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大模型技术能力漫谈

由于联合概率 P (W,W...w)的参数量十分巨大,直接计算 P(w,W...w)非常困难。如果把W,W...w看作一个变量,那么它具有I| 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*1095的天文数字。

  • 2025-04-29
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DeepSeek浪潮的思考

一方面,行业应主动寻求与计算机领域的深度合作通过引入先进的算法模型数据处理技术,提升自然资源管理与规划中的智能化水平.

  • 2025-04-29
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2025央国企AI+数智化转型研究报告

在全球数字经济加速重构产业格局的背景下,央国企作为我国国民经济的顶梁柱和压舱石,在经济生活中扮演着举足轻重的角色。根据财政部和国资委数据,2023年国有企业营业总收入85.73万亿元,在 GDP 中占比超过 68%,中央企业实现营业收入39.8万亿元。数智化转型不仅是企业内生需求,更是国家战略的必然要求。2020年国务院国资委发布《关于加快推进国有企业数智化转型工作的通知》,明确提出运用人工智能、大数据等技术构建数字技术平台,推进生产运营智能化;2024年国资委进一步强化 AI专项部署,推动中央企业培育新质生产力,塑造高质量发展新优势。这一系列政策标志着 A1+ 转型从“技术工具”升级为“国家竞争力核心要素”。以 ChatGPT为代表的 AI 技术爆发,推动国内大模型从“百模大战”走向行业深度应用,随着数字技术的迅猛发展,尤其是我国 2025 年春节期间由杭州深度求索公司推出的 DeepSeek 为代表的Al 技术大大加速了行业数智化进程。

  • 2025-04-29
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智慧工厂技术推动解决方案

智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、 生产,管理、服务等制造活动的各个环节融合,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,具备以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、 以网络互连为支撑的四大特征, 可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗,对推动制造业转型升级具有重 要意义。

  • 2025-04-29
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DeepSeek等大模型使用指南

随着人工智能技术的快速发展,Deepseek 等大模型已成为教师备课的“智能助手”,能够显著提升备课效率与创新性。本部分聚焦三大核心场景--教学设计撰写、教学资源制作与学生作业设计,通过技术与教育场景的深度融合,为教师提供“减负增效”的实践路径。

  • 2025-04-29
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拥抱 AI 革命:企业的大模型应用指南

大模型发展与中国力量 大模型基础原理与技术架构 大模型的实战应用三板斧 目年 05 06 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论:AI时代的生存法则 结语:决胜大模型时代的“三原力'

  • 2025-04-28
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集团信息化蓝图规划战略布局与实施路径解决方案

从业务支撑度、组织覆盖度、标准化程度、业务协同度以及实用化程度5个维度出发,对化学应用系统进行评估 现从业务支撑度、组织覆盖度、标准化程度、业务协同度以及实用化程度5个维度出发,对化学应用系统进行评估 现

  • 2025-04-28
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打开LLM?箱:从思维学最新视?,解密DeepSeek-R1如何“思考”

像 DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models)标志着 LLM 处理复杂问题方式的根本性转变。DeepSeek-R1并非直接针对给定输入生成答案,而是创建详细的多步骤推理链,在提供答案之前似乎先对问题进行“思考”(thinking)。这个推理过程对用户公开可见,为研究模型的推理行为创造了无限机会,并开辟了思维学(Thoughtology)这一领域。从 DeepSeek-R1 推理基本构建模块的分类出发,我们对 DeepSeek-R1的分析研究了思维链长度的影响和可控性、长上下文或混淆上下文的管理、文化和安全问题,以及 DeepSeek-R1在认知现象(例如类人语言处理和世界建模) 方面的现状。我们的研究结果描绘了一幅细致入微的图景。值得注意的是,我们发现 DeepSeek-R1 的推理存在一个“最佳点”(sweet spot),额外的推理时间反而可能损害模型性能。此外,我们发现 DeepSeek-RI倾向于持续反复思考(ruminate)先前探索过的问题表述,从而阻碍了进一步的探索。我们还注意到DeepSeek

  • 2025-04-28
  • 阅读1185
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

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医共体信息化整体解决方案

利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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