GaussDB A 10 年研发 + 大规模商用铸就企业级高可用、 极 致性能、生态丰富的核心竞争力 云 DWS 集群快速发放、计算存储独立扩展、一键升级 扩容 1. 数仓自助申请， 20min 快速发放 2. 支持多规格资源灵活配比 3. 计算、存储按需独立扩展，一键升级扩容 1. 300+ 大客户规模商用案例 2. 国内最大规模金融数仓，业界标杆 3. 企业级高可用、高性能、高扩展的内核能力 企业级高可用、高性能、高扩展的内核能力 HCS 8.0 DWS 统一内核 1. 统一 GaussDB A 企业级内核，统 一 接口、生态共享 2. 极致性能、大规模、跨 AZ 高可用 3. TPC-DS 全球第一 多模数仓 1. 支持 HTAP 混合负载，一库两用 2. 内置时序流引擎，每分钟千万级数据 高速入库、支持规则计算（ 330 ） 3. 支持全文检索，结构化、半结构化数 据关联分析 支持按照业务负载和时间策略自动弹性伸缩，快速应对业务增长高峰 • 支持灵活调整节点与磁盘规格，支持灵活创建临时集群，作业运行完自 动销毁 专业 • 开源版大数据集群水平扩展能力有限制，不适合大规模生产 部署 • 使用开源社区大数据产品免费版，未经过大规模商用验证， 无专业团队技术支持 • 具备云厂商提供的多年金融、电信、交通、公共安全等大数据领域的商 用特性，支持集群 >5000 节点规模 • 具备云厂商强大的

计算、存储按需独立扩展， 一键升级扩容 1. 300+ 大客户规模商用案例 2. 国内最大规模金融数仓， 业界标杆 3. 企业级高可用、高性能、高扩展的内核能力 DWS ：统一内核、多模数仓、 Cloud Native 运维、 一键升级扩 容 原 GaussDB A 10 年研发 + 大规模商用铸就企业级高可用、 极 Cloud Native 管理运维 1. 一键式集群申请 ， 自动发放裸金属、虚拟机、网络设施 3. 一键升级扩容， Cloud Native 向导式、 全流程可视化运维 统一内核 1. 统一 GaussDBA 企业级内核，统 一 接口、生态共享 2. 极致性能、大规模、跨 AZ 高可用 3. TPC-DS 全球第一 集群快速发放、计算存储独立扩展、一键升级 扩容 致性能、生态丰富的核心竞争力 华为云 DWS enterprise. huawei. com 业务增长高峰 • 支持灵活调整节点与磁盘规格，支持灵活创建临时集群，作业运行完自 动销毁 • 开源 版 大数据集群水平扩展能力有限制，不适合大规模生产 部署 • 使用开源社区大数据产品免费版， 未经过大规模商用验证， 无专业团队技术支持 • 具备云厂商提供的多年金融、电信、交通、公共安全等大数据领域的商 用特性， 支持集群 >5000 节点规模

目录 厦门大学大数据教学团队作品 1. 大模型：人工智能的前 沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， （ Nat u ral La ng uage Processing ， NLP ）领域中的一类大 模型， 通常 用于处理文本数据和理解自然语言 。 这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义 和语境规则 。 代表性产品包括 GPT 系列 （ OpenAI ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek 悟空画画（华 为） 、 midjourney 等 视觉大模型 是指在计算机视觉（ Computer Vision ， CV ）领 域中使用的大模型 ，通常用 于图像处理和分析 。 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO

技 术支撑和保障。 3. DeepSeek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习技术的智能分析系统，专 为复杂场景下的数据处理与决策支持而设计。其核心优势在于能够 高效处理大规模、多维度的结构化与非结构化数据，并通过自动化 的特征提取与模式识别，提供精准的预测与决策建议。该模型采用 多层神经网络架构，结合了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络 （RNN）以及注意力机制（Attention 还采用了多任务学习框架，通过同时优化多个相关 任务（如事件分类、时间预测、区域定位等），进一步提升模型的 泛化能力。 为了确保模型的高效运行，DeepSeek 采用了分布式计算架 构，支持大规模数据的并行处理。例如，在城市治理场景中，模型 可以在短时间内同时分析数千个摄像头采集的视频数据，从而快速 识别潜在问题。此外，模型还集成了轻量化设计，通过剪枝、量化 等技术优化计算资源的使用，确保在边缘计算设备上也能高效运 告等，实现多模态数据的无缝融合与处理。这种能力不仅提升了数 据的利用效率，还为城市事件的全面监测提供了坚实基础。其 次，DeepSeek 模型具备高效的实时分析能力，能够在极短时间内 处理大规模数据流，迅速识别潜在问题或异常事件。例如，在城市 交通管理中，模型可以在几秒内分析出交通拥堵的源头，并生成优 化建议，显著提升应急响应速度。 此外，DeepSeek 模型的创新之处在于其自适应学习机制。通

