束性的指导方针强调 了公平、无歧视地使用人工智能系统

..................................................................................... 31 国内大模型：格局清晰，闭源追赶 GPT-4，开源具备全球竞争力 ...................................................................... 32 百度：文心大模型持续迭代，B/C C 端落地的重要设备。去年底至今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等 重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple Intelligence，手机 AI 的功能逐渐清晰。目前 语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。苹果通过 Siri，将 AI 当作手机不同 App 之间 联系的工具，而不是像此前三星和谷歌的 AI 应用更侧重于让 AI 去完成单一特定任务。未来 AI 端落地的重要设备。去年底至 今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple Intelligence，手机 AI 的功能逐渐清晰。目前语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。 以三星今年 1 月发布的 Galaxy S24 为例，该机型搭载自研大模型 Samsung Gauss，具备 实时翻译/圈选搜图/生成式编辑/笔记助手等功能。软件方面，基于

扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 本文系统性地提出并论证了 “超节点将成为 AI 时代的核心计算单元” 这一重要观点，清晰地呈 现了超节点的基础定义与特征，包括技术层面的基础特征和扩展特征，以及系统层面的大规模、高 可靠、多场景特征。同时，通过分析全球产业的演进路线、超节点稳定性的核心挑战以及技术产业 生态发展格局，为产业界指明了超节点的发展方向。 模型训练的需求。超节点架构突破传统互联瓶颈与共享协议限制，不断突破系统性能上限，成为多 样化算力集群技术未来演进的必然趋势。本发展报告系统梳理了超节点技术架构的国内外演进路径 与生态发展格局，清晰界定了超节点需具备的技术特征与系统属性，为产业界提供了具有前瞻性的 洞见和系统标准参考，助力行业在算力发展中找准技术方向，推动算力从规模堆砌走向效率跃迁。 国家超级计算广州中心主任 卢宇彤 当前，千亿乃至万亿参数的大模型与

系的指导意见》 2022.04 探索人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学方法创新、 教育精准帮扶的新路径和新模式 鼓励创新应用，鼓励基础 技术的自主创新，依法处 理训练数据，准确、清晰 标注数据等 履行网络信息安全义务、 保护个人信息，应标识 生成内容，发现违法内 容应及时整改并报告等 《生成式人工智能服务管理暂行办法》- 2023.07 技术发展与治理 服务规范 有关部门制定相应的分类分 产、辅助管理决策、提高组织运转效率的作用。从教学服务来看，课堂前，AIGC可以辅助完成考勤、休假等基础工作；课堂中， AIGC可通过语音识别等技术与师生实时交互，同时可实时生成课堂互动所需测试等材料；课堂后，可清晰分析并展示每个学生及班 级的学情对比数据。从资产管理来看，AIGC技术可以对组织的海量知识和信息进行整合、沉淀和激活，帮助企业打造专属AI知识库， 实时响应员工需求。同时可以实时更新并提取人才库信息，实时优化人才梯队。 涵盖21个主题 4种 作业添加方式 问答形式，答案通常较为简短 制定 评分规则 支持打字和手写两种形式，其中手写形式需 要几天时间给出反馈 即为论文撰写提纲 要求：简明扼要，要点全面，层级结构清晰 13门 AP课程 8门 通识课 生物学 西班牙语 美国历史 世界历史 英语 公民学 流程 流程 • 老师检查学生 作业完成情况 • 回答学生提出 的质疑 • 借助AI生成的

Agent，实现智能培训，提高培训和学习效率。 �.� AI在运维实践中的挑战 � 运维经验/知识数字化程度不足，缺乏高质量数据：当前，运维经验/知识积累不足，导致缺乏高质 量运维数据。此外，数据库可观测性数据不够全面、清晰，可能因为输入数据的粗粒度和不精确而 产生较高的错误率或“幻觉”现象。 人机对齐问题：随着AI技术广泛应用，人机对齐问题会越来越突出，需要确保AI输出结果符合人 类的伦理要求，与人类价值观相符。 时 “有权无责” 或 “有责无权”，防止问题悬置、故障恢复延迟。与此同时，以责任约束权限，避免因 “有权无责” 导致的违规变更、误操作等问题，从源头减少数据库宕机、数据丢失等风险。 此外，清晰界定各角色的权限范围、责任边界与考核依据，避免 “少做少错” 的消极心态，助力团 队成员明确成长方向，减少人才流失。 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 随着技术栈不 复制关系；当主 机房中该同步节点发生故障时，系统将自动切换至其他健康节点重新建立同步，保障链路连续性。 �）读写分离实现 同步关系建立后，主机房主实例承担写操作，备机房备实例仅处理读请求，形成清晰的读写分离 架构。 �）容灾与扩展价值 该方案既可作为异地容灾方案，通过主备机房数据强一致保障业务连续性；也可作为异地读写扩 展方案，通过备机房实例分流读流量，提升系统整体吞吐能力。 此设

统计型分析 统计型 归因型 预测型 决策型 ChatBI—— 统计型分析 统计型 归因型 预测型 决策型 • 规则模型，提问精准命中底层数据 • 平台配置，辅助企业个性化问题识别 语义清晰的问题 语义模糊的问题 • 基于大语言模型解析意图 • 意图调整：用户可以直接对解析结果进行干预 和调整，以获得自己最终想要的数据结果 • 意图解析：通过直观的展示意图解析的过程和 结果，方便用户对齐查询意图