然而，这些对齐微调是否真正修改并对齐了模型的内部表征？ 经过安全对齐的模型可以在经过最小化的微调后再次变得不安全； 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（ Inverse Alignment ） 。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ 训练分布的“弹力”； 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向 于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 大模型存在弹性：模型在预训练阶段经过大数据、 大更新产生了具备通用能力的稳定分布 pθ, 而经 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布 pθ’回弹到预训练分布 评估与模型评估等，应当从模型的内在机理出发； ① 预训练阶段和对齐阶段不应当各自独立； u 预训练模型抗拒对齐，如何在预训练阶段为对齐阶段提供一个具备可塑性分布帮助微调； u 如何确保对齐初始模型弹性系数更小（抗拒更小），弹性限度更大（对齐空间更大） ； ② 模型评估应该更关注模型内在表征的对齐； u 表面的对齐训练很容易被撤销， 对齐算法应当修改模型的内在表征，而非进行表面的对齐； u

数字化转型案例 二、智能化改造的实现路径 三、 智能化改造案例 四、 企业发展与数字化转型 一、企业发展与智能化改造 六、 如何支持传统企业开展智改数转 目录 1.1 外部形势 1.2 内在压力 1.5 智能化改造的特征 1.4 智能化改造的内涵 1.6 智能化改造给企业带来的实际效果 1.3 智能化改造的定义 1.7 智能化改造给企业带来商业模式的转变 企业发展与智能化改造 业革命：互联 网与工业的融 合 美国 ：工业互联网 ：中国制造 ：工业 2025 4.0 一、企业发展与智能化改造——外部形势 一、企业发展与智能化改造—— 内在压力 ？ 我要扩大产能， 提升效率 一、企业发展与智能化改造—— 内在压力 企业价 值链从 传统走 向新价 值网络 新型 价值链 模式 传统 价值链 模式 企业 供应商 客户 经销商 售后服 TQC SEC 服务 环保 企业的发展以服务为本， 顾客的需求越来越多样 化 ，私人定制等个性化服务越来越受到顾客的推 崇， 如何以更优更优的服务赢得顾客的满意？ 一、企业发展与智能化改造—— 内在压力 企业主要面临的内部压力主要来自时间、质量、成本、服务、环保、协同六大方面。 时间 协同 Q 质 量 S 服 务 众多企业面临产能过剩问题，企业如何通过协同识 别自身能力与机遇的匹配关系来优化内外部资源配

一、时代在发展， IT 审计必然要变革 一、时代在发展， IT 审计必然要变革 （五） IT 审计的快速发展是落实审 计职能，提升审计监督能力的内在 需要 面临的新矛盾：审计力量不足—如何 实现全覆盖？ 审计效率低—审计成本高 审计质量不高—审计风险大 审计人员参差不齐—复合型人才奇 缺 Ben ford ）定律 本福特定律，也称为本福德法则，一堆从实际。生活得出的数据中，以 1 为首位数字的数出现机率约为总数的三成，接近期望值 1/9 的 3 倍。 本福特定律作为一种数字统计的内在规律 , 近年来在国外自然科学和应 用科学领域得到广泛研究和应用。 国内会计和审计学界也开始进行了一些应用研究 , 但还处于初级阶段。。 二、数字化审计转型的方法论

握企业运营全貌。”仅依赖人力资源单一维度的数据 远远不够，应推动将人力资源数据与其他业务数据深 度融合，构建一体化的数据联动网络。通过这种跨领 域数据的协同作用，能够全面洞察企业的运营脉络与 内在逻辑。 e）实现广义人力资源数据的纳管与应用。在人 力资源数据应用领域，数据的应用范畴不应局限于人 力资源系统及其相关应用本身，而应当从企业整体架 构以及业务运营的视角进行全面审视。鉴于人是企 核心人才。在个体维度上，对员工的刻画可从 2 个维 度展开。一方面，要从人的全生命周期角度，全面审 视人才选、用、育、留的各个环节，涵盖人员的基本信 息、人员流动情况等；另一方面，需对人进行从外在表 现到内在特质的深度剖析，不仅要描述其知识、技能 等显性特征，还要借助人才盘点、测评等工作，挖掘出 价值观、行为模式、工作态度等隐性内容。通过对人 显性与隐性内容的显性化呈现，实现人与人、人与岗、 人与工作的精准匹配。

合能力，决策、担当和责任的兑现等至关重要。 2.1.2 价值塑造 它是站在资本市场投资人的视角，塑造上市公司的投资价值标签。 具体工作分三个层面： （1）逻辑做强，即上市公司的增长和发展逻辑必须清晰且具有 内在一致性。公司必须使投资者能够清楚地了解并理解公司从当前状 态走向未来的发展逻辑、计划和路径。 （2）利润做大。根据“市值=净利润✖市盈率”，对于上市公司而 言，进行市值管理时，必须着力提升扣除非经常性损益后的归母净利 红的基础。 （3）估值做高。资本市场存在其特有的估值逻辑与方法论体系， 上市公司需深入理解该套逻辑框架、估值方法及沟通策略，方能以高 效且精准的方式与市场开展信息交互，最终推动市场估值与企业内在 价值达成最大限度的趋同。 2.1.3 价值经营 价值经营是企业根据股市周期以及行业周期进行的主动管理行 为。具体工作包括三个层面： （1）业务取舍。公司需立足战略协同视角，对业务体系实施科 率指标分化加剧的动因。追根溯源，分红以及股价表现的不同，背后 是产业端盈利质量的参差。资金偏好切换、资本市场周期错位，都会 放大这一分化。当然，随着市场定价日趋有效，能够更精准区分不同 企业的内在价值，股息率的离散程度同样会抬升。专精特新上市公司 股息率指标分化加剧也有群体正由“估值混沌”走向“价值分层”的 原因，这是市场成熟度提升的表现。 图39 2022-2024 年专精特新上市公司预期释放得分离散系数

