前 言 当前，生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃，代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高，是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来，全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 技术等变革以适应新的治理挑战，同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来，韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、 加拿大、丹麦等 9 个国家相继出台政府机关（公务员）使用生成式 AI 的临时指南，通过明确使用原则、框定场景范围、建立监管规范等规 避技术风险，推动应用趋向合规。但由于技术尚处于快速发展阶段， 治理政策的模糊性仍然存在：一方面尚未形成有关政府应用人工智能 里云、 360 和昆仑万维等 15 家厂商的大模型产品通过备案。北京、上海、杭 州、深圳等地出台政策推动政务领域大模型应用落地，政务热线、智 能客服、城市治理、医疗、教育是重点落地方向。随着生成式 AI 大 模型的快速发展，预计未来相关技术将广泛应用于各地智慧城市建设、 政务服务提供中，成为推动新一轮治理变革的强大力量。政府机构需 要强化前瞻部署，主动应对新技术变革带来的机遇和挑战，从战略、

相继提出。 AI 在图像和语音识别应用广泛。 里程碑事件包括深蓝战胜卡斯帕洛夫和 AlphaGo 战胜李世石。 GANs 和无监督学习推动 图 片生成领域。 Transformer 架构改变深度学习方向。 OpenAI 的 GPT 系列和生成式 AI 崛 起，多模态 AI 处理多种媒体。 全球大模型竞争激烈， AI 技术取得显著进展，对社会产生深远影响。 3. 人工智能的历史 发展历程 推理大模 型 提示词与提示工程 04 AlGC 与 GPT( 通用大模型的代 表 ) 生成式预训练 Transfomer 模型， GPT 的全称，是 Generative Pre-Trained Transformer （生成式预训 练 Transfomer 模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。 大模型的基本概念 -ChatGPT 概 述 各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。 各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。 ChatGPT 被称为 AI 的“ iPhone 时刻” , 以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 让每个 人命令计算机解决问题成为了可能。可 对生产工具、对话引擎、个人助理等各 类应用 , 起到协助人、服务人甚至超越 人的角色。 海量下游应用也因此捕捉到新的技术与 产业机会 , 希望通过各类大模型与工程 化能力 , 将类 ChatGPT 产品能力输送 到原有的应用中

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 ， OpenAI 公司推出了 GPT-3 ，模型参数规模达到了 1750 亿 2023 年 3 月发布的 GPT-4 更连贯的回答 可迁移性高 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用 。 这 意味着一次训练就可以将模 型应 用于多种任务，无需重新 训练 语言生成能力 大模型可以生成更自然 、更流 利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 1.1 大模型的概 念 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展历经三个阶段 ，分别是萌芽期、 沉淀期和爆发 期 1.2 大模型的发展历 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理 模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用 户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过 程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像 人 类解决复杂问题时会先把思考过程写 下来 一样 推理模型的核心 也就是说 ，如果模型在回复你之前有一

.............................................. 10 8.1 交互式问答 ...................................................................... 10 8.2 生成式 BI ...................................................... ........ 11 8.4 数据定期更新能力 ................................................................ 11 8.5 文案生成 ........................................................................ 11 8.6 计算机视觉（CV） ........ 宜具备根据需求弹性扩展或缩减推理服务资源的能力，支持同时部署和管理多个政务大模型， 提高资源利用效率。 T/ISC 0079—2025 5 6.2.3 模型选择与配置 a) 应支持多种通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案过的大模型的选择和配置，以满足 政务大模型的需求； b) 应支持可以根据具体任务选择合适的模型。 6.2.4 模型管理 a) 应支持创建、存储和管理多个自研大模型的模型库；

。 ④ 同步录音录像系统：该系统按照自侦案件办理的要求建设的，主 要对自侦案件办理过程中讯问程序进行同步录音录像，此系统没有 是线下独立运行的，有固定式和便携式两种设备。我市两级院都建 设了固定的同步录音录像场所，还配备了便携式的设备，但由于检 察机关已经没有侦查权，此系统也失去了应用的场景。 1.1.2 即将建设的音视频系统 ① 检委会会议系统（涉密网）：该系统是高检院统一规划设计，基 同步录音录像系统：该系统按照自侦案件办理的要求建设的，主 8 / 83 要对自侦案件办理过程中讯问程序进行同步录音录像，此系统没有 是线下独立运行的，有固定式和便携式两种设备。我市两级院都建 设了固定的同步录音录像场所，还配备了便携式的设备。 1.2.2 正在建设的音视频系统 ① 检委会会议系统（涉密网）：该系统是高检院统一规划设计，基 于涉密网的全国四级检察院上下级院联网的视频会议系统。目前我 2.2、检视云的概念 网络高速发展所带来的前所未有的新观念、新体验、新技术，云的 应用方式亦从最初的云存储向云数据库、云分析、云计算、云推送、 12 / 83 云视频等应用方向发展，以分布式云互联为基础，集云互联、信息 交互、大数据应用于一体的综合可视化云——检视云应远而生。 2.3、检视云的特点  检视云有效的解决了传统解决方案的难题，使用云节点建立可视 化信息的基础互联网络，利用服务层可实现与不同业务系统的快

