編寫說明近一年來，大模型熱潮席卷全球并持續(xù)升溫。越來越多的知名高校、科研院所和創(chuàng)新型企業(yè)加大研究力度，大模型技術(shù)不斷迭代升級，模型能力不斷加強，逐漸形成從底層算力、模型開發(fā)到行業(yè)應(yīng)用的全新智能化產(chǎn)業(yè)。隨著大模型技術(shù)趨于成熟，政策環(huán)境逐漸明朗，大量企業(yè)開始將大模型建設(shè)重心從基礎(chǔ)能力建設(shè)向應(yīng)用能力建設(shè)轉(zhuǎn)移，更多的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化潛力持續(xù)釋放.在此背景下，北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會會同有關(guān)部門和相關(guān)區(qū)舉辦了2023年北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應(yīng)用大賽，并依托大賽相關(guān)案例及前期工作積累編寫本報告，致力于展示北京市大模型應(yīng)用成編寫人員知識積累有限、整體場景應(yīng)用尚不成熟等方面的影廣泛關(guān)注。大模型對于人工智能廠商和企業(yè)用戶而言，是一廣泛關(guān)注。大模型對于人工智能廠商和企業(yè)用戶而言，是一科技巨頭將大模型視為重要發(fā)展機遇，積極投入并頻發(fā)。我國眾多廠商也投身大模型領(lǐng)域，包括百度、阿里、大學(xué)、中國科學(xué)院自動化所、北京智源人工智能研究院等發(fā)布了各自的大模型成果。企業(yè)用戶方面，大模型在企業(yè)側(cè)的應(yīng)用速度之快超乎想是什么，是不是概念炒作。短短半年，大模型已經(jīng)從飯后談資走向落地應(yīng)用。大企業(yè)管理層關(guān)于大模型的對話變得比之前復(fù)雜很多，他們希望了解到大模型能為企業(yè)發(fā)展帶來哪些變革，大模型的應(yīng)用路徑是什么，如何提升大模型的投資回綜述作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎，人工智能正在為經(jīng)濟社會發(fā)展持續(xù)注入新動能，今年以來，大模型技術(shù)引領(lǐng)著人工智能領(lǐng)域邁入新發(fā)展高度，在世界范圍內(nèi)受到個重要發(fā)展機遇等非技術(shù)類管理者同樣期待大模型在業(yè)務(wù)中2通過對市場規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，能較為直觀地體現(xiàn)出企業(yè)對大模型應(yīng)用落地的熱情。根據(jù)數(shù)字化市場的研究咨詢機構(gòu)北京愛分析科技有限公司相關(guān)報告顯示2023年中國大模型通過對市場規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，能較為直觀地體現(xiàn)出企業(yè)對大模型應(yīng)用落地的熱情。根據(jù)數(shù)字化市場的研究咨詢機構(gòu)北京愛分析科技有限公司相關(guān)報告顯示2023年中國大模型本報告基于前期對北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應(yīng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能、文化旅游和智慧城市等六大領(lǐng)域為切入點，并從應(yīng)用案例的業(yè)務(wù)背景、共性痛點、大模型解決方案等角度展開系統(tǒng)分析，聚焦創(chuàng)新性、示范性、經(jīng)濟與社會效益、入調(diào)研，力求為相關(guān)領(lǐng)域開展應(yīng)用場景建設(shè)提供參考。業(yè)界的認(rèn)可。從傳統(tǒng)行業(yè)到高科技行業(yè)，從行業(yè)黑馬到行業(yè)龍頭，諸多企業(yè)開始論證或試點應(yīng)用大模型，期望在客戶運營、軟件開發(fā)、營銷推動等領(lǐng)域有所提升，進(jìn)而增強市場競爭力3化學(xué)習(xí)"的訓(xùn)練范式。首先通過預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)"的訓(xùn)練范式。首先通過預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練，然后利用指令數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督指令微調(diào)，提升模型對人類指令的追隨能力，最后，基于由人類價值標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的獎勵模型所提供的獎勵信息進(jìn)行強化學(xué)習(xí)，控制大模型的輸入符合人類價大模型完成各類任務(wù)的能力。規(guī)?；鞘勾竽Ｐ蛷姶蟮闹匾?，研究表明當(dāng)模型規(guī)模足夠大的時候，會"涌現(xiàn)"智能能力，具備處理新的、更高層次的特征和模式的能力，能夠為一系列下游任務(wù)帶來更好的任務(wù)效果。大模型不斷擴大的規(guī)模由"量變"引發(fā)"質(zhì)變"，模型通用認(rèn)知能力不斷提升。大模型能力的迅速發(fā)展不僅有助于人類完成"規(guī)定動作"，還可能幫助人類去研究和發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域，突破人類過去沒有突破過的極限模式中化的特點整個發(fā)展歷程可劃分為三個階段。(一)大模型推動智能"涌現(xiàn)"，打開AI技術(shù)發(fā)展上限人工智能大模型，是指通過在海量數(shù)據(jù)上依托強大算力資源進(jìn)行訓(xùn)練后能完成大量不同下游任務(wù)的模型。在技術(shù)層機制下訓(xùn)練得到一個個專用小模型，但是在詞向量的自監(jiān)督4游任務(wù)2022年下半年以來的大語言模型階段，預(yù)訓(xùn)練大模地追隨人類指令完成各種任務(wù)，并提升了在下游任務(wù)上的泛化能力，通過人類反饋學(xué)習(xí)讓機器與人類價值對齊成為可能年的預(yù)訓(xùn)練階段，基于"海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)"，在自監(jiān)督學(xué)習(xí)機制下獲得預(yù)訓(xùn)練大模型，通過少量標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)后得到領(lǐng)(二)大模型變革內(nèi)容生產(chǎn)和技術(shù)服務(wù)模式，"無限生產(chǎn)"推動生產(chǎn)效率顛覆式提升學(xué)習(xí)中，使用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的方法已初見端倪2017年Transformer的提出為基礎(chǔ)架構(gòu)帶來了規(guī)?；瘶?gòu)建和規(guī)模化運算的潛力Transformer解決了RNN和LSTM的并行成、數(shù)字人、游戲等娛樂媒體領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，內(nèi)容生產(chǎn)效率據(jù)Gartner預(yù)測，至2023年底，將有20%的內(nèi)容被生成式大5針對特定應(yīng)用場景需求訓(xùn)練一個個小模型，模型難以復(fù)用和積累，導(dǎo)致AI落地的高門檻、高成本與低效率。大模型實現(xiàn)基礎(chǔ)模型底座的標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)和泛在化應(yīng)用，解決成本困境更多是作為企業(yè)針對特定應(yīng)用場景需求訓(xùn)練一個個小模型，模型難以復(fù)用和積累，導(dǎo)致AI落地的高門檻、高成本與低效率。大模型實現(xiàn)基礎(chǔ)模型底座的標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)和泛在化應(yīng)用，解決成本困境更多是作為企業(yè)"合作者"，持續(xù)為企業(yè)注入生產(chǎn)動能。(三)大模型作為新的"根"基礎(chǔ)設(shè)施，驅(qū)動AI范式大模型實現(xiàn)模型生產(chǎn)從"作坊式"到"流水線"的升級。通用大模型通過從海量的、多場景、多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中學(xué)通用大模型底座可搭建各行業(yè)的垂類大模型，可以有效縮減垂類大模型訓(xùn)練所需要的算力和數(shù)據(jù)量，縮短模型的開發(fā)周模型為底座，通過快速增量訓(xùn)練和個性化微調(diào)的方式，允許用私有數(shù)據(jù)對GPT進(jìn)行個性化微調(diào)，使大模型更易于訪問和成為重要發(fā)展趨勢，未來，大模型將不僅僅是開發(fā)，產(chǎn)品形態(tài)更加豐富，以滿足更廣泛的市場需求(四)中美是大模型技術(shù)領(lǐng)域的主要"玩家"，大模型Meta通過開源LLaMa等大模型，引領(lǐng)了全球大模型開源浪潮。Meta通過開源LLaMa等大模型，引領(lǐng)了全球大模型開源浪潮。中國工程院院士鄭緯民指出，美國作為全球科技霸主面領(lǐng)先，在研發(fā)能力、人才儲備、硬件設(shè)施及融資環(huán)境方面勢，但頂尖的AI人才缺乏，在基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)模型等顛覆型、階躍型技術(shù)方面仍缺乏引領(lǐng)能力。