張延|聯(lián)通數(shù)字政府產(chǎn)品部聯(lián)通數(shù)字政府產(chǎn)品部交付總監(jiān)加入中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國(guó)人工智能協(xié)會(huì)、ACM協(xié)會(huì)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)，并在部分協(xié)會(huì)中擔(dān)任職務(wù)。深耕人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域多年，憑借算法優(yōu)加速數(shù)字化進(jìn)程并推動(dòng)行業(yè)智能化升級(jí)。目錄目錄大模型技術(shù)發(fā)展浪潮：從奠基到爆發(fā)模型技術(shù)歷經(jīng)三次浪潮：從AlexNet/ResNet突破視覺(jué)瓶頸開啟深度學(xué)習(xí)時(shí)代，到Tra3/DALL-E等千億參數(shù)模型推動(dòng)下實(shí)現(xiàn)多模態(tài)融合與通用智能演進(jìn)，持續(xù)突破算力效率與模型泛化能力邊界。這場(chǎng)技術(shù)革命正加速重塑人類社會(huì)。隨著GPT-4等萬(wàn)億參數(shù)模型涌現(xiàn)，AI從工具屬性向協(xié)作主體演進(jìn)，通過(guò)開源生態(tài)共建共享，或?qū)⒊蔀轵?qū)動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)與社會(huì)治理的通用架構(gòu)革命（2017-2018）千億模型與多模態(tài)融合通用模型領(lǐng)域模型的必要性：從通用性到精準(zhǔn)性的跨越通用模型當(dāng)今人工智能發(fā)展，從通用性邁向精準(zhǔn)性是關(guān)鍵趨勢(shì)。大模型通用性強(qiáng)，但在垂直領(lǐng)域存挑戰(zhàn)。領(lǐng)域模型以獨(dú)特優(yōu)化策略，破解數(shù)據(jù)治理、模型適配及應(yīng)用落地難題，成為實(shí)現(xiàn)跨越的關(guān)鍵，推動(dòng)AI進(jìn)入“領(lǐng)域深耕”精準(zhǔn)賦能新階段。數(shù)據(jù)分布差異：領(lǐng)域數(shù)據(jù)具有獨(dú)特模式，通用模型難以適配；計(jì)算成本高昂：千億參數(shù)模型在邊緣設(shè)備部署成本高。領(lǐng)域模型領(lǐng)域模型大模型核心特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)n參數(shù)規(guī)模驅(qū)動(dòng)：千億級(jí)參數(shù)突破符號(hào)邏輯處理能力，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜知識(shí)推理；n泛化能力躍升：通過(guò)零樣本/少樣本學(xué)習(xí)適應(yīng)跨領(lǐng)域任務(wù)；n涌現(xiàn)能力：在參數(shù)臨界點(diǎn)后展現(xiàn)出超越訓(xùn)練數(shù)據(jù)的能力。領(lǐng)域模型應(yīng)運(yùn)而生，通過(guò)三大優(yōu)化實(shí)現(xiàn)突破數(shù)據(jù)治理難題領(lǐng)域模型構(gòu)建中，數(shù)據(jù)治理難題突出。領(lǐng)域數(shù)據(jù)分散，受隱私法規(guī)限制，傳統(tǒng)采集與標(biāo)注方式效率低。數(shù)據(jù)分散與整合難題在醫(yī)療、金融等垂直領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分散現(xiàn)象嚴(yán)重。醫(yī)療數(shù)據(jù)分布于醫(yī)院信息系統(tǒng)、影像存儲(chǔ)系統(tǒng)及第三方平臺(tái)；金融數(shù)據(jù)存在于銀行核心系統(tǒng)、征信與監(jiān)管機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)格式多樣，依賴不同技術(shù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)庫(kù)。歐盟GDPR、我國(guó)數(shù)據(jù)安全法與個(gè)人信息保護(hù)法等法規(guī)，嚴(yán)格規(guī)范數(shù)據(jù)處理，加大跨機(jī)構(gòu)共享難度。