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

的参数量十分巨大 ，直接计算 P (w1w2...wm ) 非 常困难。如果把 w1w2...wm 看作一个变量 ，那么它具有 |V|m 种可能。 按照《现代汉语词典（第七版）》包含 7 万词条，句子长度按照 20 个词计算，模型参数量达到 7.9792* 1096 的天文数字。 1 、语言模型概 述 由此， w1w2...wm 的生成过程可以看作单词逐个生成的过程。首先生成 w1 ，之后

交通态势，处置 110 余种交通警情，自动梳理堵点， 日均自动发现警情 3 万余起，为传统接处警数量的 9 倍。此外，城市大脑做到各种资源体系协同共享，如用电、用气数据 与独居老人生活状况关联，词条检索用来预测疫情流行等。本次疫情发生后，城市大脑发挥快速响应，综合决策，实时追 踪的作用，为杭州市抗击疫情发挥巨大作用。 城市大脑在城市治理智慧化中的作用 最高层的肯定 “ 让城市更聪明一些、更智慧一