產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層的整體實力較弱，高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累不足，在高端芯片、關(guān)鍵基礎(chǔ)軟件指出，美國和中國發(fā)布的通用大模型總數(shù)已占全球發(fā)布量的7為大模型廣泛應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。二是具備充足的用于大模先地位和廣泛落地起到重要推動作用為大模型廣泛應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。二是具備充足的用于大模先地位和廣泛落地起到重要推動作用座，為個人、開發(fā)者和企業(yè)大模型應(yīng)用持續(xù)賦能，其近期推計，美國大模型應(yīng)用已經(jīng)覆蓋醫(yī)療、金融、房地產(chǎn)、媒體、軍事、氣候預(yù)測等領(lǐng)域，如微軟將GPT4能力集成到。ffice等辦公軟件中，提高辦公效率和用戶體驗；摩根士丹利也接Realtor.com的大模型工具可根據(jù)用戶提示自動生成房屋圖像以及進(jìn)行房源匹配；報紙出版商Gannett將大模型集成到出版系統(tǒng)中，簡化運營，幫助記者擺脫日常繁瑣任務(wù)、解放生產(chǎn)力區(qū)的大模型應(yīng)用尚處于前期嘗試階段，僅個別頭部企業(yè)開始(一國外大模型行業(yè)應(yīng)用情況美國大模型商業(yè)化應(yīng)用進(jìn)展全球領(lǐng)先，商業(yè)化進(jìn)展迅應(yīng)用。在英國，會計、法律等行業(yè)的國際知名企業(yè)在部署大模型，如普華永道已在英國員工測試使用盡職調(diào)查、識別合規(guī)問題、審批交易等功能，未來將面向全球推廣；英國最大8(二)我國大模型行業(yè)應(yīng)用情況大模型行業(yè)發(fā)展迅猛，我國政府積極制定相關(guān)政策加速(二)我國大模型行業(yè)應(yīng)用情況大模型行業(yè)發(fā)展迅猛，我國政府積極制定相關(guān)政策加速革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展。上海、廣東、安徽等地均發(fā)布大模型相關(guān)政策，從算力支持、日本最大的連鎖便利店運營商7-Eleven宣布從2024年春季開始，將開始采用生成式人工智能技術(shù)以縮短產(chǎn)品創(chuàng)意流程、數(shù)據(jù)和社交媒體上的消費者反饋，生成新產(chǎn)品的文本和圖像描述和提案，使產(chǎn)品設(shè)計與客戶需求保持一致，減少產(chǎn)品規(guī)劃時間圖像和關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)生成初稿設(shè)計，再由專業(yè)人士進(jìn)行細(xì)化。日本著名飲料品牌商伊藤園發(fā)布全新版的。iochacatechin圖像和關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)生成初稿設(shè)計，再由專業(yè)人士進(jìn)行細(xì)化。為其新品牌為其新品牌EVAfeela開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)和高級駕駛輔助系統(tǒng)本田汽車設(shè)計師已采用由初創(chuàng)公司stabilityA開發(fā)的圖像生成人工智能工具stableDiffusion設(shè)計汽車。此外，本田印度的一家教育科技企業(yè)印度的一家教育科技企業(yè)physicswa11ah宣布引入AlakhA平臺，該平臺將協(xié)助學(xué)生進(jìn)行小組學(xué)習(xí)、解決學(xué)術(shù)和非學(xué)術(shù)問題、提供支持和鼓勵，甚至創(chuàng)建個性化的學(xué)習(xí)計劃。場景開放、技術(shù)突破、產(chǎn)品生態(tài)等多方面鼓勵大模型應(yīng)用落在政策指引下，全國各地大模型落地速度加快。北京大在政策指引下，全國各地大模型落地速度加快。北京大型已在政務(wù)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地，大模型應(yīng)用氛圍濃厚。如北京市計算中心為幫助政協(xié)更好適應(yīng)新時代政協(xié)提案工作新要求，開發(fā)了大模型相關(guān)的政協(xié)提案應(yīng)用。如今，政協(xié)提案系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地從多源信息中凝練和關(guān)聯(lián)語義，實現(xiàn)根據(jù)工作重點和社會熱點豐富提案線索和選題。元保保險基于大模型構(gòu)建智能客服和智能理賠應(yīng)用，保險智能客服相的口語交流自動轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的書面語言，并從非結(jié)構(gòu)化自廣東省創(chuàng)新場景應(yīng)用，加強技術(shù)與經(jīng)濟、社會、科學(xué)領(lǐng)域深度融合，打造一批示范性強、帶動性廣、顯示度高的典型應(yīng)用場景。通過場景創(chuàng)新促進(jìn)通用人工智能關(guān)鍵技術(shù)迭代升級，形成技術(shù)供教育、金融、科學(xué)研究等領(lǐng)域的發(fā)展水平安徽省鍵核心技術(shù)攻關(guān)，推動全面開放大模型應(yīng)用場景。動梳理為結(jié)構(gòu)化的表述方式，形成電子病歷文書初稿，隨后經(jīng)醫(yī)生審核形成正式的電子病歷。其他城市大模型落地以政務(wù)示范為主，當(dāng)?shù)仡I(lǐng)軍企業(yè)嘗試為輔。廣州、深圳、廈門均積極推進(jìn)大模型在政務(wù)領(lǐng)域的13沒有明確的界定，有可能根據(jù)實際需求動態(tài)變化。沒有明確的界定，有可能根據(jù)實際需求動態(tài)變化。的大模型廠商及高校院所共計254家，分布于20余省市/地以百度、智譜華章、百川智能等為代表;家，已形成基本完整的產(chǎn)業(yè)鏈，涵蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層等環(huán)節(jié)，正在快速構(gòu)建具有全球影響力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。北京對大模型布局較早，是當(dāng)前國內(nèi)大模型創(chuàng)新基礎(chǔ)最好、科研團隊最為集中、技術(shù)實力最強、模型迭代最為活躍(一北京市大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況北京匯集了國內(nèi)最多的人工智能頂尖院校，擁有國內(nèi)最表。按廠商及高校院所所在區(qū)域及單位類型分析，北京大模家)閉環(huán)全流程，可提供Maas模式的AI解決方案；百川智思、中科聞歌為代表，通過其行業(yè)數(shù)據(jù)積累，推出面向媒體、金(二)北京市大模型行業(yè)應(yīng)用特點北京在大模型技術(shù)落地方面擁有大量優(yōu)質(zhì)場景與廣闊應(yīng)用機會，一批場景方也率先展開了多樣化的應(yīng)用實踐，現(xiàn)階段北京市大模型應(yīng)用呈現(xiàn)以下特點。人工智能領(lǐng)域的高校和科研機構(gòu)，清華大學(xué)智源研究院占全市的92%北京大模型的廠商及高校院所可大致分為四類一是人領(lǐng)域。通用大模型具備強大的泛化能力但缺乏行業(yè)深度，在專業(yè)和細(xì)分領(lǐng)域難以提供高價值服務(wù)。相對通用大模型，垂直行業(yè)大模型能夠更直接地深入特定行業(yè)與業(yè)務(wù)場景，更精言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能領(lǐng)域有產(chǎn)業(yè)知識問答、圖文生成、軟件開行業(yè)應(yīng)用是大模型未來發(fā)展的必由之路，探索賦能不同行業(yè)場景的落地方式與應(yīng)用價值已成為大模型商業(yè)化落地的重要方向言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能領(lǐng)域有產(chǎn)業(yè)知識問答、圖文生成、軟件開行業(yè)應(yīng)用是大模型未來發(fā)展的必由之路，探索賦能不同行業(yè)場景的落地方式與應(yīng)用價值已成為大模型商業(yè)化落地的重要方向準(zhǔn)地滿足行業(yè)特定的需求，可以彌補通用大模型無法最優(yōu)化適配到垂直行業(yè)中的不足。對于垂直行業(yè)而言，大模型是一種全新的生產(chǎn)力，賦能行業(yè)全流程的同時改變行業(yè)的業(yè)務(wù)和商業(yè)模式，驅(qū)動行業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至發(fā)、智能機器人、智能工業(yè)質(zhì)檢等應(yīng)用。金融領(lǐng)域有智能投研助理、智能客服、智能保險問答、信用償貸能力審查等應(yīng)用。政務(wù)領(lǐng)域有政務(wù)問答、市民熱線數(shù)據(jù)分析、公文寫作與20模型應(yīng)用服務(wù)為主的應(yīng)用層。