加之加密技術(shù)復(fù)雜，傳統(tǒng)ETL工具與接口調(diào)用難以應(yīng)對(duì)，嚴(yán)重阻礙數(shù)據(jù)整合進(jìn)程。數(shù)據(jù)標(biāo)注效率與質(zhì)量問(wèn)題領(lǐng)域模型訓(xùn)練高度依賴高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)，然而目前主流的人工標(biāo)注方式弊端叢生。在自然語(yǔ)言處理的文本分類任務(wù)中，標(biāo)注員逐字細(xì)讀文本進(jìn)行分類，如新聞分類，效率極為低下，熟練者每天最多標(biāo)注幾百條，大規(guī)模訓(xùn)練集標(biāo)注常需數(shù)月。因標(biāo)注員專業(yè)背景與理解能力不同，標(biāo)注結(jié)果易出現(xiàn)分歧，疲勞等因素還會(huì)引發(fā)人為錯(cuò)誤，降低數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，最終導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中準(zhǔn)確率、模型適配瓶頸01通用架構(gòu)難以適配領(lǐng)域特征通用的Transformer架構(gòu)在自然語(yǔ)言處面對(duì)特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)卻存在明顯短板。像醫(yī)療病歷、金融市場(chǎng)、法律文本、工業(yè)生產(chǎn)等通用架構(gòu)難以捕捉這些領(lǐng)域數(shù)據(jù)的特性，在語(yǔ)義理解、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、文本分析和故障預(yù)測(cè)等方面表現(xiàn)欠佳，無(wú)法充分滿足各領(lǐng)域的特定需求。02算力需求與成本問(wèn)題大模型因龐大參數(shù)量，在訓(xùn)練和推理時(shí)對(duì)算力要求極高。訓(xùn)練需海量矩陣與復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。普通硬件資源，像個(gè)人電腦和小型服務(wù)器集群，因計(jì)算核心、內(nèi)存及存儲(chǔ)有限，無(wú)法滿足需求。而購(gòu)置專業(yè)計(jì)算設(shè)備，如GPU集群，價(jià)格高昂，且運(yùn)行維護(hù)成本也高，包括電力、散熱、維護(hù)等費(fèi)用，這極大限制了大模型在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)應(yīng)用落地痛點(diǎn)過(guò)擬合與泛化能力受限領(lǐng)域模型訓(xùn)練因數(shù)據(jù)局限易過(guò)擬合，泛化能力受限。簡(jiǎn)化模型雖能避免過(guò)靜態(tài)訓(xùn)練難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，資源消耗大傳統(tǒng)領(lǐng)域模型采用靜態(tài)訓(xùn)練策略，難適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，致使性能準(zhǔn)確性與幻覺(jué)問(wèn)題準(zhǔn)確性與幻覺(jué)問(wèn)題領(lǐng)域模型存在準(zhǔn)確性與幻覺(jué)問(wèn)題。準(zhǔn)確性不足在醫(yī)療、金融、智能客服等領(lǐng)大?；糜X(jué)問(wèn)題源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳、過(guò)擬合及對(duì)上下文理解能力缺乏，這些問(wèn)題嚴(yán)重制Transformer三位一體架構(gòu)以DeepSeekR1為核，融合MoE與NAS技術(shù)，破難題。數(shù)據(jù)治理實(shí)現(xiàn)多模態(tài)整合與智能路由；模型訓(xùn)練提升為領(lǐng)域模型落地提供創(chuàng)新方案。數(shù)據(jù)分散與合規(guī)解決辦法—數(shù)據(jù)融合與安全共享依托DeepSeekR1分布式采集鏈，利用API接口實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)高效聚合，可無(wú)縫對(duì)接各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源并完成格式轉(zhuǎn)換與安全傳輸。