问卷围绕市场驱动、应用现状、面临挑战与政策需求四个核心研究维度展 开，旨在研究新能源货运转型的进展，并识别阻碍因素与政策突破口。 市场驱动 帮助了解企业推动新能源重卡或货运服务的核心动因，以判断 市场发展的内在驱动力。 应用现状 旨在了解企业应用新能源货运的现状与进展。 面临挑战 帮助识别企业在新能源货运应用过程中遇到的主要障碍，明确 阻碍市场发展的核心瓶颈。 政策需求 旨在了解企业希望政府在哪些方面提供支持，反映企业在当前 新能源货运的市场驱动力 新能源货运的推广需要市场中供需两端的协同驱动。本章节通过对货主企业与物流运输商在新能源货运应用 方面的动因、意愿及采购实践进行系统分析，探究绿色运输理念转化为实际行动的内在驱动力。 本部分重点研究货主企业和物流运输商应用新能源重卡的驱动因素，探讨其在应对政策、市场和客户需求等 多重压力背景下，推动绿色运输转型的主要考量。 物流运输服务端 品牌形象与市场竞争力（提升绿色形象，获取更多商业机会）

衡量其风险与成长空间。 这种结构性错配导致了创新价值的“定价失灵”，使得这些最具发展潜力的攀 登者，在最需要资本助力的关键阶段，反而最难获得金融体系的有效支持。破解 这一难题，不仅是企业发展的内在呼唤，更是金融供给侧结构性改革与服务国家 战略的必然要求。 10 第二章 宏观框架 ：融资支持政策的演进与体系构建 为专精特新企业铺设通往资本市场的坚实路径，离不开顶层设计的引导与 支持。 之前，企业必须 先强化自身的“造血”机能与价值呈现能力。 （1）实施精益化财务管理：建立规范、透明、可预测的财务体系。这不仅 是获得外部信任的基础，更是企业进行科学决策、控制成本、优化现金流的内在 要求。企业应从“记账”思维转向“财务健康管理”思维，实施全面预算管理，对现 金流进行精细化预测与压力测试。 （2）强化无形资产管理：系统性地进行知识产权（专利、商标、软著等） 的申请、布局

具有高强度 和抗疲劳性能。这些材料的应用可以提高人形机器人的强度和刚度， 同时减轻其重量，从而提高人形机器人的机动性和能效。这对于人形 机器人的运动性能和动态特性有着至关重要的影响。近年来，国内在 人形机器人骨架躯干的技术研究中取得了显著进展，尤其是在材料选 择、框架结构设计、驱动与控制系统方面。国内研究者在使用碳纤维 复合材料（CFRP）、PEEK 材料等轻量化高强度材料方面有所突破，尤 得较大突破，这些材料不仅具备良好的柔性，还能保证高分辨率和高 耐用性。国内在这些高性能材料的研究和应用上尚处于追赶阶段，材 料的耐用性和传感器的分辨率仍存在不小的差距。触觉传感器阵列的 布局和集成是电子皮肤技术中的关键挑战。虽然单个传感元件的灵敏 度、分辨率等性能已有较大提升，但在大面积阵列化部署时，面临着 高成本、拼接问题、电路连通性差等难题，这在国内外都存在较大的 技术挑战。国内在阵列式触觉传感器的生产成本和大规模部署方面仍 方面仍 面临较大困难。国内在信号传输和标定机制上相对滞后，尤其是在多 物理量传感、信号干扰和一致性优化方面，仍依赖于国外技术的支持。 相比之下，国际上尤其是欧美在算法优化和传感器标定的精度和稳定 性上已经取得了显著进展。未来，柔性触觉传感器将朝着更高精度、 更灵敏和更大面积的方向发展，阵列化、柔性化将成为主流趋势。智 能化的传感技术将在触觉感知中发挥更大的作用，配合人工智能算法 优化

5. 农业大数据交互式可视化技术 农信采监测数据可视化 大数据背景下，在交互式数据可视化技术的支撑下，通过对高频变 农产品市场数据的处理，实现多品种、多地域、多类型农产品市场变 动的内在机理、波动周期、市场走势的可视化呈现。 农信采监测数据可视化 四、大数据技术在农业中的应用 大数据应用在于从流程优化、知识发现、辅助 决策的过程中发现大价值。

智慧园区的资产数据包括园区档案 数据和企业档案数据两部分。 > 数据开发 数据开发应提供有效的存储、索引和查询的数 据库系统，对园区产生的海量数据进行共享、 分析、挖掘、集成，找出其内在规律并进行可 视化的应用展示。 支撑平台 包括数据服务、数据分发、数据治理、数据安全、 日志统一管理、综合一张图显控等软件模块。 03 数据 资源 六、数据资源 01 02