三層服務(wù)相互促進(jìn)，協(xié)同優(yōu)化，問答IT支持、數(shù)據(jù)分析、智能識別和智能硬件等六個應(yīng)用類型。其中，大模型在內(nèi)容生成和智能問答兩個方面的應(yīng)用向內(nèi)部使用的智能知識庫和面向外部的智能客服。大模型在內(nèi)容生成和智能問答兩方面應(yīng)用類型最為成熟主要原因在于這兩個應(yīng)用類型具備降本增效顯著、業(yè)務(wù)價值易衡量、落地速度快等優(yōu)勢，便于企業(yè)管理層快速看到大模型價值，達(dá)成進(jìn)一步應(yīng)用的共識藥問答等應(yīng)用。文化旅游領(lǐng)域有寫作助手，知識檢索、教學(xué)質(zhì)量評估等應(yīng)用。智慧城市領(lǐng)域有城市交通規(guī)劃、智能指標(biāo)分析、空間感知、社會行為分析等應(yīng)用。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能和金融領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展較快的主要原因在于央國企較為密集，它們有較強意愿自上而下推進(jìn)大模型應(yīng)用Mode1-as-a-service，模型即服務(wù))為商業(yè)變現(xiàn)接口創(chuàng)新性應(yīng)用的內(nèi)容、模式、方案具有創(chuàng)新性，運用了先進(jìn)的技術(shù)或?qū)崿F(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)的突破與創(chuàng)新應(yīng)用案例具有顯著的應(yīng)用效果，對同類型場景可提供表率與經(jīng)驗借鑒，具有較強的示范意義經(jīng)濟與社會效益應(yīng)用實施有機會產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟價值與社會價值，對場景業(yè)務(wù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會發(fā)展具有帶動促進(jìn)作用。創(chuàng)新性應(yīng)用的內(nèi)容、模式、方案具有創(chuàng)新性，運用了先進(jìn)的技術(shù)或?qū)崿F(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)的突破與創(chuàng)新應(yīng)用案例具有顯著的應(yīng)用效果，對同類型場景可提供表率與經(jīng)驗借鑒，具有較強的示范意義經(jīng)濟與社會效益應(yīng)用實施有機會產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟價值與社會價值，對場景業(yè)務(wù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會發(fā)展具有帶動促進(jìn)作用。(三)大模型行業(yè)應(yīng)用典型案例用層則將基礎(chǔ)層和行業(yè)層提供的大模型能力賦能甚至重塑表格助力低門檻、高效率的大模型復(fù)用和優(yōu)化。行業(yè)層可以結(jié)合自身業(yè)務(wù)和技術(shù)能力利用通用大模型底座的通用共識能力，開發(fā)具備領(lǐng)域特性的行業(yè)大模型，強化大模型在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的專項能力，推動大模型在不同領(lǐng)域的快速落地應(yīng)用。應(yīng)上層應(yīng)用結(jié)合，為用戶提供更卓越的體驗22政務(wù)工作面臨著龐大數(shù)據(jù)的低效處理、信息碎片化導(dǎo)致的決策滯后等痛點，不僅影響了政府工作效能，也直接關(guān)系到居民的體驗和幸福感立足政務(wù)領(lǐng)域，梳理當(dāng)前信息化、數(shù)字化解決不了決不好的共性痛點。一是政府?dāng)?shù)據(jù)的分散與龐雜對信息處理提出了更高要求，政務(wù)信息處理效率低下將直接影響到政府對居民的服務(wù)質(zhì)量。二是多源信息碎片化使得政府對社會狀況、居民需求的把握難度加大，難以提供個性化和針對性的服務(wù)。三是決策滯后問題會影響政府在問題應(yīng)對的及時性員撰寫公文和政策費時費力，工作效率有待提升。為解決這些問題，大模型技術(shù)的應(yīng)用顯得尤為迫切。大模型通過自動化處理龐大數(shù)據(jù)，提高政務(wù)信息的處理效率，應(yīng)用案例中的應(yīng)用內(nèi)容、模式、方案、技術(shù)等，具有較強的可遷移性與可復(fù)制性，應(yīng)用空間廣闊，可以向更多場景進(jìn)行推廣政務(wù)領(lǐng)域作為社會服務(wù)的核心，其業(yè)務(wù)背景包含龐大的技術(shù)，大模型能夠更全面、精準(zhǔn)地理解多元信息，為政府提供更個性化、實時的決策支持，提高居民滿意度。大模型的引入有望通過智能決策系統(tǒng)，使政府在問題應(yīng)對上更具迅速23反應(yīng)能力，提升服務(wù)的及時性和質(zhì)量，直接增強居民的幸福感。同時，大模型在公務(wù)員的公文和政策撰寫上也能提高效率，減輕工作負(fù)擔(dān)，使其更專注于重要的決策和問題解務(wù)領(lǐng)域主要應(yīng)用方向，除此之外，企業(yè)開拓了更多新的應(yīng)用等，給政務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)專家提供了更多思路和啟發(fā)。政務(wù)領(lǐng)域大模型短期內(nèi)難以具備直接面向公眾提供精錯誤的答案，將給工作人員帶來額外的解釋成本，這種風(fēng)險尤其存在于審批和執(zhí)法過程中。對問題理解有誤、生成內(nèi)容問題短期內(nèi)難以得到顯著改善，尚不具備面向公眾提供精準(zhǔn)政務(wù)問答的能力。短期內(nèi)在政務(wù)領(lǐng)域落地應(yīng)用方向主要是面向政務(wù)工作人員內(nèi)部使用效率痛點。找政策時從海量政策中找到參考，并由人工整理、分析、比對，耗時費力；寫政策時缺乏輔助撰寫工具幫助提24考，依賴人工和公域搜索引擎，可能存在不可靠的信息來源;共享痛點。政策管理經(jīng)驗需要共享，對于業(yè)務(wù)的理解需要固化，從而讓更多人可以快速上手并具備政策管理能力。四是規(guī)范性痛點。政策缺乏統(tǒng)一的規(guī)范，存在沖突、重復(fù)、要素局為實現(xiàn)全市政策支撐體系的一體化，希望通過行業(yè)大模型等前沿技術(shù)，優(yōu)化政策分析與撰寫業(yè)務(wù)流程北京瑞萊智慧科技有限公司打造基于行業(yè)大模型的政策撰寫助手，通過大模型輔助的政策撰寫工具，幫助政策制定人員提升效率、擴大參考面、逐漸固化知識經(jīng)驗、提升規(guī)范性，從而最終提升政策的管理水平，促進(jìn)政府治理流程優(yōu)化和模式創(chuàng)新。針對北京市政務(wù)服務(wù)管理局的四項痛點，瑞萊智慧設(shè)計了以下功能。一是面對效率痛點，引入政策檢索、政策分析、政策撰寫等自動化工具，輔助人員進(jìn)行政策對比政策撰寫助手接入清洗、打標(biāo)后、元信息完整的并接入權(quán)威來源的新聞、政策解讀、市場等信息數(shù)據(jù)。三是面對經(jīng)驗共享痛點，引入"專業(yè)字典""草稿箱"等人機交互產(chǎn)品功能，將專家經(jīng)驗嵌入大模型應(yīng)用流程，做到經(jīng)驗可使用、可維護、可共享。四是面對規(guī)范性痛點，引入政策規(guī)25的檢索可以減少驗證數(shù)據(jù)來源的工作，提升效率。二是的檢索可以減少驗證數(shù)據(jù)來源的工作，提升效率。二是大幅度提升政策分析的效率。三是在政策撰寫任務(wù)上，大模型輔助生成可以近乎實時的完成每個版本初稿。整體來說，在效率提升方面效果顯著。移動互聯(lián)網(wǎng)為信息生產(chǎn)提供了極大的便利條件，用戶可度和速度，一旦有不準(zhǔn)確、不合規(guī)或不合法的信息產(chǎn)生，便營微博、公眾號等多個新媒體賬號，團隊成員日常管理工作效性，又確保發(fā)布內(nèi)容的準(zhǔn)確性和安全性，成為新媒體中心決方案成為政務(wù)機構(gòu)審核內(nèi)容必不可少的手段。循規(guī)范體例，并嵌入標(biāo)準(zhǔn)化的政策規(guī)范檢查功能項目取得三項成果。一是在政策檢索任務(wù)上，可靠領(lǐng)域北京蜜度信息技術(shù)有限公司推出文修大模型，該模型通可以大幅度提升稿件審核的效率。二是在校對準(zhǔn)確性上，校對系統(tǒng)能夠捕捉細(xì)微語義錯誤或肉眼難以辨識的不規(guī)范漢修飾上，系統(tǒng)能夠快速地發(fā)現(xiàn)所寫文本中的邏輯不當(dāng)、語病等問題，并且提供潤色建議，保障發(fā)布的內(nèi)容表達(dá)準(zhǔn)確，不產(chǎn)生歧義。四是在內(nèi)容巡查上，系統(tǒng)能夠針對已經(jīng)發(fā)布過的內(nèi)容進(jìn)行定期自動巡查，及時發(fā)現(xiàn)已經(jīng)發(fā)生變化的固定表述，并提供最新的規(guī)范表述建議，為新媒體發(fā)布內(nèi)容提供雙重安全保障文修大語言模型搭載在蜜度已有產(chǎn)品"校對通"中，為客戶提供更智能化的審校服務(wù)，在產(chǎn)品形態(tài)上，支持網(wǎng)頁版通過對新聞?wù)?wù)領(lǐng)域和多領(lǐng)域公開文本的大規(guī)模自動學(xué)習(xí)讓機器發(fā)現(xiàn)典型的語言規(guī)律，實現(xiàn)對文本的智能校對處理，題，能夠更進(jìn)一步提升中文校對和潤色能力的智能化程度27北京市計算中心有限公司的解決方案主要包括四個步驟。