同時(shí)，融合區(qū)塊鏈技術(shù)搭建安全共享平臺(tái)，結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地訓(xùn)練、聯(lián)合建模，輔以同態(tài)加密保障數(shù)據(jù)全流程加密交互，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)。關(guān)鍵問(wèn)題解決方案計(jì)算與通信開銷借助SparseML框架運(yùn)用Top-k稀疏化算法篩選梯度；BERT蒸餾，知識(shí)遷移訓(xùn)練輕量版本；動(dòng)態(tài)通信調(diào)度策略自適應(yīng)調(diào)度數(shù)據(jù)傳輸頻率和量，降低通信開銷。計(jì)算資源異構(gòu)利用Hessian矩陣計(jì)算學(xué)習(xí)率分配計(jì)算設(shè)備；通過(guò)batchsize動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源分配；輕量化計(jì)算下沉至邊緣計(jì)算資源。區(qū)塊鏈性能瓶頸融合PBFT（拜占庭容錯(cuò)）強(qiáng)一致性快速確認(rèn)與DPoS（委托權(quán)益證明）選舉驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)降低共識(shí)復(fù)雜度；中間結(jié)果、數(shù)據(jù)預(yù)處理通過(guò)側(cè)鏈處理；不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域通過(guò)分片存儲(chǔ)技術(shù)；綜上突破區(qū)塊鏈性能瓶頸隱私與安全保護(hù)基于TFHE全同態(tài)加密，在加密狀態(tài)下完成聯(lián)邦學(xué)習(xí)；MP-SPD多方安全協(xié)議，在不爆露原始數(shù)據(jù)完成統(tǒng)計(jì)；輔以差分隱私技術(shù)，去除數(shù)據(jù)中干擾噪聲，并通過(guò)添加可控噪聲抵御逆向攻擊，防止原始數(shù)據(jù)泄露。隱私保護(hù)層 API接口 API接口數(shù)據(jù)持有方1加密梯度數(shù)據(jù)持有方層聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)器加密梯度數(shù)據(jù)持有方2數(shù)據(jù)持有方3激勵(lì)分配智能合約自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)度（AdaHessian優(yōu)化器）、動(dòng)態(tài)batchsize調(diào)整審計(jì)機(jī)構(gòu)驗(yàn)證梯度稀疏化（SparseML框架）、模型蒸餾（TinyBERT）、隱私保護(hù)層 API接口 API接口數(shù)據(jù)持有方1加密梯度數(shù)據(jù)持有方層聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)器加密梯度數(shù)據(jù)持有方2數(shù)據(jù)持有方3激勵(lì)分配智能合約自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)度（AdaHessian優(yōu)化器）、動(dòng)態(tài)batchsize調(diào)整審計(jì)機(jī)構(gòu)驗(yàn)證梯度稀疏化（SparseML框架）、模型蒸餾（TinyBERT）、動(dòng)態(tài)通信調(diào)度策略全同態(tài)加密（TFHE庫(kù)）、安全多方計(jì)算（MP-SPDZ協(xié)議）、差分隱私增強(qiáng)技術(shù)第三方驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)激勵(lì)與審計(jì)層審計(jì)數(shù)據(jù)采集層DeepSeekR1分布式采集器 