成为万亿级“蓝海”。在西宁，低空经济，正在成为新时代经济转 型升级的重要引擎，正逐步从概念热点走向实质性发展。如今， 西宁低空经济产业园建设正在如火如荼地进行着，那么这个产业 园如何建？在西宁综保区记者找到了答案。 近年来，西宁综保区紧紧抓住国家大力发展低空经济和无人 机产业的战略机遇，以打造全省低空经济产业园为依托，在深化 检测服务、拓展低空应用场景、培育优质企业等方面先行先试，加 快探索高原低空经济 “我们还积极搭建竞赛平台，组织开展‘畅想低空经济未来 放飞 科创明日之星’——2025 年西宁市首届青少年无人机大赛，在以 赛促学、以赛代练中培养学生的创新思维和实践能力。” （记者 王琼） 低空经济产业园如何建？西宁答案在这里 在强农惠农富农政策中，对特 困人员和易返贫致贫人口住院就医 的便民政策、 “两癌”免费筛查项目 是什么等方面做出解答。就上述问 题，西宁市农业农村局工作人员进 行了详细解读。 1. 我省独生子女死亡伤残家庭

态或动态的曲线对齐操作 分析方法 检测侧信道中是否存在敏感信息 泄露需要使用统计分析方法 对观测量进行多次观测 为设备选择泄露模型 直接通过肉眼识别的方式 对密码模块的能量泄露进 行检测 已知答案测试 对比测试 错误检测测试 拆卸证据机制或者防撬锁 基于角色的鉴别机制 机制，以提高物理安全性 软件密码模块可以运行在可修改 的环境中 随机插入伪指令技术 伪轮运算技术 时钟随机化技术 框图 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 正确 错误 答案 解析 不确定难预料因素增多 A 选项D 思路：本题考察对党的二十届四中全会公报内容 的准确理解。题干明确指出“党的二十届四中全 会指出”，因此需要查阅该次全会的官方公报原 文进行核对。 参考依据：根据《中国共产党第二十届中央委员 术基础’。根据公开的权威新闻报道和官方解读 ，党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关 于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决 定》中明确指出，‘现代化产业体系是中国式现 代化的物质技术基础’。因此，选项C为正确答案 。 参考依据：新华社等官方媒体发布的关于党的二 十届四中全会精神的权威解读文章。 参考资料原文片段：‘会议指出，现代化产业体 系是中国式现代化的物质技术基础。’ 参考来源链接：https://www

结构化知识：是指知识之间有一定的层级关联关系，可以按照类目和抽屉的形式进行分 类；适合构建成多轮对话。将知识整理成结构化的过程中尽量挑选相对高频的知识。 意图不清的知识：是指问句句意不完整，不能从这句话直接给到精确答案，需要经过多 版本：1.0 【公开】 图谱型知识：是指知识之间具备多维关联特点；需要在多维空间里推理计算得出答案。 3.5 如何进行问答引擎的选择？ 上文说到，智能客服体系下不同的知识适配于不同的算法引擎，高效的智能客服系统通 常由多个算法引擎来组成，经过提炼和梳理的知识，需要匹配对应的算法引擎从而产生最佳 【公开】 概念性知识 二位数 据表格 用于表示二维表 格数据 表格问答引擎 基于表格的问答能力 事实性知识 QA 对 用于表示问题与 对应的答案 e.g. Q：冰箱为什么不能倾倒放置？ A：倾倒会影响冰箱压缩机工作 FAQ 问答引擎 基于 QA 对问答能力 4.知识运营最佳实践案例 上文为运营者提供了知识运营的全链路实践的方法，本篇章将基于真实项目案例为运营

自然语言处理、文本挖掘、知识图谱 知识库中存储的是一对对的“问题 - 答案”对（ QA Pair ）。这些 Pair 可以是 人工构建的，源于客户系统或者旧有知识库的，也可以是从互联网上爬取下 来的。当用户输入问题后，将其和知识库现有的标准问题进行一一比对，寻 找与用户问题最相近的标准问题，然后将该问题组对的答案返回给用户。 用户问题 -> 标准问题 -> 答案 解决方案一 用户问题 -> 标准问题的匹配方 语义上毫无关联，甚至满拧（比如一个比另一个多了一个否定词） “ 关键词” 解决方案二 知识库中存储的不是问题 - 答案对，而仅存储答案（文档）。 当接收到用户问题后，直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对，找到在 内容上关联最紧密的那篇，作为答案返回给用户。 用户问题 -> 答案 解决方案三 从用户的问题当中识别出用户的意图，并抽取这个意图针对的实体。 相应的，知识库内存储的知识，除了包含知识内容本身之外，还应该在结构 上能够表示知识之间的关联关系。 在提取了意图和实体后，构造出对知识库的查询（ Query ），实施查询，得 出结果后生成回答，回复给用户。 用户问题 -> 语义理解 -> 知识库查询 -> 查询结果生成答案 聊天机器人实现技术 语义理解 NLU 意图识别 实体抽取 用来识别用户所提问题 的意图，也就是用户希 望做一件什么事 用于提取用户对话中所 提供的和意图相关的参 数 ( 实体 )

