1955 ， Dartmouth , 统计语言模型 （ SLM ） 基于文本概率分布建模 通常基于马尔可夫假设建立词 预测模型（ N-gram ） • 优点：可解释、计算速 度快 • 缺点：从前向后单向计 算；单纯基于统计频次、 缺少对上下文的泛化； 随着 n 的增大，参数空 间呈指数增长 神经语言模型 （ NLM ） Seq2Seq 建模 基于 Transformer 架构的语言模型 • 优点： 长距离依赖处理能力强：自注意力机制能捕捉任 意距离的依赖关系。 并行计算能力强： Transformer 架构支持并行计 算， 训练速度更快。 • 缺点：资源消耗大 上下文学习、指令微调、 扩展规律 (GPT3 、 GPT4…) 自然语言处理模型的演进 预训练语言模 型（ PLM ） “ 预训练 - - 微调” 学习范式 （ BERT、 GPT） 大语言模型 （ LLM ） 注意力 Attention 自注意力机制：使序列中的每个单词都能 “关注 ”其他单词 ，包括自己 在内 ， 以更好地理解上下文。（通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重 ，得到加权的位置向量作为输出） 多头注意力机制：多个独立计算的自注意力机制 ，将相同的输入映射到

SNMPv2，具有以下特点： * 支持分布式网络管理 * 扩展了数据类型 * 可以实现大量数据的同时传输，提高了效率和性能 * 丰富了故障处理能力 * 增加了集合处理功能 * 加强了数据定义语言 但是，SNMPv2 并没有完全实现预期的目标，尤其是安全性能没有得到提高，如：身份验证 （如用户初始接入时的身份验证、信息完整性的分析、重复操作的预防）、加密、授权和访问控制 、 适当的远程 今天的酒店客人最希望得到的是“家”的感觉，他们不仅希望酒店提供用户友好的通信服务，还 希望能通过此获得更多的亲切、人性化、及时周到的服务，不仅是在客房中有一条电话线、语音信 箱，还希望提供自己熟悉的语言进行的文字和语音交互，甚至是个性化和触手可实现的应用。这样 使得我们今天的酒店力求通过最新的科学技术来帮助提升服务，提高酒店的竞争力，保持贵宾的忠 诚度。 智慧酒店作为高端宾馆，对语音通信平台 客房话机、前 台宾馆专用多功能数字话机、多媒体话务台等一系列的终端设备应用，以及系统提供的酒店应用功 能包软件帮助酒店提供更多，更丰富的服务内容，从而提高了酒店的服务档次，如：功能操作使用 语音指导、多国语言提示、叫醒服务、小酒吧管理、房态管理、团队客房管理、 PMS 接口等；酒 店同时在客房还设有语音信箱功能，为的就是让客人获得更多的亲切、人性化、及时周到的服务。 使智慧酒店竞争力得到了全方位的提

推荐系统、识别系统、审核系统、无人驾驶 … … 文本生成、图像生成、视频生成、声音生成 … … 人类社会 中的问题 AI 定义： 一种先进的人工智能聊天机器人，能理解和生 成自然语言，用于回答问题、写作、翻译、编程、学习 辅助，甚至可以进行情感支持和角色扮演等多种任务。 母公司： OPENAI 创始人： Sam Altman 成立时间： 2015 年 里程碑： • 2022 格式，将攻略制作成表格。 2 、我想在小红书分享我的假期成都旅行，去了青城山、武侯祠等景区，请帮我生成一个文案，要求： （ 1 ）文案符合小红书格式排版 ，多加表情符号； （ 2 ）语言风格轻松欢快，多用一些语气词 ，突出旅行的放松。 3 、帮我写一份“时间管理技巧” PPT 大纲，并以 markdown 格式输出，并写入代码块内。 清晰且具体说明所期望得到的最终结果或输出内容

的 关键驱动力。AI 大模型创新演进对智能算力产生较大需求，推动大 规模智算集群的增长。《智算产业发展研究报告（2024）》1显示，与 语言大模型（GPT-3）相比，Sora 训练阶段的算力需求是大语言模型 170+倍。在推理阶段，算力需求是大语言模型 600+倍。2025 年 2 月， 马斯克旗下人工智能公司 xAI 发布了其最新一代大模型 Grok 3，Grok 3 使用了拥有约20万张英伟达 现有智算资源管理存在诸多不足，资源管理和应用效率低，难以适应 智算应用快速发展的需要。现有算力资源管理技术框架和平台大多以 通用算力为基础，采用云资源管理方式对算力资源进行管理，但未考 虑不同厂商智算芯片在编程接口、性能等方面的差异性，难以适应智 算管理的需要。据公开数据统计，传统模式下智算中心的 GPU 利用 率较低，平均数值低于 30%5。尽管部分厂商已经开始研发针对智算 业务场景和资源需求特点的算力资源管理平台，但总体来看，现有平 应用层涵盖计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理等常见智算 应用。这些应用依托下层提供的强大计算能力、灵活模型开发环境与 高效运营管理机制，实现了从数据输入到结果输出的全自动化处理。 2.智算平台关键技术 智算平台关键技术主要包括异构算力资源池化、智算资源编排、 智算任务调度等。其中： 1）异构算力资源池化 在传统资源池化技术中，人工智能应用程序需通过访问芯片运行 时提供的编程接口，获取对智算芯片资源调度的权限。然而，当前市