API接口醫(yī)療信息系統(tǒng)金融數(shù)據(jù)庫(kù)工業(yè)傳感器模型訓(xùn)練與優(yōu)化層模型訓(xùn)練與優(yōu)化層共識(shí)節(jié)點(diǎn)集群混合共識(shí)機(jī)制混合共識(shí)機(jī)制（PBFT+DPoS）、鏈下計(jì)算技術(shù)（Plasms側(cè)鏈）、分片存儲(chǔ)技術(shù)加密梯度加密梯度區(qū)塊鏈層模型參數(shù)鏈激勵(lì)分配智能合約激勵(lì)分配智能合約激勵(lì)分配智能合約激勵(lì)分配智能合約標(biāo)注提效：三策協(xié)同發(fā)力半監(jiān)督與主動(dòng)學(xué)習(xí)降本提效，知識(shí)蒸餾賦能標(biāo)注加速，GAN/VAE集成緩解稀缺，共促智能化標(biāo)注與數(shù)據(jù)增強(qiáng)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)與主動(dòng)學(xué)習(xí)知識(shí)蒸餾半監(jiān)督學(xué)習(xí)與主動(dòng)學(xué)習(xí)知識(shí)蒸餾通過(guò)結(jié)合少量標(biāo)注樣本通過(guò)結(jié)合少量標(biāo)注樣本和大量未標(biāo)注樣本，篩選低置信度樣本由專家標(biāo)注后優(yōu)化模型，降低標(biāo)注成本并提升模型對(duì)數(shù)據(jù)的利用效率。通過(guò)相互迭代生成多樣特征樣本，緩解數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題，增強(qiáng)數(shù)據(jù)集規(guī)模與多樣性，提升模型泛化能力和智借助將專家標(biāo)注樣本訓(xùn)練借助將專家標(biāo)注樣本訓(xùn)練的教師模型知識(shí)遷移至學(xué)生模型，使輕量級(jí)模型快速準(zhǔn)確標(biāo)注新數(shù)據(jù)，提升標(biāo)注效率與模型對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力。態(tài)路由、負(fù)載均衡為核心，從計(jì)算、匹配、調(diào)度三方面優(yōu)化，應(yīng)對(duì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)復(fù)雜性。網(wǎng)絡(luò)完成專家選擇，專家處理數(shù)據(jù)時(shí)負(fù)載均衡調(diào)節(jié)，最終匯總輸出，展現(xiàn)特性專家...獨(dú)立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏激活匯總輸出（output）模型適配與算力優(yōu)化—NAS破解硬件成本45ms4.動(dòng)態(tài)計(jì)算：依負(fù)載調(diào)節(jié)優(yōu)化算力分配迭代優(yōu)化流程：自動(dòng)化架構(gòu)進(jìn)化劃定架構(gòu)搜索規(guī)則邊界量化指標(biāo)衡量架構(gòu)性能生成評(píng)估留存優(yōu)解架構(gòu)4.空間更新：反饋參數(shù)聚焦?jié)摿Ψ较蛑貜?fù)優(yōu)化輸出適配模型應(yīng)用部署優(yōu)化策略—多模態(tài)蒸餾在線學(xué)習(xí)抗過(guò)擬合提泛化領(lǐng)域模型常因數(shù)據(jù)局限陷入過(guò)擬合，致使泛化能力不足。傳統(tǒng)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)雖能緩解過(guò)擬合，卻會(huì)削弱表達(dá)力，影響復(fù)雜任務(wù)精度。為此，提出應(yīng)用部署優(yōu)化策略，借助多模態(tài)知識(shí)蒸餾與在線學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)多階段優(yōu)化，突破過(guò)擬合與泛化能力的），在線學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整與實(shí)時(shí)監(jiān)控在線學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整與實(shí)時(shí)監(jiān)控破局在線高耗能：領(lǐng)域模型動(dòng)態(tài)適應(yīng)與資源優(yōu)化方案利用ApacheKafka與SPC捕捉數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)，借助ILOD及AdamW+warmup加速模型適配，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)與在線學(xué)習(xí)協(xié)同架構(gòu)適配政務(wù)熱線，以SVF聯(lián)合量化剪枝加速推理、降低算力消耗。助GNN實(shí)現(xiàn)多模態(tài)動(dòng)態(tài)交互并運(yùn)用自適應(yīng)KL散度蒸餾策略優(yōu)化模型訓(xùn)練，以適配政務(wù)4.