Q2：如何导出对话记录？ 操作路径：网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown” Q3：上传文件后 AI 无法识别内容？ 排查步骤： 1.检查文件是否受损（重新保存后上传） 2.确认图片清晰度（建议 300dpi 以上） 3.尝试用“请总结这份文档的三个核心要点”等明确指令 四、高效提示词工程 1.黄金提问法则：像指挥特种兵一样精准 邮件接收→AI 提取关键信息→自动创建待办事项→生成执行方案→推送进度提醒 ⚫ 跨平台协作： Excel 表格+微信聊天记录+邮件内容→自动整合为 CRM 客户档案 3.社会影响：重新定义工作边界 DeepSeek 的普及正在引发结构性变革： ①职业重构 ⚫ 新兴岗位：AI 训练师（年薪 50 万+）、智能流程设计师、数字资产管理员 ⚫ 技能升级：提示词工程师认证考试报考人数突破百万 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断，死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化：从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系，其技术发展呈现三大趋势： ①认知协作革命 ⚫ 智能增强：通过脑机接口技术，用户可直接用思维操控 DeepSeek 生成方案，写 作效率提升 10 倍 ⚫ 记忆外延：个人知识库与

数字化转型之际。尽管人工智能技术仍处于发展阶段，但在现实世界中，它 已应用于不同行业。人工智能正被用来解决各种各样的挑战，它使机器和系 统之间的交互更智能、更简单。 保险公司也逐渐进入这一领域，新一代人工智能技术有望帮助保险公司重新 定义其工作方式，打造创新产品和服务，提升客户体验。与此同时，这一传 统行业接受新技术仍面临多方的挑战。 无论是用智能自动化取代重复性的手动操作，还是帮助员工增强判断能力， 改善与客户之间 改善与客户之间的互动，抑或是设计出智能产品，技术都将推动保险公司的 发展，帮助他们持续地盈利。动脉网（微信号：vcbeat）编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告，该报告的重点包括： •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程，设计创新产品，提升客户体验； •保险公司必须采取合适的战略，来更好地管理人力资源； •保险公司应该改变现有工作方式，包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统； 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智能，让员工合理分配时间，提高他们的工作效率。 通过 20%的非例行工作，创造出 80%的价值。 流程管理——重新审视商业模式和工作流程。通过智能机器不断审查端到端 流程，并应用“智能自动化”来改进和优化现有流程。 数据分析——保险公司将利用人工智能，来增强大数据分析能力，通过事务 型数据，来改

将多功能机器人融入全球供应链，彻底改变了传统的物流和制造流程。这些机器人提高了订 单履行的准确性，缩短了交货时间，并使企业能够快速响应市场需求。通过自动化重复性任 务，并促进供应链内部的创新和敏捷性，企业可以将人力资源重新分配到更具战略性的角色。 据 Data Intelo 预测【12】，全球多功能机器人市场规模将从 2023 年的约 80 亿美元增长 至 2032 年的 210 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 确定将代理 AI 添加到对规模和效率有巨大需求且需要适应性的工 作流中的机会。从仅自动化的角度重新思考跨孤岛的整个工作流 程，并在战略点将人员重新添加到新的工作流程中。从可访问高质 量数据、行为可验证且 ROI 高或足以证明投资合理的使用案例开 始。  将 AI 代理视为您委派工作的第 1 层数字同事。重新思考协作模 型、工作流程和团队策略，以最大限度地发挥 AI 代理的优势，这 些代理可以发现人 果。该公司首席产品和技术官 Salvatore Lombardo 表示：“Coupa 正在利用多 智能体 AI 功能动态、自主地匹配买家和供应商的需求，从而改变全球贸易。” “Agentic AI 将重新定义我们的用户体验，释放洞察力并带来令人惊叹的客户 成果。” 2 Blue Yonder（美国） Blue Yonder 刚刚推出了五个人工智能代理作为其新认知解决方案的一部分，具 体如下：

SSLServerSocketFactory” clientAuth=”false” keystoreFile=”/path/to/my/keystore” keystorePass=”runway1@” 重新启动 tomcat 服务 检测方法 1、判定条件 使用 https 方式登陆 tomcat 服务器页面，登 陆成功 2、检测操作 使用 https 方式登陆 tomcat 服务器管理页面 error.jsp 错误页面的程序写法如下: 当出现 NullPointerException 异常时 tomcat 会把网页导入到 error.jsp， 且会打印出出错 信息。 (2)重新启动 tomcat 服务 (3)要求错误页面不能太大 检测方法 1、判定条件 指向指定错误页面 2、检测操作 URL 地 址 栏 中 输 入 http://ip:8800/manager12345 listings true 把 true 改成 false 重新启动 tomcat 服务 1、判定条件 当 WEB 目 录 中 没 有 默 认 首 页 如 index.html,index.jsp 等文件时， 不会列出目 录内容 2、检测操作