自动化审批流程.........................................................................42 2.2.3 数据智能分析与报告生成..........................................................45 3. 技术方案设计............................ 5000+政务知 识点的动态更新体系，配合多源知识校验算法，政策法规类问答准 确率稳定在 91%以上。特别在跨部门业务协同场景中，可自动关联 住建、社保等 6 大系统的 124 类数据字段，生成完整办事指南的耗 时从 40 分钟缩短至 3 分钟。知识图谱构建效率对比实验表明，在 建立市级人才引进政策图谱时，DeepSeek 所需标注量仅为传统方 法的 18%。 在系统适配性层面，提供灵活的部署方案组合：支持私有化部 测试数据显示，相较规则引擎方案，对话完成率从 62%提升至 89%，平均对话轮次减少 3.8 轮。 文本结构化处理 通过联合实体识别（NER）和关系抽取技术，可自动从非结构化文 档（如政策文件、办事指南）中提取关键信息，生成机器可处理的 标准化数据。以行政许可事项为例： 该技术使某市住建局审批事项的材料审核时间从平均 45 分钟 缩短至 8 分钟，准确率达到政务领域要求的 99.5%以上。同时支持 动态更新知识库，当政策法规变更时，系统可在

.........................................................................................26 2.2.1 生成模型................................................................................................. .........................................................................................99 7.2 文书生成模块................................................................................................. ....................................................................................104 7.2.2 文书自动生成...................................................................................................

2011201220132014201520162017201820192020202120222023202420252026 分类 V3 R1 模型定位 通用型大语言模型 专为复杂推理任务设计，强化在数学、 代码生成和逻辑推理领域的性能。 参数规模 671B DeepSeek-R1671B 满血版 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 科研、算法交易、代码生成等复杂 任务 性能优势 DeepSeek-R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上，具有更高的生成 质 量、更快的生成速度、更强的逻辑推理。 成本优势 训练成本低，推理成本更低。硬件资源需求降低。 开源生态 模型，完全开源，不限制商用，无需申请。 7B\8B : 智能客服、轻量级对话助手、编程辅助工具 14B : 知识问答、长文本内容分析与生成、企业级复杂任务 务 ( 合同分析、报告生成 ) 32B: 高精度专业领域任务 ( 医疗问诊建议、法律条文解读 ) 。 70B: 高复杂度生成任务 ( 数学分析、创意写作、算法设计、 金融预测等 ) 671B : 任意复杂场景。 近些年大模型技术 兴起

模型训练策略......................................................................................65 4.3.1 分布式训练.................................................................................68 4.3.2 模型优化与调参 ....................................................................................80 5.1.1 自动化公文生成.........................................................................82 5.1.2 公文审核与批阅......... 智能会议安排.............................................................................90 5.2.2 会议纪要自动生成......................................................................92 5.3 决策支持模块...............

中国军事工业发展综述 中国军事工业近七十年的发展就是不断向先进国家学习并自主 创新的过程 ，大体经过了引进仿制、 自主研制、 跨越式发展三个阶段。 历经上世纪 50 年代和本世纪初至今两个黄金发展期 ， 中国军工分别 实现了军事工业基础的建立和军事工业跨越式发展。 同时世界政治格局的衍变在军事工业合作和军贸两 个方面对中国军事工业建设产生了重要影响 ，进而在一定程度上改变了我国国防工业体系。 提供了外部诱因。 智能化技术作为颠覆性前沿 技术已上升到国家层面 ，必将为智能化战争的发展提供战略指导 ，最终形成技术代差和战略威慑。 在 2015 年底俄罗斯在叙利亚反恐作战投入了 6 台履带式无人战车、 4 台轮式无人战车和 1 架无人机 ，打赢了世界 上第 一场无人战车为主的攻坚战。 战争的实践是推动智能化战争发展的 “催化剂” ，使人们深刻感悟到智能化战争的巨大优 越性 ， 世界各国自觉地接受智能化战争 义 1 、使用自然语言处理和机器学习对检测到的数据进行自动分类与匹配 ， 能对体现新兴战略、 技术和步骤的趋势、 关键词或主题发出警报。 2 、 显示多元情报数据的地理、 时间 ， 用自然语言生成数据摘要。 根据需要将数据分解为个体 ， 并将分析注释 插入到自动摘要。 3 、按照情报优先级要求 ，对数据进行自动分类。 应用自然语言处理和机器学习 ， 配置存储库的智能搜索功能 ， 提高分析师寻找相关产品的效率。