借助Kubernetes與寒武紀(jì)動(dòng)態(tài)調(diào)配算力，通過(guò)Dask優(yōu)化調(diào)度能力，可快速調(diào)度Kubernetes分配的寒武紀(jì)算力資源，實(shí)現(xiàn)政務(wù)熱線場(chǎng)景下數(shù)據(jù)的并行處理與任務(wù)加速執(zhí)行，有效提升服務(wù)響應(yīng)傳統(tǒng)政務(wù)熱線靜態(tài)模型難適配動(dòng)態(tài)訴求，在線學(xué)習(xí)算力消耗高。構(gòu)建AI閉環(huán)優(yōu)化體系，提升服務(wù)效率、控制成本，推動(dòng)政務(wù)多維度協(xié)同治理：大模型幻覺(jué)問(wèn)題破解方案大模型幻覺(jué)源于數(shù)據(jù)缺陷、過(guò)擬合及上下文理解不足，影響智能服務(wù)可靠性。政務(wù)熱線通過(guò)實(shí)施幻覺(jué)治理方案，在政策解讀、工單分類等方面成效顯提取融合文本語(yǔ)音圖像特征，計(jì)算模態(tài)相似度，低領(lǐng)域大模型全流程優(yōu)化架構(gòu)——四步十七法“四步十七法”為核心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、技術(shù)協(xié)同、持續(xù)進(jìn)化架構(gòu)革新（3法）架構(gòu)革新（3法）閉環(huán)進(jìn)化（5法）閉環(huán)進(jìn)化（5法）群智重塑（4法）數(shù)據(jù)筑基五法：安全合規(guī)的數(shù)據(jù)底座構(gòu)建生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）變分自編碼器（VAE）生成式數(shù)據(jù)增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)同態(tài)加密智能合約區(qū)塊鏈隱私計(jì)算與安全計(jì)算資源 GPUCPU生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）變分自編碼器（VAE）生成式數(shù)據(jù)增強(qiáng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)同態(tài)加密智能合約區(qū)塊鏈隱私計(jì)算與安全計(jì)算資源 GPUCPU TPU動(dòng)態(tài)分配任務(wù)調(diào)節(jié)知識(shí)蒸餾知識(shí)遷移知識(shí)蒸餾輕量級(jí)模型輕量級(jí)模型智能標(biāo)注增強(qiáng)動(dòng)態(tài)標(biāo)注增強(qiáng)專家復(fù)核機(jī)制半監(jiān)督學(xué)習(xí)主動(dòng)學(xué)習(xí)分布式數(shù)據(jù)湖（分布式數(shù)據(jù)湖（DeepSeekR1-DL）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與治理領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)API接口智能爬蟲多源數(shù)據(jù)采集DeepSeekDeepSeekR1多源數(shù)據(jù)采集鏈：高效清洗、格式統(tǒng)一、實(shí)時(shí)更新存儲(chǔ)資源結(jié)構(gòu)化/非結(jié)結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化對(duì)象存儲(chǔ)對(duì)象存儲(chǔ)高速存儲(chǔ)高速存儲(chǔ)云存儲(chǔ)云存儲(chǔ)湖倉(cāng)融合、智能緩存、存儲(chǔ)壓縮，跨模檢索、治理升級(jí)降本基于DeepSeekR1的MoE與多模態(tài)融合技術(shù)，構(gòu)建領(lǐng)域大模型從初始化到持續(xù)進(jìn)化的完整技術(shù)閉環(huán)門控分配經(jīng)余弦相似度匹配部署2048個(gè)專家模塊稀疏激活輸入數(shù)據(jù)經(jīng)哈希映射至專家模塊索引空間，LoRA凍結(jié)大量參數(shù)縮短模型微調(diào)耗時(shí)，知識(shí)緩存區(qū)實(shí)現(xiàn)專家模塊和知識(shí)圖譜自動(dòng)更新完成微調(diào)。知識(shí)遷移依領(lǐng)域數(shù)據(jù)選預(yù)訓(xùn)練模型，構(gòu)建蒸餾數(shù)據(jù)集，借自適應(yīng)溫控與注意力 對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域模型壓縮與性能優(yōu)化。