一是選擇Aquilachat北京市計算中心有限公司的解決方案主要包括四個步驟。一是選擇Aquilachat(天鷹)作為基礎(chǔ)模型。二是將政協(xié)提案文本數(shù)據(jù)整理成Aquilachat庫。上述過程均在全國產(chǎn)化運行環(huán)境中實現(xiàn)作新要求，需要依托兩大基礎(chǔ)提升信息化水平。一是根據(jù)工作重點和社會熱點豐富提案線索和選題，要求系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地從多源信息中凝練和關(guān)聯(lián)語義。二是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助建立委員履職的評價機制，要求系統(tǒng)能夠根據(jù)提案文本質(zhì)量服務(wù)，需要構(gòu)建跨領(lǐng)域、多層級的知識體系并實現(xiàn)主動推送。四是幫助工作人員實現(xiàn)提案主題預(yù)測，要求系統(tǒng)實現(xiàn)對新興主題的知識發(fā)現(xiàn)。五是滿足多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境部署應(yīng)用，要求確保政務(wù)應(yīng)用的安全性和語料的正確性。協(xié)提案系統(tǒng)和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。為更好適應(yīng)新時代政協(xié)提案工項目取得三項成果。一是專業(yè)模型與知識庫的構(gòu)建與部署，目前已經(jīng)實現(xiàn)從多種格式文件中提取文本構(gòu)建可更新可為大模型在金融業(yè)落地提供了豐富的場景。各金融機構(gòu)著手為大模型在金融業(yè)落地提供了豐富的場景。各金融機構(gòu)著手積極規(guī)劃大模型落地大模型的飛速發(fā)展為現(xiàn)代應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)帶來新思路和新模式，如何充分挖掘大語言模型的應(yīng)用價值，結(jié)合金融業(yè)在數(shù)據(jù)、場景和安全合規(guī)等方面需求特點，制定前瞻性技術(shù)大模型實現(xiàn)某一主題提案與參照文本(如同一主題輿情)語義層面相似度分析，得出提案與社情民意"同頻共振"的程規(guī)劃202-2025》及《銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指導(dǎo)意見》化和體系化指明方向chatGPT自202年11月面世以來，在全球范圍引起廣泛關(guān)注。其底層技術(shù)大模型，也獲得了金化部署。二是交互問答與溯源，可實現(xiàn)基于法律法規(guī)制度等文本數(shù)據(jù)的基本問答功能，并能對不同來源的文件(如政府報告、政策法規(guī)等)進(jìn)行分析、總結(jié)，歸納出大意并給出依據(jù)來源(數(shù)據(jù)溯源)。三是大數(shù)據(jù)指數(shù)分析，通過度路線，建設(shè)金融級大模型技術(shù)平臺是目前面臨的挑戰(zhàn)性課題。在降本增效方面，各企業(yè)需直面業(yè)務(wù)痛點，有效解決海量數(shù)據(jù)分析難度大、數(shù)據(jù)深度價值挖掘難等問題，全面提升29大模型金融解決方案有三個要點。一是數(shù)據(jù)獲取。金融機構(gòu)數(shù)字化走在行業(yè)前列，但數(shù)據(jù)完整性、真大模型金融解決方案有三個要點。一是數(shù)據(jù)獲取。金融機構(gòu)數(shù)字化走在行業(yè)前列，但數(shù)據(jù)完整性、真是訓(xùn)練大模型。需要將數(shù)據(jù)集用于基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練，包括個償貸能力審查監(jiān)控等。用大模型在金融機構(gòu)落地實踐主要受到兩個要素影響:面三是定位應(yīng)用場景。大模型在金融行業(yè)有廣闊的應(yīng)用前景，當(dāng)前較為關(guān)注的落地場景包含保險售前助理，智能投研助理，招股書生成編寫，智能研報合規(guī)審查，智能客服等方向。除此以外，各企業(yè)仍在探索較為新穎的應(yīng)用場景方向，如大各企業(yè)的關(guān)注焦點。在兼容擴展方面，大模型解決方案需具備良好的兼容能力，通過全面的數(shù)據(jù)覆蓋范圍，多類型、多可聯(lián)動的部署方式，體現(xiàn)大模型實踐價值程度。當(dāng)前，大模型落地以金融機構(gòu)非核心系統(tǒng)應(yīng)用為主，主要目標(biāo)為對內(nèi)提效。主要應(yīng)用領(lǐng)域集中在研報撰寫，客服能力審查監(jiān)控等，大模型在金融領(lǐng)域的價值將會逐步釋放能力審查監(jiān)控等，大模型在金融領(lǐng)域的價值將會逐步釋放樸道征信有限公司提供征信服務(wù)，在信貸和金融服務(wù)場景遇到一個痛點。一直以來，缺乏一個適用于不同信貸業(yè)務(wù)、履約情況、消費等級等維度。導(dǎo)致金融機構(gòu)在客戶分層經(jīng)營、有效利用。二是用戶行為信息顆粒度粗，客戶心理征提取難北京曠視科技有限公司基于大模型技術(shù)，提出個人征信部分企業(yè)深挖需求，帶來了新穎的應(yīng)用場景方向，如大模型輔助提示等，同時各銀行也在嘗試將大模型應(yīng)用于內(nèi)部風(fēng)控目前案例主要關(guān)注在保險售前助理，智能投研助理，招股Transformer架構(gòu)進(jìn)行自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，理解貸款用戶的行為于解決當(dāng)前面臨的痛點。痛點可以分為兩類，一是保險用戶于解決當(dāng)前面臨的痛點。痛點可以分為兩類，一是保險用戶學(xué)習(xí)方法，使用無標(biāo)簽樣本對風(fēng)控模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，緩解負(fù)項目取得三項成果。一是曠視科技與樸道征信合作，打造出一款通用的個人客戶資質(zhì)評分，更準(zhǔn)確的評估用戶的綜為樸道后續(xù)的新產(chǎn)品、新業(yè)務(wù)模式探索，提供了重要的底層使用大模型挖掘業(yè)務(wù)價值可行道路元?？苿?chuàng)(北京)科技有限公司認(rèn)為大模型的認(rèn)知、推和意圖，生成個人信用評分，預(yù)測貸款意愿。該解決方案存抽取等技術(shù)拓寬模型分析維度，實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)語義解析和樣本稀缺問題保險顧問服務(wù)專業(yè)等方面；二是企業(yè)自身痛點，包括洞察用戶需求、企業(yè)成本降低、產(chǎn)品個性化、風(fēng)控能32保險業(yè)務(wù)指令微調(diào)、應(yīng)用向量數(shù)據(jù)庫得到的保險領(lǐng)域大模律知識、醫(yī)療知識等專業(yè)知識問答，信息抽取、多輪對話交保險業(yè)務(wù)指令微調(diào)、應(yīng)用向量數(shù)據(jù)庫得到的保險領(lǐng)域大模律知識、醫(yī)療知識等專業(yè)知識問答，信息抽取、多輪對話交保承保、智能理賠、智能客服等。項目取得兩項成果。一是智能客服。保險領(lǐng)域大模型相較過去的傳統(tǒng)數(shù)字客服，能夠更好的進(jìn)行自然語言理解和自然語言生成，給出更適合用戶的答案，給用戶講解出更易懂是理賠應(yīng)用。保險大模型可以更方便地進(jìn)行各類材料的結(jié)構(gòu)理賠案例庫進(jìn)行參考，提供給業(yè)務(wù)人員做為判斷依據(jù)，預(yù)警元保的解決方案分為四個層面。一是構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，包括保險業(yè)務(wù)知識、相關(guān)醫(yī)療知識、保險咨詢問題、保險規(guī)劃案例、保險產(chǎn)品數(shù)據(jù)、保險法規(guī)知識、保險承保案例和保險理賠案例等。二是構(gòu)建底層算法，包括領(lǐng)域知識二次預(yù)訓(xùn)練、隨著金融科技的快速發(fā)展，某銀行在積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型。大語言模型作為當(dāng)前人工智能最前沿的技術(shù)成果，對銀33辦公軟件wiki、數(shù)據(jù)庫、辦公軟件wiki、數(shù)據(jù)庫、API接口等。二是大腦核心平臺包括三個部分，分別為企業(yè)數(shù)據(jù)接入、企業(yè)應(yīng)用接入和核心語言模型)和智能中樞組成。三是大腦能力中心，包括文本分類、情緒檢測、命名實體識別、信息抽取、機器翻譯、語知識庫問答、會議紀(jì)要、員工入職培訓(xùn)、合規(guī)文檔編寫等。包括通用知識數(shù)字人、人事數(shù)字人、法務(wù)數(shù)字人、營銷數(shù)字人、催收數(shù)字人、風(fēng)控數(shù)字人，實現(xiàn)數(shù)字員工日均問答次數(shù)行業(yè)務(wù)在科技能力提升上必然有極大的促進(jìn)作用。某銀行有繁重的信息分類、會議總結(jié)、格式排版、金融報告等工作，多模態(tài)信息的處理以及溝通效率的提升需求日益增長。34在醫(yī)療行業(yè)中存在一些傳統(tǒng)信息化和數(shù)字化難以有效典病例集過程中也存在低效率情況。