方法是确保数据质量的关键步骤。以下是针对缺失值处理的详细方 案： 首先，需要对数据集中的缺失值进行全面的识别和分析。可以 通过统计每个特征中的缺失值比例来判断其严重程度。对于缺失比 例较高的特征，建议考虑删除该特征或进行特征的重新设计；而对 于缺失比例较低的特征，则可以采用填充或插值的方法进行处理。 常见的缺失值处理方法包括：  删除法：对于缺失值比例超过预设阈值（如 30%）的特征或 记录，可以直接删除。这种方法适用于缺失值比例较高且对整 可优化设备间数据传输，减少通信开销。 最后，模型训练完成后，需进行全面的测试和验证。测试集用 于评估模型的泛化能力，同时进行消融实验以分析各训练策略的贡 献。若模型性能未达预期，需调整训练策略或重新设计模型架构， 并进行迭代优化。  学习率调度：余弦退火、线性衰减、多步衰减  正则化方法：Dropout、权重衰减、Layer Normalization  优化器：AdamW、SGD、RMSprop 转、翻转、噪声添加等，提升模型的泛化能力。  特征工程：重新评估和选择特征，可能通过特征组合、降维或 引入新的特征来提升模型表现。  模型结构调整：根据模型的具体表现，调整网络层数、节点数 或激活函数等，以更好地适应数据的复杂性。  超参数调优：利用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法， 系统地调整学习率、批量大小、正则化参数等超参数，以达到 最佳性能。 在每次迭代后，都需要重新评估模型的性能，并与前一次迭代

Making autonomous supply chains real 21 21 实现自主智能供应链 舍弗勒：运用AI与机器人重塑制造业 正发生在舍弗勒工厂内部的一场变革或将 在不久后重新定义全球供应链的运作方式。这 家领先的运动技术公司已成功打造了一项概念验 证，运用实体AI和机器人技术来创建更自主、更 高效的运营模式，同时全面提升员工能力。 通过与微软、Agility Robotics和英伟达等 当前，一些人担心自动化会导致劳动力规模 缩减，AI投资步伐的加快更是加剧了这种担忧。 然而，我们的调研显示，仅有1%的受访者预计员工 数量会大幅减少。与此同时，尽管部分岗位将发生 演变或被重新定义，但劳动力转型带来的整体机 遇远超潜在的冲击。 AI可以赋予员工更大的掌控力，使其能够更 清晰地认识自身影响、对产出负责，并衡量客户满 意度，从而提升工作质量。这种“工匠精神”的复 兴 在自主化系统中，人类将从事更高阶的工作， 这需要他们掌握全新技能。他们将处于决策环路 之中，负责设计系统、检查、测试、调整和规划，而 不仅仅是完成机器推荐的任务。 这种转变将从根本上改变工作方式。随着企 业快速引入新技术并重新设计流程，他们也必须 为适应数据驱动、技术密集型的工作场所而重塑 其人才与组织模式。 实现自主智能供应链 23 关键建议 构建自主智�供应链始于标准化的数据平 台、流程和治理框架。数据本体或结构化模型有

在企业人力资源中的应用白皮书 那么，在这样的背景下，作为文化布道者、组织设计师、人才锻造者的我们，是否应该重新 评估企业的岗位设置，包括：在未来哪些岗位还必须保留，哪些可以用 AI 替代，哪些可以在 AI 的加持下大幅提升效率；基于上面的分析重新评估岗位价值，重新制定编制、预算以及对应的薪 酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业 务部门一起重塑工作流程和人机协作的机制，和 AI 的态度？ 企业在人力资源 AI 投入的预算范围在 面对未来，大家普遍认可人工智能这项新技术对生产力的提升，甚至有些高瞻远瞩的人力资 源高管已经觉察到了 AI，特别是 AIGC 对生产力的重新定义和对生产关系的重构，以及对企业人 力资源管理体系和价值的重塑。积极学习、保持关注已经成为人力资源从业者们的普遍共识。从 具体投入的角度来看，有 15.5% 的参调企业表示会积极投入，42.3% 进行岗位类别划分，对没有匹配到岗位的样本则提取 相似度高且超过一定数量的样本组合成新职位，职位库保持动态更 新。 2）对各类职位的职位描述智能解析，结合行业知识图谱完成知 识 / 技能识别，再将职位描述重新解析后完成本科和研究生专业匹配。 随着行业、城市以及时间变化，所需知识 / 技能也将有所不同。 3）考生基于个人兴趣选择行业、城市、职位了解前景，方便规 划学习与发展方向。 创新案例 案例一