動(dòng)態(tài)路由基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的Q-Learning、蒙特卡洛樹，在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中選取最優(yōu)路徑。借GraphSAGE跨模態(tài)特征融合；門控機(jī)制對(duì)專家模塊結(jié)果進(jìn)行加權(quán)整合。NAS架構(gòu)搜索通過(guò)自動(dòng)化探索混合搜索空間，突破大模型千億級(jí)參數(shù)的算力瓶頸，形成“動(dòng)態(tài)適配-參數(shù)壓縮-模式創(chuàng)新-持續(xù)進(jìn)化”的完整優(yōu)化鏈路：動(dòng)態(tài)適配02參數(shù)壓縮基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，分析數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建100+維融合量化與剪枝技術(shù)，采用壓縮損失函數(shù)動(dòng)態(tài)平衡精度與效率，關(guān)鍵層采用FP16混合精度、非關(guān)鍵層融合量化與剪枝技術(shù)，采用壓縮損失函數(shù)動(dòng)態(tài)平衡精度與效率，關(guān)鍵層采用FP16混合精度、非關(guān)鍵層持續(xù)進(jìn)化模式創(chuàng)新持續(xù)進(jìn)化架構(gòu)革新三法：效率與成本平衡（2/3)依托萬(wàn)卡集群并行計(jì)算能力，DeepSeekR1與NAS技術(shù)深度協(xié)同，形成三重核心優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)大基于梯度稀疏性微批次調(diào)度算法，結(jié)合NAS輕量化架構(gòu)提升任務(wù)分片精度，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)調(diào)整任務(wù)分配，使GPU利用率穩(wěn)定超利用率提升至85%+采用FP16/FP32自適應(yīng)策略，關(guān)鍵層FP32保收斂、非FP16降顯存，結(jié)合NAS量化壓縮，千億模型內(nèi)存需求從1.穩(wěn)定性與精度集成warmup+余弦退火策略，結(jié)合NAS搜索的最優(yōu)架構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)學(xué)習(xí)率，模型訓(xùn)練300epoch后仍保持0.后期精度提升0.8%/周架構(gòu)革新三法：多維優(yōu)化（3/3)NAS與DeepSeekR1的協(xié)同優(yōu)化實(shí)現(xiàn)“架構(gòu)降本+工程增效”雙重突破，通過(guò)神經(jīng)架構(gòu)搜索、用，為大模型在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的普惠化應(yīng)用鋪就可行路徑，推動(dòng)技術(shù)落地與場(chǎng)景應(yīng)用的深度融合。1邊緣設(shè)備部署成本下降90%；智能客服系統(tǒng)單節(jié)點(diǎn)推理成2模型量化工具、能耗監(jiān)測(cè)工具模型單次推理能耗從120J降至15J，日均百萬(wàn)次推理3標(biāo)注效率提升4倍，單樣例標(biāo)注成本從8元降至2元，通過(guò)為推動(dòng)模型持續(xù)進(jìn)化，構(gòu)建“評(píng)估-診斷-優(yōu)化”智能閉環(huán)體系，通過(guò)五大核心模塊協(xié)同運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)模型性能的動(dòng)態(tài)提升與領(lǐng)域適應(yīng)性增強(qiáng)1.多維度評(píng)估矩陣：開啟監(jiān)控與知識(shí)交互2.自動(dòng)診斷引擎：解析異常，聯(lián)動(dòng)專業(yè)支持3.策略引擎：生成方案，應(yīng)對(duì)優(yōu)化挑戰(zhàn)4.A/B測(cè)試驗(yàn)證：驗(yàn)證效果，閉環(huán)循環(huán)5、持續(xù)進(jìn)化：持續(xù)迭代，增強(qiáng)領(lǐng)域適配性與泛化能力。聚焦群眾、企業(yè)和政府痛點(diǎn)、難點(diǎn)，提升服務(wù)滿意度反映訴求不夠便利反映訴求等待時(shí)間長(zhǎng)；群眾填寫訴求反映訴求不夠便利反映訴求等待時(shí)間長(zhǎng)；群眾填寫訴求常常遇到問(wèn)題，比如手工點(diǎn)選問(wèn)題發(fā)生地時(shí)，不清楚問(wèn)題發(fā)生地的群眾無(wú)法準(zhǔn)確填寫，增加流轉(zhuǎn)辦理時(shí)間等。