加快推动技术成果形成示范 效应 。聚焦低空经济领域，为相关技术成果所有者打造或提供创新应用场景，对成功实现落地转化的，每 个 项目按前期研发投入 30% 给予最高额度不超过 1000 万元奖励性后补助。 3 河北省 雄安新区 文件名称：雄安新区发布低 空经济 10 大应用场景 应用场景： 城市道路无人机巡检、数字道路基础设施巡检、水务无人机智能巡检、无人机水利自主巡检、燃气管网无人 打造低空飞行品牌赛事 9. 加强金融支持服务 10. 拓展低空经济应用场景 1 ）对在天津市开通低空物流配送试点航线（起终点至少有 1 个在天津市内） 的企业给予奖励，对取得行业 主 管部门审批并使用大型 、 中型 、小型无人驾驶航空器常态化运营的航线， 分级分类给予奖励。 2 ） 依托东疆文旅场景， 每年发放一定额度的低空文旅消费券， 用于 eVTOL 、直升机 、飞艇 、热气球等观 光 游览和运动体验活动， 示范场景：支持企业打造无人机与无人车、无人船等其他交通方式协同融合的示范项目，推荐申报市级、省 级、国家级应用示范场景。对获国家体育总局航管中心、中国航空运动协会授牌的低空飞行营地，给予 30 万 元一次性奖励。 2. 公共治理：支持扩大无人机在交通管理、应急救援、森林防火、救灾减灾、汛情巡查、城市防洪、城市消防 、 城市治安 、血液运输 、国土测绘 、 电力巡线 、水务监测 、环境监测等社会公共治理服务场景中的应用。

浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 DeepSeek-R1：监督微调+强化学习训练 DeepSeek-R1-Zero （强推理模型） 推理导向强化学习 （准确率奖励+格式奖励） 纯强化学习训练 低可控：生成文本可 读性差、语言混乱 高探索自由度 => 推理能力自我觉醒 （更长的思维链、更深层次的 推理路径） DeepSeek-V3 （基础模型） 监督微调 行为可控 性 找到动 态平衡 混合数据 监督微调 面向全场景的强化学习 （规则奖励+奖励模型） DeepSeek-R1 （强推理模型） 671B 第一阶段训练：增强推理能力，生成高质量推理数据 第二阶段训练：增强通用能力，避免灾难性遗忘 对V3模型 监督微调 推理导向强化学习 （准确率奖励+可读性奖励） R1-Zero生成的 长思维链数据 60万条 推理数据 20万条 通用数据 过度延展的推理机制 解决方案？ 提升训练 数据质量 （标注、 过滤噪 声） 在强化学 习框架下 引入幻觉 在内的反 馈信息 给模型输 入更多的 正确知识； 检索增强 RAG 训练数据的奖励偏差 面临挑战3：创造力与幻觉率悖论？ prompt 中 添加对输 出结果的 约束条件， 让结果更 符合预期 优化表征 学习可以 让上下文 的表征更 为精准 浙江大学人工智能教育教学研究中心

提供高额补贴：对算力服务提供方按实际服务金额的1%给予资助（最高1000万）。  对使用算力企业按费用50% 资助（最高100万）。 《关于进一步明确算力奖励资金有关事宜的通知》  明确绿色算力奖励资金申报细则：对购买算力服务达到100万元以上的主体，按实际费用 的30% 给予最高200万元奖励。 2025年 6月 《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》  公布具体扶持细则：对采购自主可控GP

通过群体反馈数据分析替代独立评估模型，有效降低计算资源消耗。这种优化策略无需依赖与策略模型规模匹配 的独立评估模型，通过 动态基线估计显著提升训练效率。 2 ）双维度评价体系。建立“准确性验证 + 格式规范”的复合奖励机制：前者通过数学符号解析与代码编译测试进行精确 度验证，后者要求模型将 推理过程严格置于 结构化标签内。这种双重设计既保障了技术问题求解的严谨性，又确保了输出内容的可解析性，为自动化评估提供标准化接 ）面向推理的强化学习。和 DeepSeek-R1-Zero 方式相同，但引入了语 言一致性 奖励，对推理密集型任务进行特别优化。 3 ）拒绝采样与监督式微调。使用已训练的 RL 模型来生成新的训练数据，通过构建推理数据和非推理数据提升模型的通用能力。 4 ）全场景 强化学习。为了同时平衡推理能力和通用能力，将不同类型的奖励机制有机结合，再次进行强化学习。 DeepSeek-R1(-Zero) 通过 (