从医疗健康到教育文化，数字化的触角 延伸至社会的每一个角落，重塑着我们的生活与工作方式。 大模型技术的兴起，将企业数字化转型推向了一个新的高潮。DeepSeek、ChatGPT、文 心一言等大语言模型的问世，为企业数字化转型提供了强大的技术支持和智力支撑。从智能客 服到自动化生产，从大数据分析到精准营销，AI 正逐步渗透到企业运营的各个环节，推动着 企业向智能化、高效化、个性化方向发展。 工作和思维方式。 在这种大环境下，培养数字化人才显得尤为重要。然而，在实际推进过程中，依然面临着许多 困难和挑战。  数字技术飞速发展，教育体系跟不上 随着数字化技术的不断创新，各种新的编程语言、工具和框架层出不穷，促使人才不断进 行学习和技术更新。传统的教育体系往往无法及时适应这种快速变化，教材老化、教学方法滞 后，导致其无法有效满足现代数字化人才的需求。教育与行业之间的脱节，使得毕业生所掌握 首先是数据解析与决策转化能力， 要求人才能够运用分析工具提炼价值信息；其次是数字化工具的系统性操作与协同应用能力， 需掌握主流技术平台的实践技能；此外，业务逻辑深度理解能力也至关重要，需能将技术语言 与商业需求进行有效衔接。 因此中培伟业针对数字化应用人才设计了“三大核心能力模型”，分别为数字化理念、数 字化实操以及数字化布局，内容涵盖了产品、敏捷、项目管理、数据分析、AI 办公等 12

今年计划试点一个小机组 - 央国企信息化调研 弘则弥道（上海）投资咨询有限公司 02 云计算+AI推动管理 软件进入商业化推广 前端组件化、后端云原生提升代码复用率和开发效率的同时，带 来学习成本的增加，自然语言交互直接提升人机体验 11 来源：互联网公开资料、弘则研究整理 计算机前端技术和后端技术演变 组件化的好处： • 提高代码的复用性和可维护性，减少重复的工作和错误。 • 提高开发效率和协作能力 减少组件，也可以利用分布式技术实现组件的负载均衡和容错。 因为要了解不同组件的功能、接口、依赖和兼容性等，开发人员的学习成本在增加。自然语言交互将直接提升体验。 微软Azure和Power Platform持续提升组件化能力，最终通过AI能 力实现自然语言交互，进一步提升组件易用度 12 来源：互联网公开资料、弘则研究整理 微软产品演进 培养C端用户习惯 ADD YOUR TEXT ADD 2008年推出Azure云平台，不断 提升DevOps、API等开发能力 2014年推出Power Platform，低代 码构建API、微服务等 今年推出Power Platform Copilot， 通过自然语言交互实现对于组件 的调用和自动化流程的创建 构建Azure PaaS平台和Power Platform平台，后台组件化，提升低 代码/零代码开发能力，有利于未来AI能力的嵌入和调用 13 来源：互联网公开资料、弘则研究整理

产业研究 战略规划 技术咨询 2 预训练语言模型 预 训 练 微 调 将模型在大规模无标注数据上进 行自监督训练得到预训练模型 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 AI大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型 预训练语⾔模型“预训练 + 微调”技术范式 ⼤规模⽆标注 ⽂本数据 模型预训练 测试数据 最终模型 从海量数据中自动学习知识 Ø Big-data Driven，模型基于大规模语料训练而成； Ø Multi-tasks Adaptive，支持多种任务，包括自然 语言生成NLG和自然语言理解NLU类的任务； Ø Few-shot (Zero-shot)，在少甚至无标注样本的 条件下支持推理（自监督学习）。 产业研究 战略规划 技术咨询 3 大模型发展历程 众多预训练模型相继涌现，OpenAI 年，Google提出Transformer 框架在机器翻译中取得显著进步，其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。 Ø 2018 年 Google 和 OpenAI 基于Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT，显著提高了NLP 任务的性能，并展示出广泛的通用性。 AlexNet (图灵奖得主 Hinton) CAN (Gioodfellow. 图灵奖得主 Bengio)

集群式的高可用运行环境：一个服务器 或服务器集群，集群大小没有限制。高可用性功能包括检测失 败的流程元素、重新查找、重新启动和可选的重新存储状态的 能力。  支持预测模型语言和挖掘算法  Streams Studio 支持图形化拖拽编程模式，可与 DACP 无缝集 成实现统一开发管理。 数据共享： 数据开放共享采用基于 HTTP 协议 REST 风格的 OpenAPI 完成同步处理与基 于消息队列（MQ）完成异步处理，实现类 化 数 据 ， 其 基 本 原 理 是 将 HQL 语 言 自 动 转 换 成 MapReduce 任务，从而完成对 Hadoop 集群中存储的海量数据进行查询和分 析。  通过 HQL 语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）  通过 HQL 完成海量结构化数据分析  灵活的数据存储格式，支持多种文件存储格式，并支持自定义扩展 Hive CLI/Beeline JDBC/ODBC kpi1Data=aiKpiTool.getKpiData({ZBCODE:'K1001',from:'20110101',toDate:' 20120202',city:'HB,HB.*'});