阿里巴巴集团智能服务事业部 方案 KAMR 语义 表 示体系 KAMR Parser 知识图谱问 答平台 需求 知识管理 语言理解 思路 知识图谱构 建 语义剖析 答案展示 收益 高效复用 精准理解 精细管理 智 能 服 务 事 业 部 目 录 智 能 服 务 事 业 部 智能客服升级的需求 相似问 - 上海有多少人口 • 上海有多少人口 • 开通数据流量套餐 10 元 开通数据流量套餐 10 元 知识管理痛点 成千上万的知识点，缺乏关联，给知识运营和管理带来困扰 智 能 服 务 事 业 部 设置 1 个知识点，管理任务轻，但答案过粗 设置多个知识点，答案细致，管理任务重 智 能 服 务 事 业 部 • 我要关闭国际漫游并开通流量通套餐 • 话费充值如何索取发票供报销 • 2G 、 4G 、 5G • 公积金、社保、医保 • 2419.70 万 上海有多少人口 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化的主要思路 智 能 服 务 事 业 部 结构化知识图谱 非结构化业务文档 半结构化数据 结构化答案 结构化语义表达式 非结构化的文本型答案 非结构化的用户 query 知识结构化的主要思路 知识结构化 - 知识图谱 - 基本概念 • 知识图谱 • 本质上是实体与实体间关系

➢ 奖励建模：基于规则的奖励 (Rule-Based Reward) : 准确率奖励 + 格式奖励 ➢ 准确率奖励 Accuracy Rewards: 判断答案是否是正确的 ➢ 格式奖励Format Rewards: 规劝模型生成答案的过程是 和 ➢ 没有使用Reward Model, 因为ORM和PRM等基于神经网络的都可能遭受reward hacking 习模型在冷启动、收敛效率和多场景适应性方面的瓶颈。 ➢ 强大的自验证和长链推理能力：并非预先设定好的，而是在RL训练中自主涌现出来的 ➢ 自验证是指模型在生成最终答案之前，会先主动地验证自己的中间推理步骤是否正确。这就 像一个学生在做题时，会反复检查自己的解题过程，以确保答案的准确性。 ➢ 反思是指模型会回溯检查自己之前的推理过程，并根据检查的结果进行修正，相当于一个学 生在复习时，会反思自己之前的错误，以便下次不再犯同样的错误。 次不再犯同样的错误。 ➢ 而长链推理能力则让模型能够处理更复杂、更需要多步骤思考的问题。这种能力对于解决一 些需要跨越多个逻辑步骤才能找到答案的问题至关重要，例如复杂的数学题或逻辑谜题。 ➢ 冷启动让RL训练更加稳定： ➢ 避免 RL 训练初期的不稳定，使得模型能够更快地进入稳定的训练状态； ➢ 有效地加速 RL 训练的收敛，缩短训练时间； ➢ 提高模型输出的可读性，减少不同语言混合使用的情况。

(671B) 奖励建模： 基于规则的奖励 (Rule-Based Reward) : 准确率奖励 + 格式奖励 准确率奖励 Accuracy Rewards: 判断答案是否是正确的 格式奖励 Format Rewards: 规劝模型生成答案的过程是 和 没有使用 Reward Model, 因为 ORM 和 PRM 等基于神经网络的都可能遭受 reward hacking 习模型在冷启动、收敛效率和多场景适应性方面的瓶颈。 强大的自验证和长链推理能力：并非预先设定好的，而是在 RL 训练中自主涌现出来的 自验证是指模型在生成最终答案之前，会先主动地验证自己的中间推理步骤是否正确。这 就 像一个学生在做题时，会反复检查自己的解题过程，以确保答案的准确性。 反思是指模型会回溯检查自己之前的推理过程，并根据检查的结果进行修正，相当于一个 学 生在复习时，会反思自己之前的错误，以便下次不再犯同样的错误。 次不再犯同样的错误。 而长链推理能力则让模型能够处理更复杂、更需要多步骤思考的问题。这种能力对于解决 一 些需要跨越多个逻辑步骤才能找到答案的问题至关重要，例如复杂的数学题或逻辑谜题。 冷启动让 RL 训练更加稳定： 避免 RL 训练初期的不稳定，使得模型能够更快地进入稳定的训练状态； 有效地加速 RL 训练的收敛，缩短训练时间； 提高模型输出的可读性，减少不同语言混合使用的情况。

