2.2 模型细节调整.............................................................................74 4.3 模型优化与效果评估...........................................................................76 4.3.1 性能优化方法...... 6.3.2 用户界面优化...........................................................................122 7. 应用案例与效果展示................................................................................124 7.1 实际应用案例分析 .126 7.1.1 典型铁路段落实施效果............................................................128 7.1.2 成功经验与教训总结................................................................130 7.2 可视化效果展示..................

u 私有化自带容器底座 TCS 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练： 平台精调工具链，迁移 R1 高级推理能力至小尺寸模型，以更低推理成本满足垂直场景下的业务需 求 内置 R1 模型一键部 署 快速 选择并精调目标模型 评估对比模型效果 R1 模型部署 效果评 估 蒸馏模 型 任务式建模 数据构建 模型评测 数据构建 数据构建 无关数据过滤剔除 R1 问题清 洗 在线服务 - - ~ TI 平台的 DeepSeek 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果 统一资源纳管，灵活腾挪算力 故障感知修复 + 监控，高可 用 细致的资源级权限管控 稳定期 痛点 稳定期 痛点 探索期 痛点 根据业务量探索资源用量 机型差异大，选型难 验证效果链路长，耗时久 算力空闲情况多， ROI 低 探索期 TI 平台价值 内置全系模型，一键部署 免费体验，快速验证效果 服务部署 蒸馏精调

参数，生成每个token时激活 37B 参数 • 训练成本比 Llama 405B 低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3. DeepSeek-R1 -5- DeepSeek模型效果 (1/2)：世界最顶尖模型的对比 大模型竞技场 (Chatbot Arena LLM Leaderboard, https://lmarena.ai/?leaderboard) 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型， 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 -6- DeepSeek模型效果 (2/2) n DeepSeek-V3和R1相对于700亿以下开源模型（以千问720亿 为代表）， ，扩充了其能力边界 n DeepSeek-R1引入 能力，在代码、数学、复杂规划等 方面的能力显著增强，使得对于新场景的支持成为可能

度 > 智 能 服 务 占 比 实现方案 > 应 答 模 型 > 意 图 识 别 > 多 轮 对 话 > 反 问 机 制 > 关 联 推 荐 > 人 机 互 助 是否达到预期效果呢 ? 京东金融 JD Finance 1 、 客服机器 人 不懂客户 > 陌生感 > 被动交流 > 问题理解不到位 > 场景命中率低 > 答非所问 瓶颈在哪里 ? >FAQ 覆盖率 语料训练量 > 算法 京东金融 JD Finance 1 、 客服机器 人 > 机器人主动推送 > 精准定位应答模型 > 场 景 会 话 > 人 工 辅 助 优化服务流程 效果： 2017 年底，智能服务占比达到 60%+, 满意度 95%+ 1 、 客服机器人——服务先 知 京东金融 JD Finance > 客 户 画 像 > 行 为 轨 迹 > 业 务 分期营销 京东金融 JD Finance 京东白条智能分期 >2017 年 10 月上线，每日 2 万 + > 效果：客户全流程自动化交互，无需人工干预；意向未成交客户自动转人工跟进， 成交率高达 40% > 效益：节省 100 电销人员 人工 VS 智能成单量 450 40 倍 机器人

常理赔的保险权益，同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 一个十分关键的问题。近几年，随着 AI 的蓬勃发展和数据的不断积累， 从算法技术来讲，很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果， 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因，模型的结果却难 以解释，但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容，就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型，可解释性的一些探索 将导致特征分布去重，这样则导致节点没有区分性。而采用 DGL 采样，通过采样 两层 GCN 模型而实际上采样了三层，而且不会出现过平滑问题。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 30 5. 效果评估 效果评估的指标主要有两个：聚类（社区）准确率；召回恶意率。相对于原有的 fastunfolding 以及 node2vec 从聚类准确率、召回恶意率、平均社区规模、运 行时间作一个横向对比： 果也不是 最终理想的效果； ② 多数业务场景的区分度是不一样的，不存在一个普适的算法可以解决所有业务 场景存在的问题，如上述的 FastUnfolding、node2vec 在某些特定的业务场景 下效果可以比 GraphSAGE 的效果更好，所以在面临具体问题的时候，需要结合 场景作算法选择以及优化； ③ 在工业界落地的算法通常比较直接、明了，这样的算法往往效果更好。 今天的分享就到这里，谢谢大家。