分析預(yù)警能力不強(qiáng)對(duì)民情民意數(shù)據(jù)的加工整理、分析研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面還有較大差距，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析賦能社會(huì)治理方面的能力還需提升。存在多個(gè)民生訴求辦理平臺(tái)，群眾在多平臺(tái)反映問(wèn)題后需要在多個(gè)渠道查詢辦理情況，部門和基層需要在多個(gè)渠道反饋辦理結(jié)果。痛點(diǎn)痛點(diǎn)有的問(wèn)題涉及多個(gè)責(zé)任部門，經(jīng)常出現(xiàn)責(zé)任主體不明、工作邊界不清的情況，導(dǎo)致相關(guān)問(wèn)題在部門間反復(fù)轉(zhuǎn)辦，相互推諉扯皮，遲遲得不到解決。聚焦群眾、企業(yè)和政府痛點(diǎn)、堵點(diǎn)、難點(diǎn)，提升獲得感聚焦群眾、企業(yè)和政府痛點(diǎn)、堵點(diǎn)、難點(diǎn)，提升獲得感政務(wù)便民熱線智能化升級(jí)路徑探索政策引領(lǐng)+技術(shù)賦能+深挖重點(diǎn)場(chǎng)景熱線服務(wù)端到端全流程全場(chǎng)景升級(jí)一站式使能熱線數(shù)智化建設(shè)全面提升用戶交互體驗(yàn)全面提升坐席效率全面提升管理效能全面提升數(shù)據(jù)價(jià)值智能預(yù)判智能分發(fā)智能路由智能預(yù)判智能分發(fā)智能路由精準(zhǔn)洞察精準(zhǔn)洞察數(shù)據(jù)問(wèn)題破解—構(gòu)建高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)，加速應(yīng)用場(chǎng)景落地依托集約數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)管理能力進(jìn)入國(guó)家第一梯隊(duì)基于中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)合作生態(tài)，沉淀大規(guī)模數(shù)據(jù)資源構(gòu)建規(guī)模央企領(lǐng)先的語(yǔ)料庫(kù)，強(qiáng)化元景大模型多模態(tài)數(shù)據(jù)能力依托集約數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)管理能力進(jìn)入國(guó)家第一梯隊(duì)生產(chǎn)流水線結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)600PB+非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5PB+客服、網(wǎng)絡(luò)、法律等多知識(shí)中心18個(gè)軍團(tuán)深度融入垂直行業(yè)大規(guī)模日均匯聚多模態(tài)數(shù)據(jù)480TB數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理與增強(qiáng)能力多模態(tài)數(shù)據(jù)智能化標(biāo)注能力高質(zhì)量打造完備數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系發(fā)布共享數(shù)據(jù)集目錄創(chuàng)新場(chǎng)景化數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系多模態(tài)模型問(wèn)題破解—元景MaaS-DeepSeek產(chǎn)品構(gòu)建n中國(guó)聯(lián)通元景MaaS-DeepSeek平臺(tái)，是一款支持國(guó)產(chǎn)化硬件的自主創(chuàng)新大模型產(chǎn)品，其集成了元景大模型、DeepSeek系列大模型、具備RAG、智能體，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的引入DeepSeek大模型的創(chuàng)新人工智能產(chǎn)品。管理員算力管理：?