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⼴泛教育”→“量⾝定制” “ 信息 →服务”链路闭环 ⽤户依从性 患者服务：⼤模型重塑患者旅程 “ 个⼈健康助理” ⼩程序 公众号 健康智能体 健康智能体 健康药箱 17 引⽤⽂献 词条⾼亮 以腾讯健康为例 • 分析⽤户现病史，健康状况，推荐关联科室医⽣ • 结合⽤户咨询⽤药信息，提供药事以及药品购买的服 务 识别⽤户现病史、⽤药和健康情况标签，关联就诊 & 药事服

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究还采用了定量评估方法。定量评估方法涵盖三个具体方 面。第一，中国海外园区数据库的开发方法。在整理校验了 既有的中国海外园区数据集的基础上，本研究采用基于网络 与媒体的数据爬取方法，全面收集整合了中国海外园区的名 称词条及词条项下的各类园区信息，并辅以交叉人工复核。 第二，本研究通过发电量和装机容量两个维度，基于Global Solar Atlas和Global Wind Atlas光伏与风能系统在线平台， 分

点。在众多领域中，教育界对这项技术的应用前景尤为关切——学 习者、教育工作者、教育研究人员和政策制定者积极研究并探讨这项技术给教育带来的新的可能性以及长足影响。 2019-2024年AI+教育相关词条 谷歌搜索趋势 2014-2024年ScienceDirect数据库中 AI+教育相关文献数量 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2019/6/2

工智能优势，通过“技术+业务”模式，紧密围绕政务服务“问导办 查评”全闭环申报办理流程开展业务模拟、业务语料收集、训练调优 等工作。研究制定问答交互业务逻辑，以 11 万余条政务服务事项通 俗化词条为语料训练基础，通过测试不断优化事项命中率和交互体验， 实现智能问答、引导、办理、查询、评价全场景赋能，并逐步拓展到 智能收件、智慧审批、智慧监测等场景，赋能政务服务各环节、各场 景，推动政务服务提质增效。 覆盖省市县三级政务服务机构，11 月 25 日正式通过网信部门生成式 人工智能大模型备案，从运行情况看，主要取得了五方面成效： 一是智能答。通过构建知识库和小模型，匹配 11 万余通俗化事 项词条，支持用户方言和口语化表达，进一步消除政策术语与群众表 达之间的语言鸿沟，可快速精准地将口语化问题匹配至所需办理的政 务服务事项，一定程度上避免通用模型推理办事指引不准确问题。目 前可解答全省

的动态调控与策略优化。同时，建立“名词解释知识库”，整合网站中现有的政策术语、 专业名词等权威释义资源作为基础数据库，建立动态更新机制以实现新政策、新名词的 迭代更新。同步开发智能化管理后台，实现对名词词条的增删改查。 （三）场景展现 实现政策文件立体化阅读。为提升政策文件服务效能，依托人工智能大模型技术构 建“政策文件辅助阅读”，通过多维度信息融合与结构化呈现，实现政策内容的精准解 析、关联