同時，腫瘤診療和影像檢查結(jié)果解讀等領(lǐng)域也面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)知識更新在醫(yī)療行業(yè)中存在一些傳統(tǒng)信息化和數(shù)字化難以有效典病例集過程中也存在低效率情況。同時，腫瘤診療和影像檢查結(jié)果解讀等領(lǐng)域也面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)知識更新醫(yī)療數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和分散存儲導(dǎo)致信息孤島，限制了全面決策的可能性大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用為上述痛點提供了新的解決方案。一是大模型的自然語言處理能力可用于自動生成病例摘要，從而減輕醫(yī)生在病例書寫上的負(fù)擔(dān)。這不僅提高了文書工作的效率，還使醫(yī)生能夠更專注于臨床決策。二是大模病例檢索，提高醫(yī)生在學(xué)習(xí)中的效率，使其更迅速獲取醫(yī)療知識。在腫瘤診療方面，大模型通過深度學(xué)習(xí)分析病理學(xué)、基因組學(xué)和臨床特征，提供個性化的治療建議，提高治療成生、護士等醫(yī)護人員需要在龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)中作出準(zhǔn)確的制約醫(yī)療行業(yè)進(jìn)步的瓶頸生進(jìn)行更精準(zhǔn)的診斷，提高了影像學(xué)的效率，減少了漏診和35誤診的風(fēng)險。綜合而言，大模型的應(yīng)用不僅解決了醫(yī)學(xué)知識更新滯后、醫(yī)療數(shù)據(jù)分散和異構(gòu)性等傳統(tǒng)信息化難以解決的問題，還為醫(yī)生提供了更強大的工具，推動醫(yī)療行業(yè)朝著更加智能和精準(zhǔn)的方向邁進(jìn)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)、大模型衛(wèi)生監(jiān)督輔助執(zhí)法系統(tǒng)、智能生成病歷的聽譯機器人、多模態(tài)綜合診斷大模型等，為大模型與醫(yī)療場景的融合提供了新的解決思路的管理十分嚴(yán)格，對于數(shù)據(jù)安全與患者隱私保護要求很高，即使是脫敏數(shù)據(jù)想要提供給企業(yè)進(jìn)行大模型開發(fā)也仍存在質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)的難度，數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接決定大模型表現(xiàn)的好壞，在醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集將對大模型落地應(yīng)用產(chǎn)生重要影響。針對大模型的幻覺問題，可能短期內(nèi)難以找到突破性的解決方案。因此，對于醫(yī)療領(lǐng)域的大模型生成業(yè)醫(yī)生的建議進(jìn)行對比。寫工作，醫(yī)護人員大量的精力花費在此項工作上。北京友誼醫(yī)院長期致力于探索應(yīng)用信息化、智能化技術(shù)提升病歷撰寫和錄入的效率，傳統(tǒng)的智能化系統(tǒng)在語義理解、數(shù)據(jù)處理及內(nèi)容生成方面存在一定的局限性，亟需通過大模型技術(shù)進(jìn)一步提升電子病歷的錄入效率。云知聲長期開展醫(yī)療領(lǐng)域智能應(yīng)用技術(shù)及產(chǎn)品研發(fā)，構(gòu)億參數(shù)規(guī)模的自研"山海"大模型，具有語言理解與生成、數(shù)理能力、代碼能力、知識問答、邏輯推理、插件擴展等十大功能，可用于病歷生成、臨床決策支持、智能商保理賠等多個場景。項目面向醫(yī)療領(lǐng)域文書撰寫需求，基于云知聲自研的"山海"大模型、以及前端聲音信號處理、聲紋識別、語音識別、語音合成等全棧式智能語音交互技術(shù)，聯(lián)合研發(fā)門診醫(yī)患對話場景下的電子病歷自動生成系統(tǒng)，實現(xiàn)診室復(fù)等功能項目預(yù)計取得三項主要成果。一是提升醫(yī)生的電子病歷37名醫(yī)數(shù)量少、傳承斷代、醫(yī)療資源不足等問題，名醫(yī)經(jīng)驗的名醫(yī)數(shù)量少、傳承斷代、醫(yī)療資源不足等問題，名醫(yī)經(jīng)驗的北京中醫(yī)藥大學(xué)東方醫(yī)院希望借助人工智能技術(shù)使"復(fù)刻"名老中醫(yī)成為可能北京智譜華章科技有限公司于202年8月發(fā)布并開源高精度千億中英雙語稠密模型"GLM-130B"，在斯坦福大學(xué)公司的大模型接近或持平。項目面向中醫(yī)領(lǐng)域名醫(yī)經(jīng)驗挖掘字中醫(yī)服務(wù)平臺。通過"復(fù)刻"名老中醫(yī)診療經(jīng)驗和學(xué)術(shù)思想，形成與名老中醫(yī)高度匹配的高危肺結(jié)節(jié)人工智能臨床診療解決方案并完成一定規(guī)模的臨床評價研究。項目主要取得三項成果。一是已初步開發(fā)了醫(yī)療垂直領(lǐng)北京中醫(yī)藥大學(xué)東方醫(yī)院是國家中醫(yī)藥管理局直管單位、三級甲等中醫(yī)醫(yī)院、首批國家中醫(yī)臨床研究基地，積累域的問答功能，支持對醫(yī)療、健康問題進(jìn)行智能化知識問答。治癥候醫(yī)學(xué)解釋等輔助診療功能38傳統(tǒng)體檢中往往進(jìn)行低效、碎片化、流水線式的體檢，對冠心病等重大疾病的早發(fā)現(xiàn)有所欠缺。另外傳統(tǒng)體檢中往往進(jìn)行低效、碎片化、流水線式的體檢，對冠心病等重大疾病的早發(fā)現(xiàn)有所欠缺。另外，醫(yī)院體檢中心體檢及健康服務(wù)尚未普遍應(yīng)用人工智能手段，加之人手缺和早篩服務(wù)能力不足，亟需從頂層設(shè)計出發(fā)，搭建針對重大疾病早篩查、早干預(yù)的防控體系。為推進(jìn)昌平區(qū)智慧醫(yī)療健康服務(wù)體系建設(shè)，強化人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，理服務(wù)項目，構(gòu)建昌平區(qū)智慧健康服務(wù)平臺，提供數(shù)字化助慧健康服務(wù)及時追蹤中高危人群并進(jìn)行風(fēng)險干預(yù)，提高智慧早篩服務(wù)能力，打造醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的"昌平實踐"。數(shù)坤(北京)網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司解決方案主要分為三個方面。一是智慧健康管理助手。通過"區(qū)域數(shù)字醫(yī)生助案例9：數(shù)坤科技打造基于數(shù)字人體大模型的心肺智管理的智能水平切實為醫(yī)院(區(qū)屬三級醫(yī)院和基層醫(yī)療機構(gòu))、衛(wèi)健委相關(guān)部門提供數(shù)字化支撐，形成區(qū)域重大疾病"篩-評-診-療-管"全閉環(huán)。二是數(shù)坤多模態(tài)影像數(shù)字醫(yī)生。支持影像多模態(tài)39有機會通過健康服務(wù)為單個家庭至少減少百萬元開支，為醫(yī)保節(jié)省開支十億元以上，并進(jìn)一步提高醫(yī)?；鹗褂眯?。健康服務(wù)平臺，形成了全面、真實、動態(tài)的區(qū)域智慧健康數(shù)話展開咨詢檢查詳情，并提供自動化推薦延伸的醫(yī)療和健康管理問題。此外根據(jù)用戶的歷史篩查或者隨訪結(jié)果，提供健譜。多模態(tài)大模型及其對應(yīng)數(shù)據(jù)體系包含cv大模型及其數(shù)考慮各模態(tài)數(shù)據(jù)的匹配(CT、MR)以及語言輸入的多模態(tài)影像數(shù)字醫(yī)生，支持合作醫(yī)院以外來源的醫(yī)療檢查影像輸入識別，完成器官結(jié)構(gòu)分割、結(jié)節(jié)病灶檢測識別和良惡性、大小等其他屬性診斷，最終直接在用戶端提供影像檢查報告。為了緩解接診能力和早中存在大量國有企業(yè)和上市企業(yè)，屬于各自產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍者從業(yè)務(wù)場景角度而言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)幾乎涵蓋所有場景，包括研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、營銷和辦公等。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)不僅規(guī)模較大，在產(chǎn)業(yè)鏈中還處于"鏈主"地位，肩負(fù)傳統(tǒng)產(chǎn)中存在大量國有企業(yè)和上市企業(yè)，屬于各自產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍者從業(yè)務(wù)場景角度而言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)幾乎涵蓋所有場景，包括研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、營銷和辦公等。