2.1 技术先进性原则 在政务办公大模型 AI 公共支撑平台的建设中，技术先进性原 则是确保平台具备长期竞争力和适应未来需求的核心指导方针。首 先，平台应采用业界领先的技术架构，确保其在处理大规模数据、 高并发请求以及复杂业务场景时具有卓越的性能表现。例如，平台 应支持分布式计算、弹性扩展和微服务架构，以应对政务办公中日 益增长的数据量和业务复杂性。同时，平台应集成最先进的 AI 算 务，避免技术孤岛和数据壁垒。此外，平台应支持模块化设计，便 于根据业务需求进行功能扩展和定制化开发。例如，平台可以通过 插件机制或 API 网关，快速集成新的 AI 模型或数据处理工具。 在技术选型方面，平台应优先选择经过大规模验证的成熟技 术，确保系统的稳定性和可靠性。同时，平台应紧跟技术发展趋 势，逐步引入创新技术，如联邦学习、边缘计算、区块链等，以提 升平台的前瞻性和竞争力。例如，联邦学习可以在保证数据隐私的 大模型在 政务数据上的有效训练与优化。 首先，大模型训练层基于异构计算架构设计，充分利用 GPU、TPU 等硬件加速设备，提升训练效率。计算节点通过高速网 络互联，形成分布式训练环境，支持大规模数据并行和模型并行策 略。训练框架选用 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习平台， 并结合 Horovod、DeepSpeed 等分布式训练工具，实现高效的资 源调度和任务管理。

随着数字化转型的深入推进，政务服务领域正面临着效率提 升、智能化升级的迫切需求。全省一体化政务平台作为政府与公 众、企业之间的重要桥梁，承担着提供高效、便捷、透明服务的责 任。然而，传统的政务服务平台在应对复杂业务场景、处理大规模 数据请求、提供个性化服务等方面存在明显不足。例如，人工客服 响应速度慢、信息查询效率低、业务办理流程繁琐等问题，严重影 响了用户体验和行政效能。 在此背景下，引入 AI 大模型技术成为优化政务服务的关键突 运营效率，为政府 数字化转型提供有力支撑。 2.2 技术需求 在技术需求方面，全省一体化政务平台接入 AI 大模型的核心 目标是实现智能化、高效化和安全化的政务服务。首先，平台需要 支持大规模数据处理和分析能力，以满足全省各级政务部门的海量 数据需求。具体而言，平台应具备每天处理至少 1000 万条政务数 据的能力，并能够在秒级内完成数据的实时分析与反馈。 其次，AI 大模型的接入要求平台具备高性能的计算资源。建议 等。这些模型在政务场景中各具优势。例 如，GPT-4 在自然语言生成和理解方面表现卓越，适用于智能问答 和文档生成；文心 ERNIE 在中文语义理解上更为精准，适合处理中 文政务文本；盘古大模型则在大规模数据处理和行业场景适配方面 具有明显优势。 在选型过程中，需综合考虑以下关键因素： 1. 模型性能：评估模型的准确性、响应速度、上下文理解能力以 及多轮对话的稳定性。政务场景对数据的准确性和时效性要求