战略分解-风险扫描-优先级赋分 ”模型，通过政策图谱与风险热力图双 维 “ 驱动立项决策，并增加 战略分解颗粒度标准 ” “ 和 热力图更新频率 ”等具体参 数） （4 “ ）针对金融科技重构业务场景的趋势，如何重新定义内部审计的 客观 性 ”内涵，提升对数字化风控模型及算法偏差的审查能力？（如应扩展至算法可 解释性审查，构建数据治理审计框架，明确工具链具体组成（如 SHAP 解释器、 公平性测试模块等）） 、流动性风险管理有效性审计：抽取大额同业负债台账，验证到期日分布 与压力测试假设的一致性；通过资金管理系统追踪日内头寸波动，核查应急融 资 预案的可操作性。 3 、利率风险敏感性缺口审计：提取存贷款重新定价期限数据，构建久期 缺 口分析模型；对比银行利率冲击测试结果与独立模型的预测偏差。 4、表外理财业务穿透审计：使用 NLP 技术解析理财产品说明书，提取底层 资产类型及占比；关联托管系统 、审计方法：一是模型验证：聘请第三方精算机构复算衍生品公允价 21 值， 发现估值偏离度达较高；二是交易链分析：追踪 50 笔大额 IRS 合约对手 方，发 21 现 40%交易集中于 3 家关联私募基金；三是监管指标校验：重新计算风险加权资 产，显示因低估交易对手信用风险导致资本充足率虚高 0.8%。 3 、审计发现：衍生品估值模型未纳入极端市场波动参数，违反《商业银 行 市场风险管理指引》；通过与关联机构签订反向平仓协议，人为制造交易活

C端AI应用市场格局重构，新入局者迎来机遇 B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 型换为DS 1月web端访问量登顶、APP端增速位列第2 • 某机构接国家FGW通知，全面评估DS影响，组织专 题论证会，重新评估基础模型选型，由原某公司大 模型为主，转为吸纳多家模型，重点引入DS 山东省委书记于开年第一天工作会上，明确部署省 数据局研究DS，研究人工智能 • 某央企董事长在开年第一天即召集全管理层会议， 开展 AI 全面赋能生产运营工作部署 • 中石油、中石化、南网、星网、中广核、中铝等央 国企均在拥抱对接或重新研判 DS开源策略全面冲击基础模型商业模式，将大厂在C端、B端过去一年构建的技术优势拉回同一起跑线 ，市场竞争从一阶段比拼模型能力，进入比拼应用、数据、工程化交付能力的第二阶段 -11- 目录

数据，并在数据不准确或不完整时要求更正。这包括个人直接提供的信息和 通过与生成式人工智能互动交互而生成的数据。然而，与传统数据库不同的 是，纠正人工智能训练数据具有挑战性，因为其数据规模庞大且相互关联， 这可能需要重新训练整个模型，并可能导致意想不到的后果。迄今为止，纠 正人工智能模型训练数据中已经获取的不准确信息的可行性尚不明确。虽然 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 17 有关数据标记和隐私保护技术的研究仍在进行，但确保 产生多方面影 响： ○ 数据删除：这可能需要用剩余数据重新训练模型，从而可能影响模型的 性能和适用范围。 ○ 数据修改：根据训练过程的不同，可能需要对特定数据点执行匿名处理 或编辑，这可能会影响模型的准确性和可解释性。 ○ 知识移除：如何识别千亿层深度神经网络中的已学知识，并移除特定的 信息呢？实际上，这意味着需要从头开始重新训练大型语言模型，从而既不经 济，也不环保。 从技术可 去标识化要求：即使是从受保护的健康信息训练的生成式人工智能生成 的去标识化输出也可能通过微妙的模式、相关或高级技术重新标识，从而引发 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 33 隐私问题并可能违反 《医疗电子交换法案》。虽然匿名化和假名化可以掩盖身 份，但在生成式人工智能的背景下，在模型内与其他数据源结合时，往往无法 阻止数据被重新识别。这就需要采用强大的隐私保护方法（如差分隐私、联邦 学习等）有效保护个人身份。