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)不僅規(guī)模較大，在產(chǎn)業(yè)鏈中還處于"鏈主"地位，肩負(fù)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級重任在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中，存在一些數(shù)字化和信息化難以解決的痛點。一是平臺型產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)賦能領(lǐng)軍企業(yè)較難找到著力點。二是市場變幻莫測，客戶需求個性化程度高，在中小企業(yè)在與客戶溝通時，判斷客戶意圖真實性和縮短客戶交互周期等方面也存在痛點大模型是解決企業(yè)痛點，實現(xiàn)高效生產(chǎn)運營的一項有效手段。對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)而言，較為重視基礎(chǔ)能力建可靠數(shù)據(jù)及時進(jìn)行健康管理措施的調(diào)整和實施我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)多元，涵蓋了金融、科技、文化、地產(chǎn)等多個領(lǐng)域。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是我國經(jīng)濟的重要組成部分，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的中小企業(yè)，一般采用更為輕量級的落地方大模型價值，在企業(yè)內(nèi)部達(dá)成共識后再全面鋪開。管理層對大模型的態(tài)度從最初的大模型是什么，是不是概念型在現(xiàn)有業(yè)務(wù)中落地應(yīng)用，持續(xù)探索借助大模型技術(shù)打造新的增長點。如今，大模型應(yīng)用已在多個場景落地應(yīng)用，包括里，客服場景需求較為豐富，且在引入大模型后降本增效提質(zhì)效果明顯。在智能客服場景下，行業(yè)用戶可以直觀的體驗到大模型帶來的便捷服務(wù)，增強了企業(yè)內(nèi)的群體認(rèn)同，為后續(xù)推動大模型進(jìn)一步在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用落地減小了內(nèi)部阻力。北京一輕科技集團有限公司作為傳統(tǒng)消費制造企業(yè)，廣泛涉足輕工產(chǎn)品制造與服務(wù)、食品制造與銷售等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。由于消費制造領(lǐng)域存在企業(yè)產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重、客戶反饋周期長、市場需求捕捉難、營銷費用高、企業(yè)利潤率低等一系列痛點問題，一輕集團對利用大模型技術(shù)進(jìn)一步挖掘消費需求、及時跟蹤市場變化、加速研發(fā)新型產(chǎn)品、精準(zhǔn)營銷等提出了迫切的需求。42項目面向消費制造業(yè)數(shù)字化升級需求，基于北京銜遠(yuǎn)有限公司的品商大模型及productGPT等應(yīng)用，聯(lián)合研發(fā)形成商品智能反向定制、預(yù)測性生產(chǎn)、智能調(diào)度、智能營銷等服務(wù)功能。銜遠(yuǎn)科技基于人工智能的多模態(tài)理解、推理與生成通過大模型技術(shù)幫助產(chǎn)品創(chuàng)新，并通過productGPT支持多輪對話，與專業(yè)人員深度交互與協(xié)同，結(jié)合線上線下銷售數(shù)據(jù)、消費者評價反饋，深入挖掘消費者實際需求，更好地實團高效打造爆款創(chuàng)新產(chǎn)品并實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長價值，加速實現(xiàn)從市場機會挖掘、產(chǎn)品創(chuàng)新到商品營銷的全鏈路數(shù)智化升級項目計劃取得兩項成果。一是搭建基礎(chǔ)模型與私域數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實時交互的知識庫系統(tǒng)，基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)訓(xùn)練品商大模個產(chǎn)品品類開展示范應(yīng)用，實現(xiàn)面向消費場景的供應(yīng)鏈體系機會洞察、用戶需求定位、解決方案設(shè)計以及新品創(chuàng)新等方到產(chǎn)品交付的全鏈路數(shù)智化轉(zhuǎn)型43項目面向復(fù)雜電網(wǎng)專業(yè)場景智能化需求，基于百度在線網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的文心大模型，引入電力業(yè)務(wù)積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識，并且在訓(xùn)練中，設(shè)計電力領(lǐng)域?qū)嶓w判別、項目面向復(fù)雜電網(wǎng)專業(yè)場景智能化需求，基于百度在線網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的文心大模型，引入電力業(yè)務(wù)積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識，并且在訓(xùn)練中，設(shè)計電力領(lǐng)域?qū)嶓w判別、文檔判別等算法作為預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，讓文心大模型深入學(xué)習(xí)電項目取得兩項成果。一是提升傳統(tǒng)電力專用模型的精陷會對整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行產(chǎn)生直接影響，全面掌握、分析電力設(shè)備的運行狀態(tài)與健康水平，是安全可靠供應(yīng)電力的基礎(chǔ)。二是電力調(diào)度困難，電網(wǎng)設(shè)備數(shù)量多、異動頻電網(wǎng)調(diào)度長期存在"盲調(diào)"問題。國家電網(wǎng)迫切需要先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)提高電網(wǎng)運營效率和安全，加速推進(jìn)新型電力系統(tǒng)建設(shè)強、新能源并網(wǎng)規(guī)模最大的電網(wǎng)。國家電網(wǎng)在大規(guī)模復(fù)雜電網(wǎng)系統(tǒng)管理運營方面面臨諸多挑戰(zhàn)，一是電網(wǎng)設(shè)備缺陷定級難，變壓器、斷路器等關(guān)鍵設(shè)備在運行中發(fā)生不同類型的缺業(yè)NLP大模型在電力營銷敏感實體識別任務(wù)上F1指標(biāo)提升44根據(jù)GrandviewResearch機構(gòu)的統(tǒng)計和預(yù)測根據(jù)GrandviewResearch機構(gòu)的統(tǒng)計和預(yù)測2022年全球3D顯示器市場規(guī)模為1078億美元3D市場在202-2030生圖模型3D轉(zhuǎn)制模型組成，是行業(yè)內(nèi)首個全鏈路實現(xiàn)從多京東方科技集團股份有限公司自主研發(fā)的3D終端內(nèi)容13.28，達(dá)到94.947%。二是大幅降低了研發(fā)門檻，實現(xiàn)了算力、數(shù)據(jù)、技術(shù)等資源的統(tǒng)籌優(yōu)化?；谠擁椖砍晒俣葘⒙?lián)合國網(wǎng)智研院持續(xù)開展電力大模型共訓(xùn)，共同推進(jìn)電力深層認(rèn)知智能提升，助力構(gòu)建清潔低碳、安全可控、靈活高效、開放互動、智能友好的新型電力系統(tǒng)核心功能全部云端部署，可復(fù)用可遷移。京東方的技術(shù)創(chuàng)新45正推動文旅產(chǎn)業(yè)從傳統(tǒng)向智能化轉(zhuǎn)變的生成結(jié)果在觀看時保持一致，即從不同的角度觀察場景也應(yīng)該具有一致性，實現(xiàn)這一目的需要解決視角間的幾何和顏預(yù)計銷售24000臺，預(yù)計銷售額2400萬。5．文化旅游領(lǐng)域文旅產(chǎn)業(yè)對發(fā)展中國文化自信、擴大中國特色社會主義合終端設(shè)備的3D多視點圖像內(nèi)容。二是視角空間一致性，色一致性，以及處理光照、陰影和紋理等因素。當(dāng)前文旅產(chǎn)業(yè)面臨的主要痛點有三個。一是內(nèi)容生產(chǎn)方面，生成效率及內(nèi)容形式有待提升。一方面，傳統(tǒng)基于個人經(jīng)驗和創(chuàng)意的知識生產(chǎn)效率低下，生產(chǎn)流程和生產(chǎn)方式亟需文化旅游領(lǐng)域大模型解決方案主要有三個組成部分。一是大模型可用于自然語言處理和創(chuàng)意生成，提高內(nèi)容生產(chǎn)的文化旅游領(lǐng)域大模型解決方案主要有三個組成部分。一是大模型可用于自然語言處理和創(chuàng)意生成，提高內(nèi)容生產(chǎn)的效率。通過訓(xùn)練大模型，可以開發(fā)智能寫作助手，幫助旅游造更生動、靈活的內(nèi)容形式，例如通過虛擬演繹呈現(xiàn)歷史人物或重現(xiàn)古老建筑的虛擬實境。二是大模型在多媒體處理和跨模態(tài)內(nèi)容生成方面有優(yōu)勢。利用大模型，可以開發(fā)智能編繹、古老建筑的重現(xiàn)等。