随着技术的进步和业务的发展，传统业务系统所需要支持的使用场景，从单一的Web，扩展到APP、小程序、大屏、自助终端等多种入口。每种使用场景对后台服务的要求都不尽相同，增加了后台服务的响应量及复杂性。从业务系统自身来说，从传统的单一架构向微服务架构过渡，这种模式势必带来更多服务之间的交互，系统的API规模也会成倍地增加。
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我国数字政府建设已全面呈现一体化发展态势。从政策沿革 看，数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局；从服务方 式看，政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
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'
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
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
规划离不开地图，AI时代的地图表达各类自然要素、人文现象和人工设施的多维分布、多重属性、时空关系及其动态变化，通过实景三维产品形式提供多尺度、多类型时空信息与技术支撑
2022 年科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，提出加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。2023年工信部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出强化存力高效灵活保障，加速存力技术研发应用，持续提升存储产业能力，推动存算网协同发展。
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