智能知识库及运营平台 自动化知识挖掘、分类、迭代扩展，重塑知识管理流程 人力成本 智能语音 & 在线客服机器人 / 客服助手 / 自动化外呼 代替部分人的工作来降低成本，辅助人的工作提升效率和效果 客服环节 智能语音 & 在线客服 多轮对话机器人 销售环节 实时话术提示 加速成长，提升产能 营销环节 大数据用户画像 精准低成本获客 全方位、全过程的 AI 产品及解决方案 启动建设，如中国银行完成招标、招商银行在 小流量测试、广发已经进入商务阶段 五大行和头部的股份制银行现状：当 前在使用的大多是传统厂 商， 2017- 2018 年基本都在寻求替换方案 运营成本高 技能要求高 效果天花板低 : 精度难超越 90% 运营成本低 技能要求低 精度持续运营可以高达 9 运营成本极低（自学习，极少量监督） 精度持续运营可以高达 98%+ 百度智能客服的优势 客服的人工智能 天津联通智能客服项目综合 AI 感知和认知全方面技术，包括语音识别 / 合成、自然语言理解、知识库、用户画像 等 » 》 百度智能客服实施案例 —— 某运营商案 例 智能交互准确率 第三方用户评测对比效果 4 个月上线，赶超竞品，智能交互准确率稳定在 90% 理解能力 用户表述自然度 竞品 AI

提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。  促进医疗教育：生成式大模型可以被用作医学教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准  探索伦理合规路径与风险管理策略 因此，本研究不仅仅是对 AI 生成式大模型技术的探索，更是 希望为其在医疗领域的实际应用提供一个系统化的解决方案，以推 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。 高维数据处理：能够处理高维数据，如医学影像等，生成具有 实际临床价值的新图像。 2. 数据增强能力：通过生成样本，解决数据不足的问题，尤其在 医疗数据稀缺的情况下，生成式模型可以创造合成数据提高模 型的训练效果。 3. 隐私保护：在医疗领域，患者数据的隐私性至关重要。生成式 模型可以生成不包含真实患者信息的合成数据，帮助提升研究 和开发能力，同时保护患者隐私。 4. 多样化输出：生成式模型能够提供多样性的输出，使得生成结

• 资产管理、数据统计等效率低； • 发生事件之后再追溯， 一直跑在攻击者后面 数据分析能力 长时间值守精力 自动化、智能化成为当下安全防护效果提升的关键途径 D I R ECTO RY 目录 02 安全 GPT 能力介绍 03 部署形态与展望 01 安全困 境 业 界 - > 未 来 多元化布局，网络安全新质生产力爆发 不限于对话聊天，利用大模型实质性提升未知威胁检测、钓鱼检测、安全运营处置等专业网安场景效果 安全 GPT 已累计在 120 多家企 业 真实环境测试和应用，帮助 金 融、能源、政府机关等行 业用 户提升安全人员实际分 析水平 和处置效率。 正在研发 Java 反序列化 30550 40.65 35.50 94.52 命令注入 36780 65.90 39.88 98.55 利用大模型重做 Web 安全检测： • 仅百亿级参数大模型，训练两周， 效果超越持续优化 4 年的语义分析引擎 • 12 类无样本攻击类型， 其中 9 类超越了现有语义分析引擎 • 5000w+ 实际流量样本测试，大模型优化后呈现高检出、低误报特性 【题目示例】请问以下流量是否恶意：

低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 公司为例，其在推行智能制造后，生产效率提升 15%，运营成本降 低 10%，这些数据充分展示了 接下来，本文将按照以下结构展开讨论： 1. 钢铁生产流程概述：阐述钢铁生产的基本流程和环节，指出数 据采集的关键节点。 2. AI 大模型在生产优化中的应用：介绍具体应用案例和实施过 程，揭示效果。 3. 故障预测与管理：分析如何通过历史数据模型实现故障的前期 预警，预计带来的经济效益。 4. 产品质量控制：说明 AI 技术在质量检测中的作用，比较传统 方法与 AI 技术的优势。 5 浆中的水分去除，从而提高铁精矿的固体含量。此时，可以根据浓 缩的效果进一步优化参数，确保铁精矿的品位和产量达到预期标 准。 最后是脱水环节，对浓缩后的铁精矿进行脱水处理。使用压滤 机或离心机等设备，去除精矿中的余水，确保最终的铁精矿达到适 合存储和运输的含水率标准。 整个铁矿石选矿过程需要严格控制各个环节的参数，例如破碎 粒度、磨矿细度、分级精度以及浓缩效率，以优化选矿效果和经济 效益。 近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，越来越多的钢铁

73 5.3.2 合规性与法律风险.....................................................................75 6. 案例研究与效果评估..................................................................................76 6.1 实际应用案例分析 ..........................................80 6.1.2 应用效果分析.............................................................................82 6.2 效果评估与验证.................................................. 通过引入 DeepSeek，金融机构能够在控制风险的同时，提供 更高效的金融服务，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。这一 方案不仅切实可行，且已在多家金融机构中成功落地，取得了显著 的业务提升效果。 1.1 金融贷款评估的背景与挑战 近年来，随着金融科技的快速发展，金融贷款评估行业面临着 前所未有的机遇与挑战。传统的贷款评估方法主要依赖人工审批和 简单的评分模型，虽然在一定程度上能够满足需求，但随着数据规