二是內(nèi)容傳播方面，傳統(tǒng)媒體通常媒體需向多媒介、多模態(tài)內(nèi)容轉(zhuǎn)型，以獲取持久廣泛的流量以廣播電視臺為例，消費者的信息渠道豐富多元，廣播電視臺也需向融媒體轉(zhuǎn)型，用更豐富的內(nèi)容形式和更全面的媒體信息日益龐雜，需要定制化的內(nèi)容推薦，提高信息獲取效率。如在旅游中，用戶希望平臺能基于歷史偏好、興趣愛好和旅行習(xí)慣，提供個性化的文化旅游推薦和導(dǎo)覽服務(wù)。重構(gòu)革新，如新聞、公文撰寫對個人寫作能力要求極高，亟待數(shù)字化工具提高協(xié)作效率；另一方面，內(nèi)容生產(chǎn)的形態(tài)也有待增加更加靈活、生動的內(nèi)容形式，如歷史人物的虛擬演多樣性和趣味性的內(nèi)容。這有助于傳統(tǒng)媒體向融媒體轉(zhuǎn)型，47應(yīng)用中，加入大模型后，對于實際體驗提升的感知度較低在文化旅游領(lǐng)域并未充分展示出對大模型的實際需求。未來需聚焦于大模型在文化旅游領(lǐng)域商業(yè)模式的創(chuàng)新、實際應(yīng)用行商業(yè)復(fù)用拓展生成內(nèi)容準(zhǔn)確性較為包容，是大模型應(yīng)用的高潛力賽道。但讀者達(dá)成共鳴。使用大模型進(jìn)行創(chuàng)作的作品能否在質(zhì)量上與可以分析用戶歷史偏好、興趣愛好和旅行習(xí)慣，為用戶提供個性化的文化旅游推薦和導(dǎo)覽服務(wù)。通過深度學(xué)習(xí)模型理解用戶行為模式，為用戶提供更加精準(zhǔn)的旅游建議，提升其文化旅游體驗人為創(chuàng)作的作品媲美，能否為閱讀者提供正向情緒價值，是否能夠區(qū)分是"創(chuàng)作"或"效仿"等問題，是否能有效規(guī)避倫理問題，仍需政府相關(guān)部門以及供需雙方進(jìn)行深入討論，了當(dāng)務(wù)之急。傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代教育的多樣性和個性化需求。某教育主管部門亟需利用先進(jìn)的技術(shù)手段來提升教學(xué)質(zhì)量，特別是在英語和數(shù)學(xué)這兩個基礎(chǔ)學(xué)科上，顯得尤為重要。一是針對當(dāng)?shù)貙W(xué)生的英語作文，根據(jù)多個維度(成績、主題相關(guān)性、邏輯性等)實現(xiàn)自動評分和提供改進(jìn)建議。二是針對當(dāng)?shù)刂行W(xué)學(xué)生的數(shù)學(xué)作答數(shù)據(jù)，生成解題步驟和相似試題。三是針對高職教學(xué)生的英語學(xué)習(xí)，提供長難句、作文、翻譯的疑難問答北京阿萊門科技有限公司的解決方案由兩個基本部分二是基于Baichuan2-13B模型進(jìn)行微調(diào)和人類反饋強化學(xué)習(xí)對大模型創(chuàng)作邊界進(jìn)行規(guī)范題步驟。三是個性化輔導(dǎo)，根據(jù)學(xué)生的具體需求和錯提供個性化的改進(jìn)建議和輔導(dǎo)49目前國家圖書館古籍、文獻(xiàn)數(shù)字化工作遇到兩個比較大的痛點。一是古籍文獻(xiàn)與現(xiàn)代文獻(xiàn)相比在印刷排版目前國家圖書館古籍、文獻(xiàn)數(shù)字化工作遇到兩個比較大的痛點。一是古籍文獻(xiàn)與現(xiàn)代文獻(xiàn)相比在印刷排版格、用語規(guī)范等方面均有很大不同，而且眾多古籍文獻(xiàn)中沒有句讀信息，缺乏明確的斷句、語法結(jié)構(gòu)等，不僅古籍文獻(xiàn)挑戰(zhàn)。特別是眾多古籍在歷史變遷中存在多次的手抄、翻譯、批注等，造成了文本的差異，進(jìn)一步增加了數(shù)字化理解的難度。二是我國古籍文獻(xiàn)的數(shù)字標(biāo)引、著錄等工作的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范嚴(yán)格，古籍標(biāo)引、著錄等領(lǐng)域的新手標(biāo)注員上手難度大、培訓(xùn)成本較高，往往需要進(jìn)行多次長時間培訓(xùn)才能夠上崗工作針對國家圖書館目前古籍文獻(xiàn)數(shù)字化工作遇到的兩大減少了教師和學(xué)生的負(fù)擔(dān)，提高了教學(xué)效率。三是在用戶滿獻(xiàn)和輔助著錄與標(biāo)引兩個大模型解決方案。一是基于漢王古漢語大模型的古文理解能力，漢王科技為國家圖書館開展輔助理解數(shù)字化解決方案，開發(fā)了句讀、翻譯和實體抽取等三個輔助理解工具，幫助國家圖書館及相關(guān)人員更快理解古籍語義內(nèi)容。開發(fā)古籍文獻(xiàn)句讀模型，將句讀語料微調(diào)給古漢后，輸出添加斷句、標(biāo)點等信息后的文本。開發(fā)翻譯模型，將古漢語-現(xiàn)代漢語雙語語料微調(diào)給古漢語大模型，激發(fā)大模型的翻譯能力，應(yīng)用層面上接收古漢語文本，輸出現(xiàn)代漢語形式的文本。開發(fā)實體抽取模型，將古籍實體標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)給古漢語大模型，激發(fā)大模型的實體抽取能力，應(yīng)用層面并標(biāo)記實體在原文中的位置信息。二是依托古漢語大模型的抽取和生成能力，開發(fā)了輔助著錄與標(biāo)引數(shù)字化解決方案開發(fā)檔案自動著錄、自動題名和自動分件等數(shù)字化應(yīng)用服檔案著錄過程包括數(shù)據(jù)包分件、檔案著錄項填充以及檔案題名撰寫，并以此開發(fā)大模型輔助著錄應(yīng)用，實現(xiàn)自動分件和項目取得一項成果。輔助理解古籍文獻(xiàn)解決方案利用一個大模型方案解決了過去三個專業(yè)模型的輔助應(yīng)用，并且在布了搜索聚合功能，利用大模型技術(shù)將用戶搜索的相關(guān)問題、答案、評論等內(nèi)容進(jìn)行聚合呈現(xiàn)，提供更全面的解決方案。這些功能的發(fā)布為用戶提供了更加智能的知識獲取途徑，極大地提高了信息檢索效率。為實現(xiàn)智能熱榜摘要和搜北京面壁智能科技有限責(zé)任公司與知乎達(dá)成戰(zhàn)略合作，北京智者天下科技有限公司布了搜索聚合功能，利用大模型技術(shù)將用戶搜索的相關(guān)問題、答案、評論等內(nèi)容進(jìn)行聚合呈現(xiàn)，提供更全面的解決方案。這些功能的發(fā)布為用戶提供了更加智能的知識獲取途徑，極大地提高了信息檢索效率。為實現(xiàn)智能熱榜摘要和搜北京面壁智能科技有限責(zé)任公司與知乎達(dá)成戰(zhàn)略合作，北京智者天下科技有限公司(簡稱"知乎")作為中國領(lǐng)先的知識社交平臺，擁有龐大的用戶群體和海量內(nèi)容。然而，用戶在瀏覽和搜索信息時，常常會遇到內(nèi)容信息豐富、篩選成本較大的情況。在當(dāng)今信息爆炸的時代，如何從海量的信息中迅速準(zhǔn)確地獲取所需，成為了亟待解決的難題。獻(xiàn)大模型在三項關(guān)鍵指標(biāo)上也優(yōu)于chatGPT，最高達(dá)28%.為底層核心技術(shù)。面壁智能的先進(jìn)大模型通過訓(xùn)練海量的文本數(shù)據(jù)，能夠理解和生成自然語言文本，具備了強大的語義52理解和信息提取能力。通過結(jié)合知乎高質(zhì)量數(shù)據(jù)的大模型微的摘要，節(jié)省用戶時間。在搜索聚合中，大模型能夠理解用戶搜索的意圖，從不同答案和評論中挑選出最相關(guān)的信息將多個視角的知識整合在一個頁面上項目取得三項成果。一是提升用戶體驗。熱榜摘要和搜索聚合功能大幅提升了用戶使用知乎APP的便捷性和效率用戶能夠更快地獲取到他們關(guān)心的信息，從而提升了用戶滿意度和黏性。二是智能個性化推薦。大模型技術(shù)的應(yīng)用使得知乎能夠更準(zhǔn)確地理解用戶興趣和需求，從而實現(xiàn)更加智能的個性化內(nèi)容推薦，增加了用戶在平臺上的停留時間。三是社區(qū)活躍度提升。用戶更容易找到感興趣的內(nèi)容，提高了他們在知乎社區(qū)中的活躍度，增加了用戶間的互動和討論。智慧城市作為一種城市管理和發(fā)展的先進(jìn)模式，背后驅(qū)動著對信息技術(shù)全面應(yīng)用的追求，旨在提高城市的可持續(xù)性、效率和居民生活質(zhì)量。該概念跨足多個領(lǐng)域，包括城市智慧城市的發(fā)展面臨著一系列復(fù)雜的問題，包括龐大的人口流動、交通擁堵、資源浪費和環(huán)境污染等挑戰(zhàn)，使傳統(tǒng)53的城市管理方式顯得力不從心。城市治理是復(fù)雜工程，通常需要多部門協(xié)同和多場景融合，有時需要對大流量的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，對模型的精度、準(zhǔn)確度、以及場景泛化能力有一定的要求。亟需通過大模型技術(shù)提供更為智能和高效的解決方案，從而全面改善城市運行的方方面面基于大模型的解決方案成為智慧城市發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù)之一。深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，能夠處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)，提供更為準(zhǔn)確的預(yù)測和理方面，運用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)模型對交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分消耗模式的深入分析，建立智能能源管理系統(tǒng)，優(yōu)化照明系統(tǒng)、調(diào)整供暖和空調(diào)系統(tǒng)，并推動可再生能源的集成。