图4 不同粒度智能客服配置示意图 8.2 关联配置要求 分流配置应支持以下模式的配置： ——前置接待：智能客服先接待，用户不满意再转入人工； ——辅助接待：智能客服会给人工客服提供备选答案，由人工客服进行选择、修改、确认、发送。 对于用户，感受到的是得到人工客服的服务； ——按入口渠道：比如来自订单页，就用人工客服接待； ——按比例接待：按比例随机分流； ——应支持多时段不 ——宜支持关键词列表的展示，包括关键词、近义词、反义词，支持编辑和删除操作。 9.4 标准知识库要求 标准知识库由平台提供，应满足以下要求： ——应包括标准问（问题名称）、知识点语义表达式（买家问法）、答案（机器人回答）； ——对所有商户生效； ——应支持多级场景分类； T/ISC 0032—2023 10 注：如一级场景分类有售后问题、商品问题、物流问题等；商品问题下的二级场景分类有商品使用、商品属性、商 ——应支持标准知识库的更新升级； 标准知识库应支持商户的以下操作： ——应支持商户订阅标准知识库中不同的知识库包； ——应支持商户关闭场景下的问答对； ——应支持商户编辑标准知识库中的答案。 9.5 自定义知识库要求 由商户定义，应支持以下功能： ——仅针对定义该知识库的商户生效； ——添加场景。包括场景名称、场景简介。应有最大输入长度的限制。 ——场景的编辑和删除。删除时应有二次确认。

可穿戴设备 适合智能对话系统的场景 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户希望完成特定的任务 . 机器人通过多轮对话满足用户需 求 . 以需求完成率为评估指标 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指标 任务型对话 闲聊 问答型对话 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 答。 问答机器人将用户的问题匹配 到知识库中最相近的知识点上， 用该知识点的答案回答用户。 如何成为会员 • 怎么注册会员 • 我想成为会员 • 会员怎么申请 会员有什么权益 • 会员有特权吗 • 会员能干什么 • 会员有啥好处 机器人通过多轮对话满足用户需求 . 以需求完成率为评估指标 帮我订张机票 . 用户希望得到特定问题的答案 . 机器人回复来自特定领域的知识 库 . 以准确率为评估指标 . 用户没有明确目的 . 机器人也没有标准答案 . 以相关性、趣味性为评估指 标 闲聊 问答型对话 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 •

Inc和其營利組織⼦公司OpenAI LP所組成。 比Google讓⼈驚豔的是，ChatGPT提供了更精準的服務。Google 只能將所有搜尋結果列出，使⽤者還得從廣⼤的資料中，⾃⼰找出正 確和需要的答案；ChatGPT卻能快速給出⼀個解答，無論是請它提供 商品文案、寫⼀⾸歌、進⾏程式除錯等，都能在短短幾秒鐘做出來。 使⽤者透過⾃然語⾔就可以請電腦幫忙作業，譬如文獻研究、編 譯、電腦繪圖、整理 及⼈⼯智慧專家，培養出許多資料科學與⼈⼯智慧⼈才，她也是三個 ⼩孩的媽媽。胡筱薇分享，有⼀次女兒放學回家對她說：「老師今天 告訴我們，AI很恐怖。」 「為什麼很恐怖？」 「老師說，我們什麼都問AI，讓它給我們答案，以後就會被AI控 制。」 胡筱薇很好奇：「那你覺得蠟筆很恐怖嗎？」 「很恐怖！」 「怎麼說？」 「如果蠟筆在弟弟⼿上，那就很恐怖了，他會搞砸⼀切！」 胡筱薇認為孩⼦說得很有道理，如果⼯具在不會使⽤的⼈⼿上， 問問題，就會喪失學習的機會。」棒球最重要的是投球跟⽤⼿套接 球，運動過程不⽤開⼝，但當有機會跟知名球員學習時，我們的孩⼦ 仍是「被教」的狀態，沒有打算主動學習，也就是「問問題」。 觀念3 學⽽能⽤，比精熟標準答案更關鍵 知識的學習，不⽤過度強調科別，所有學習都是為了累積能⼒解 決問題。我們要幫孩⼦創造⼀個學⽽能⽤的環境，「⽤」的感覺非常 重要。 今天⼀個三歲⼩孩⼦，你給他⼀台⼿機，他按下去之後，⾺上看