算力卡分配元景MAAS-DeepSeekAPP套件APP套件基于MaaS-使用使用方式用戶1用戶2用戶3全行業(yè)智能化應(yīng)用打造大模型應(yīng)用調(diào)用全行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景*平臺(tái)為通用產(chǎn)品，支持打造行業(yè)大模型及行業(yè)應(yīng)用賦能全行業(yè)全行業(yè)智能化應(yīng)用打造大模型應(yīng)用調(diào)用全行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景*平臺(tái)為通用產(chǎn)品，支持打造行業(yè)大模型及行業(yè)應(yīng)用賦能全行業(yè)全行業(yè)支持DeepSeek系列模型標(biāo)準(zhǔn)接口行業(yè)多流程插件多版本多版本DeepSeek模型&豐富的元景MAAS平臺(tái)功能模型規(guī)格參數(shù)包含模型使用場(chǎng)景滿血版671B滿血版可適用于復(fù)雜任務(wù)處理，如：多步驟邏輯推理、析；專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用：醫(yī)藥研發(fā)文獻(xiàn)挖掘、輔助編程；蒸餾版DeepSeek-R1-Distill-QwDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1DeepSeek-R1-Distill-Qwen-3DeepSeek-R1-Distill-Llama-7適用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用：文檔分析、基礎(chǔ)代碼生成、內(nèi)部知答。內(nèi)容創(chuàng)作輔助：文案撰寫等；數(shù)據(jù)分析：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解DeepSeek-R1-Distill全系完善的模型管理功能豐富的模型使用形式多種產(chǎn)品形態(tài)可選多種產(chǎn)品形態(tài)可選私有化一體機(jī)私有化一體機(jī)云服務(wù)部署部署方式專屬版?公有云在線?保障數(shù)據(jù)安全?低成本高效益?保障數(shù)據(jù)安全?運(yùn)維成本低?保障數(shù)據(jù)安全行業(yè)模型問(wèn)題破解—聯(lián)通元景構(gòu)建政務(wù)行業(yè)大模型n源自多個(gè)等省級(jí)數(shù)字政府實(shí)踐和數(shù)據(jù)，以及聯(lián)通自有數(shù)據(jù)等在聯(lián)通基座大模型上進(jìn)行訓(xùn)練構(gòu)建政務(wù)行業(yè)大模型n基于超大模型訓(xùn)練平臺(tái)，提供提示詞、插件以及模型微調(diào)等大模型擴(kuò)展工具，為快速開發(fā)智能化政務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景提供支持?jǐn)U展工具大模型政務(wù)辦公服務(wù)政務(wù)服務(wù)熱線知識(shí)問(wèn)答智能寫作信息抽取知識(shí)問(wèn)答智能寫作信息抽取元景政務(wù)大模型元景政務(wù)大模型場(chǎng)景落地—打造六類政務(wù)熱線智能體訴求“智報(bào)”智能體訴求風(fēng)險(xiǎn)智能上報(bào)民意“智辦”智能體接訴即辦未訴先辦職場(chǎng)“智管”智能體質(zhì)檢排班監(jiān)控培訓(xùn)訴求“智報(bào)”智能體訴求風(fēng)險(xiǎn)智能上報(bào)民意“智辦”智能體接訴即辦未訴先辦職場(chǎng)“智管”智能體質(zhì)檢排班監(jiān)控培訓(xùn)關(guān)切“智訪”智能體社情“智判”智能體智能報(bào)告智能問(wèn)數(shù)熱線“智服”智能體咨詢?cè)V求自動(dòng)應(yīng)答一號(hào)接入、多端協(xié)同人機(jī)協(xié)同、高效輔助決策支撐、業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)無(wú)感切換無(wú)感切換智能IVR人工坐席多模態(tài)上報(bào)助手來(lái)電畫像政府處置人員政府分析人員政府處置人員政府分析人員??12345市民來(lái)電、12329市民來(lái)電、12329外呼電話語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫話術(shù)推薦智能填單聯(lián)動(dòng)處置研判輔助處置助手聯(lián)動(dòng)處置研判輔助處置助手智能分派研判分析工單質(zhì)檢熱點(diǎn)分析報(bào)告