在環(huán)境監(jiān)測方面，利用大數(shù)據(jù)分析城市環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測人口流動等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，支持智能城市規(guī)劃，實現(xiàn)城市的高效布局和宜居環(huán)境。在公共服務(wù)優(yōu)化方面，大模型可用于響應(yīng)優(yōu)化等。綜上所述，基于大模型的解決方案為智慧城市的可持續(xù)發(fā)展提供了強大的技術(shù)支持。通過充分利用大數(shù)據(jù)和先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，城市能夠更為深刻地理解和應(yīng)對復(fù)雜的城市管理挑戰(zhàn)，從而打造更為智能、高效、宜居的城市54艦企業(yè)，集團面臨產(chǎn)業(yè)升級改造需求。集團已整合政府監(jiān)管、建設(shè)、施工、設(shè)計、監(jiān)理、咨詢等多源異構(gòu)工程數(shù)據(jù)，積累多模態(tài)大模型在建筑領(lǐng)域應(yīng)用驗證所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，希望通艦企業(yè)，集團面臨產(chǎn)業(yè)升級改造需求。集團已整合政府監(jiān)管、建設(shè)、施工、設(shè)計、監(jiān)理、咨詢等多源異構(gòu)工程數(shù)據(jù)，積累多模態(tài)大模型在建筑領(lǐng)域應(yīng)用驗證所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，希望通過大模型解決工程建造業(yè)務(wù)協(xié)同中數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、知識非結(jié)圖像分析工作，對大模型能力需求不限于大模型的語言能力，對大模型的視覺能力還有廣泛需求。前，智慧城市領(lǐng)域買單是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，找到"新買家"是市場發(fā)展的必由之路。環(huán)境蓋智慧交通、智慧社區(qū)、智慧安防等細(xì)分領(lǐng)域，均對大模型55的多模態(tài)關(guān)聯(lián)等關(guān)鍵技術(shù)，形成全模態(tài)理解、生成和關(guān)聯(lián)能力。項目面向建筑領(lǐng)域智能化需求，基于"紫東太初"多模態(tài)大模型和跨模態(tài)通用人工智能平臺，聯(lián)合研發(fā)建筑工程全計、技術(shù)文件審核等多個階段全閉環(huán)場景，大大提升建筑行業(yè)智能化水平項目取得兩項成果。一是研發(fā)多模態(tài)大模型智能底座服務(wù)平臺，解決建筑行業(yè)人工智能解決方案碎片化和落地難的程全流程、多場景的應(yīng)用服務(wù)在公共安全領(lǐng)域中，風(fēng)險對象的業(yè)務(wù)分析通常涉及對海量跨表數(shù)據(jù)的治理、建模、推理計算，周期長、門檻高、靈活性低。某主管單位積累了大量各類查詢分析計算服務(wù)，但關(guān)注對象的社會行為分析往往在多個系統(tǒng)中完成，缺乏場景化統(tǒng)籌。因此，該主管單位希望通過運用大模型和知識圖譜兩類知識表達(dá)技術(shù)的基礎(chǔ)上，充分對接并利用已有相關(guān)數(shù)據(jù)體系和計算服務(wù)體系資源，實現(xiàn)針對特定關(guān)注社會行為對象的特征刻畫手段建設(shè)，提升對相關(guān)社會安全的風(fēng)險識別和監(jiān)測預(yù)警能力北京海致科技集團有限公司以國產(chǎn)化軟、硬件環(huán)節(jié)為基礎(chǔ)構(gòu)建解決方案。解決方案充分整合大模型和知識圖譜兩大知識表達(dá)技術(shù)，實現(xiàn)基于同一場景，統(tǒng)計知識(大模型)和符號知識(知識圖譜)的混合優(yōu)化使用，一方面突出大模型對行業(yè)數(shù)據(jù)和場景相關(guān)知識抽取、融合和推理方面的遷移構(gòu)建能力，提升相關(guān)業(yè)務(wù)知識構(gòu)建的效率，降低知識構(gòu)建的時間成本。另一方面突出知識圖譜對行業(yè)數(shù)據(jù)和場景相關(guān)知識知識構(gòu)建的準(zhǔn)確性和可解釋性，從而使大模型這一高效知識表達(dá)技術(shù)能夠符合知識應(yīng)用的"質(zhì)量優(yōu)先"原則，推動行業(yè)智能化應(yīng)用的有效落地和快速發(fā)展項目取得四項成果。一是元數(shù)據(jù)知識圖譜，針對海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建元數(shù)據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能識別和推薦。二是大模型基礎(chǔ)訓(xùn)練平臺，實現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)計算分析服務(wù)基于語義問答的基礎(chǔ)能力服務(wù)。三是大模型場景運營平臺，基于復(fù)雜場景開展計算分析可視校驗、邏輯修正和記憶增強服務(wù)。四是增強應(yīng)用服務(wù)體系，能夠基于行業(yè)已有搜索、建模、可視化等分析服務(wù)開展57模型、數(shù)據(jù)等多種問答形式測平臺，有效鑒別AI生成內(nèi)容隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展該技術(shù)被應(yīng)用于人臉和語音等多模態(tài)信息的偽造，各類偽造軟件泛濫成災(zāi)。深度偽造算法具有翻新速度快、逼真程度高、溯源取證難等特點某主管部門迫切需要開展音視頻協(xié)同的深度偽造鑒別、溯源和取證技術(shù)研究，構(gòu)建特定人物音視頻偽造犯罪技術(shù)處置能力，建立可日?；夹g(shù)迭代升級的偽造與反偽造對抗技術(shù)體系，利用行業(yè)大模型快速、準(zhǔn)確甄別虛假信息、人工智能生成內(nèi)容(AIGC)等，防范深度合成技術(shù)濫用風(fēng)險北京中科睿鑒科技有限公司的解決方案包括四個部分一是基于人工智能生成圖像偽造檢測。包括基于多元素組合丑化的人臉偽造檢測、基于對抗訓(xùn)練的強魯棒真?zhèn)螜z測方法、基于圖像掩碼自編碼器的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法等創(chuàng)新點。二是基于人工智能生成音頻偽造檢測。包括多特征多分技術(shù)的多因子融合偽造音頻檢測技術(shù)、基于預(yù)訓(xùn)練語音模型偽造音頻檢測技術(shù)等創(chuàng)新點。三是基于人工智能生成視頻偽造檢測。包括基于多模態(tài)時空特征差異的視頻數(shù)據(jù)真?zhèn)螜z測算法、基于跨域遷移和小樣本學(xué)習(xí)的跨來源檢測自適應(yīng)檢測方法、多種特征融合檢測等創(chuàng)新點。四是基于人工智能生成文本偽造檢測。包括短篇生成文本檢測、跨生成來源檢測自適58數(shù)以上企業(yè)近兩年內(nèi)有租用英偉達(dá)A100/A800/H80算力需求，預(yù)計算力缺口約數(shù)以上企業(yè)近兩年內(nèi)有租用英偉達(dá)A100/A800/H80算力需求，預(yù)計算力缺口約5000P。各大云廠商算力均面臨一定程僅持有少量英偉達(dá)高性能算力，仍需要外部算力支撐。算力資源供不應(yīng)求已成為大模型企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的重要挑戰(zhàn)。和取證全流程的深度偽造音視頻標(biāo)準(zhǔn)。二是構(gòu)建面向特定人物的細(xì)粒度深度偽造音視頻檢測的數(shù)據(jù)集。三是基于連續(xù)學(xué)習(xí)的多模態(tài)深度偽造音視頻協(xié)同鑒別技術(shù)，實現(xiàn)面向特定人物的高泛化性和強魯棒性的深度偽造音視頻協(xié)同檢測，形成主動發(fā)現(xiàn)多模態(tài)信息偽造手段的能力，最終提升深度偽造音視頻鑒別能力(四)北京市大模型行業(yè)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)場上算力需求劇增Nvidia芯片供不應(yīng)求，加之美國對中國實施芯片制裁，國內(nèi)云廠商提供的商業(yè)化算力供應(yīng)緊張，價應(yīng)技術(shù)、多領(lǐng)域生成文本檢測方法等創(chuàng)新點項目取得三項主要成果。一是研究針對特定人物的高多樣性和逼真度的偽造音視頻生成方法，構(gòu)建支持鑒別、溯源行業(yè)大模型對于特定行業(yè)數(shù)據(jù)提出了更高的要求，高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)集成為企業(yè)之間的競爭壁壘，對行業(yè)知識和業(yè)務(wù)邏59輯的深入理解是行業(yè)大模型落地應(yīng)用的重要競爭優(yōu)勢。許多深耕特定行業(yè)的智能化解決方案廠商，依托其豐富的行業(yè)數(shù)統(tǒng)的基礎(chǔ)上融合大模型的方式，往往能夠?qū)崿F(xiàn)大模型的快速量公開的數(shù)據(jù)集，大模型廠商無