”，建立外向型经济体系。1985 年，蛇口 工业区引进的外资项目就已超过 200 个。生产的产品销往美国、加拿大、西欧、东南亚等地。蛇口 工业区先后创造过 24 项全国第一，其中包括率先实现超产奖励制、首开全国招聘用人制度先河、 率先改革工资分配制度、率先实行社会保险制度，等等。这里还诞生了“时间就是金钱，效率就是 生命”“空谈误国，实干兴邦”等脍炙人口的口号，其折射出的“发展就是硬道理”“追求效率” 和标准体系为基础，保障绿色制造体系建设的规范 和统一，以绿色工厂、绿色产品、绿色园区、绿色 供应链为绿色制造体系的主要内容。加强政府引导 和公众监督，发挥地方的积极性和主动性，优化政 策环境，发挥财政奖励政策的推动作用和试点示范 的引领作用，发挥绿色制造服务平台的支撑作用， 提升绿色制造专业化、市场化公共服务能力，促进 形成市场化机制，建立高效、清洁、低碳、循环的 绿色制造体系，把绿色制造体系打造成为制造业绿 有效性负责；虚报、瞒报以及不按要求上报评价相 关资料，情节轻微的扣减一定分值，并进行通报批评； 情节严重的将追究有关人员责任。另一方面，强化 奖惩机制，根据年度评价结果给予一定的综合奖励， 主要奖励在全国排名中名次进位明显的国家高新区 和综合排名靠前的省级高新区；对排名后 2 位的省 级高新区及全国评价排名后 10 位的国家高新区通报 批评并限期整改。此外，坚持以建促升，根据评价

新大陆等企业观光工厂建设，促进工业旅游发展，以智能展示、科 技科普等方面利用高科技手段来提升旅游项目品质。 三是旅游服务业务量的不断增加需要智慧旅游服务平台的支撑。 XX 实施“万人游马祖”奖励政策，建设两马旅游合作示范区，建成两 马旅游服务中心，设立了赴马祖一站式审批报务中心，增加跨境电 子商务园区的台湾商品体验馆、O2O 线上线下体验馆等新兴旅游购 物体验，跨境电商的蓬勃发展，做旺了 区主要景区要初步建成“智慧旅 44 游景区”，部分企业初步建成“智慧旅游企业”，全区初步形成“互联网 +”智慧旅游产业格局。 近年来，XX 区还加大旅游产业政策扶持力度，连续三年出台 “万人游马祖”奖励政策，提出建设两马旅游合作示范区，琅岐两马试 验区。 总的来说，无论是国家战略，还是省、市出台的行动方案，都 为 XX 区智慧旅游项目的开展提供了政策保障。XX 区还结合本区实 际出台了相关工作方案，进一步落实相关政策。XX ， 持续打响“清新福建•欢乐龙岩”旅游品牌。 龙岩市智慧旅游率先建成了智慧旅游公共服务平台，旅游目的 地门户网站群正式上线运行；率先完成 12301 旅游服务热线、网络 安全防护系统、过夜游奖励认证系统、无线会议系统等项目建设， 智慧旅游系统集成度全省第一；率先实现 3A 级以上旅游景区视频监 控联网，景区建成客流统计分析系统并开展最大承载量监测。率先 建成旅游监测指挥调度中心并投入使用。

学习在无明确监督情况下执行多种任务 GPT-3 2020 年 5 月 1,750 亿 45TB 499B 结合少样本学习和无监督学习 GPT-4 2023 年 3 月 待公布 基于规则的奖励模型 数据来源：OpenAI，Medium,东吴证券研究所 ChatGPT 提供变革性的用户体验，用户数量飙升。ChatGPT 发布后爆火，仅用 5 天 时间用户量便破百万，推出 2 个月后用户量破亿，访问量从

轻量化微调，在保持基础模型 95%参数冻结的情况下，仅对 关键层进行适配： 训练指标显示，该方法使金融术语识别准确率提升至 92.3%， 同时将显存消耗降低 67%。 3. 合规性强化学习 构建三层奖励模型进行 RLHF 优化：  基础层：语法流畅度  业务层：产品参数准确性  合规层：监管话术完备性 通过对抗训练生成 1.5 万组负面样 本，有效将违规响应率从初期的 8.7%降至 表  内置合规校验模块确保符合监管对跨业销售的穿透式管理要求 3. 联合风控体系 4. 收益分成机制 建立清晰的利益分配规则：  基础导流费：按 AUM 的 0.5%收取年费  超额奖励：对转化高净值客户追加 1%佣金  特别条款：对结构性存款等复杂产品设置阶梯分成 5. 技术对接标准 制定行业级接口规范：  采用 FIX 协议改造版实现毫秒级报价同步  部署区块链存证系统记录所有推荐操作

移动端应用大奖赛，鼓励软 件开发商利用公开数据开发有助改善纽约市民生活的移动应用软件 APP • 纽约市政府根据城市当年的需求，提出具体的 APP 开发领域，分别设奖。同 时由企业、基金会的合作方提供奖金及其他奖励形式 • 2013 年大奖（ 35,000 美元）： HealthyOut ：—根据个人偏好推荐健康餐厅及食 物的手机 APP 发现来自民 间、企业的改 善城市的创 新，扶持鼓励 其发展 政府通过如开放数

经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 管理费用等）及软件企业合理利润的总和。主要包括以下方面因素： （1）平均工资：指软件企业需要支付给员工的平均工资，该值 设为 B。 （2）奖金及各项物质奖励：指企业支付给员工的奖金及过年过 节的一些物质奖励和基本福利，根据行业经验，该项成本约为 20% *B。 （3）福利待遇：按照国家政策的缴费基数缴纳的职工福利，其 中公积金 8%到 20%，医疗保险金 12%，养老金