具体来说，以下几个方面将显著提高工作效率： 1. 自动化文书处理：通过自然语言处理技术，政务法制员大模型 能够自动生成标准化法律文书和报告，减少人工编写的时间。 2. 智能法律咨询：借助大规模的法律知识库，模型可以快速响应 法律咨询请求，提供初步法律意见，从而减轻法制人员的咨询 负担。 3. 精准法律检索：模型具备强大的信息检索能力，能够高效定位 相关法律条款、案例和政策文件，节约查找时间。 数据的学习，能够捕捉复杂的特征与模式，从而在多个任务上展现 出优异的性能。 大模型的基本概念主要包括以下几个方面：首先，它们由深层 神经网络构成，这些网络具有多层的隐藏层和大量的节点，能够处 理高维输入数据。其次，大模型依赖于大规模的数据集进行训练， 这些数据集可以来自于文本、图像、音频等不同的来源，使得模型 能够具备丰富的知识和能力。 接下来，值得关注的是大模型的多功能性。它们不仅能够执行 传统的分类和回归任务，还能够进行自然语言处理、图像识别、生 实性。这对于生成复杂的法律文件尤为重要，因为法律文件常常需 要有多样的表现形式，比如合同、判决书、政策文件等。利用变分 自编码器，模型可以在学习基本法律框架之后，生成不同类型的法 律内容。 生成模型在训练和应用过程中，需要依赖大规模的法律文本数 据来进行预训练和微调。具体而言，可以从以下几点来安排模型的 训练和应用流程：  收集和整理法律文本数据，包括判决书、法律条款、政策法规 等。  进行数据清洗处理，去除无关信息，保证数据的有效性和准确

learning；RL 一种通过与环节交互，学习最佳行动序列，使回报最大化的机器学习方法。 [来源：GB/T 41867—2022，3.2.25] 3.3 大模型 large-scale model 大规模深度学习模型 large-scale deep learning model 基于大量数据训练得到,具有复杂计算架构,能处理复杂任务,且具备一定泛化性的深度学习模型。 注：大模型的参数有其功能和模态 用于支撑大模型开发、定制及应用的软件集合。 [来源：GB/T 45288.3-2025，3.3] 3.8 政务大模型 Government Large-Scale Model 政务大模型是指基于大规模数据训练和深度学习算法构建，专为政务领域设计的人工智能模型，具 备强大的语义分析、信息处理及预测能力，旨在提升政府决策效率和服务质量，优化政务流程，并实现 政务服务的智能化与精准化。 4 符号和缩略语 应支持多种数据类型，支持excel、txt、json等多种格式数据导入，以及支持结构化数据、非 结构化文本、音视频等多模态数据接入，提供数据去重工具。 6.2.1.2 数据标注 a) 应支持微调语料标注能力，即对已有大规模通用语料库进行精细化标注，以满足特定任务或领 域的需求。标注结果应具备一致性和可靠性，遵循相应的标注规范； b) 应支持对齐语料标注能力，具备将不同来源、不同结构的文本进行整合和对齐的能力，形成一

互动，大模型能够 增强问询系统对用户自然语言和问询上下文的理解能力，自动精准抽 取用户需求，提高回复准确性和办事成功率；在服务供给端，能够实 现对服务引导、咨询等重复性工作的取代或智能辅助，大规模替代和 优化政务服务前端人力劳动，减轻服务压力。其二，革新内容生产方 式，实现会议记录、文书撰写等部分行政活动的自动化替代，消解不 必要的行政负担，让政府人员尤其是基层人员从“繁文缛节”中解放 技术构成的潜在风险。 9 月 27 日，美国防部 Lima 工作组表示，将在未来 18 个月内充分了解军 方和国防部对于生成式 AI 技术的需求，以加快对该技术的理解、评估、部署 及监测，大规模整合具备任务适应性的相关技术。Lima 工作组的工作包括：① 全面了解人工智能的工作原理和外部数据应用过程，并聚焦军事用例与作战过 程的联系，与其他部门合作，训练多个种类的大语言模型；②为国防部制定基 中国电信政务大模型助力“粤省心”政务服务平台 中国电信政务大模型是面向政务行业的预训练大模型，采用“预 训练-微调”策略，在基座模型基础上，利用广东“粤省心”政务服务 的知识库以及省市政策文档作为大规模语料库，对模型进行微调，使 其更好适应政务场景，并具备当地的政务知识。同时，结合客服的业 务流程进行工程化适配开发，使大模型具备更加贴合客服场景的问答 交互能力。 中国电信政务大模型提供面向市民端、坐席端和政府决策端的三

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