1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推

能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 create a table? 切分数据 Can you create a graph using this data? 制作一个图 Can you create a world cloud? 做一个词云 Can you create a chart using this data? 画一个图表 What are the rows and columns in this dataset? 描述一下行和列

认知决定行动，这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没政企、创业者必读 开源改变行业格局，建立强大生态  开源战胜闭源，促使全球公司、开发者等转到开源  建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 使用AI人口 ，形成分布式推理网络  技术门槛降低， 可标准化、SaaS化部署，下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民，科技平权，技术平民化  运营商、云服务可免费用，降低云服务成本  大型企业可使用多个DeepSeek，解决不同场景需求  中小企业免费部署，消除数字鸿沟  个人可以拥有自己的DeepSeek ，可以成为超级个体  对于创业者得 质量缺陷预分析及预警 • 质量评价模型优化 • 冷态钢管缺陷检测 • 厂区智慧物流 • 生产计划智能优化 • 炉次计划优化算法(智能排产) • 综合物流调度 • 碳资源交易与碳金融 • 中鑫联云商平台风险控制 场景选择示例——钢铁大模型 57政企、创业者必读 有了场景之后，只有DeepSeek还不够 大模型就像培养器中的大脑 会理解、能问答、能生成，但是没有记忆能力，不会使用工具，

1.2 Claude Claude 是 Anthropic 公司开发的一系列大型语言模型，它设计用于执行多种涉 及语言、推理、分析和编码的任务。 2.1.3 通义千问 通义千问（Qwen）是阿里云开发的一系列预训练的大型语言模型，用于聊天、 生成内容、提取信息、总结、翻译、编码、解决数学问题等多种任务。这些模型 在多种语言数据上进行预训练，包括中文和英文，覆盖广泛的领域。 2.2 图像 Figure AI 编程开发助手，集成在 JetBrains 系列开发工具中，提升编码效率。 9 Figure 6: AI 编程工具 2.4.3 AirOps 用于生成和修改 SQL 语句的工具，旨在简化数据库操作。 2.4.4 ChatDev 面壁智能开发的 AI 智能体开发平台，支持创建和部署智能对话系统。 2.4.5 solo Mozilla 开源项目，提供零代码网站开发功能，易于使用。 2 这 通 常 是 用 于 在 容 器 内 配 置 应 用 程 序 的 参 数。 lobehub/lobe-chat:latest ： 使 用 lobehub/lobe-chat 镜 像 的 最 新 版 本 来 启 动 容 器。 lobe66，记好，后面启动网页界面时，很快就会用到。 到这里，我们已经安装部署完成 lobechat. 4.4 愉快使用 打开浏览器，输入: localhost:10084，就会进入首页，界面布局如图

生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 2 / 32 LLM Tech Map  向量数据库  数据库向量支持  大模型框架、微调 (Fine Tuning)  大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 04 向量数据库/数据库向量支持 为大模型提供高效的存储和检索能力 大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 Python 为代表 5 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类： 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计， 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行 组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。 除了选择专业的向量数据库，对传统数据库添加

应对威胁。 c.解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清理过程与人体发烧的相似性，都是为了控制“感染”扩散。 e.讨论威胁情报数据库如何类似于免疫记忆，使系统能够更快地应对重复出现的威胁。 （3）深入探讨启示： a.分析免疫系统的适应性如何启发自适应安全系统的设计。 b.探讨免疫系统的分层防御策略如何应用于网络安全的纵深防御概念。 描述客户长期使用品牌产品或服务可能获得的持续利益。这有助于建立品牌忠诚度。 （9）视觉化元素： 提供一个能直观展示价值主张的视觉元素或比喻。这有助于增强价值主张的记忆度。 （10）简化版本： 创建一个简化版的价值主张，适用于快速传播或口头传达。这个版本应该在保留核心 信息的同时更加简洁。 评估标准： - 清晰度：价值主张是否易于理解和记忆 - 相关性：是否直接解决目标受众的核心需求和痛点 - 独特性：是否明显区别于竞争对手的价值主张

应对威胁。 c.解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清理过程与人体发烧的相似性，都是为了控制“感染”扩散。 e.讨论威胁情报数据库如何类似于免疫记忆，使系统能够更快地应对重复出现的威胁。 （3）深入探讨启示： a.分析免疫系统的适应性如何启发自适应安全系统的设计。 b.探讨免疫系统的分层防御策略如何应用于网络安全的纵深防御概念。 描述客户长期使用品牌产品或服务可能获得的持续利益。这有助于建立品牌忠诚度。 （9）视觉化元素： 提供一个能直观展示价值主张的视觉元素或比喻。这有助于增强价值主张的记忆度。 （10）简化版本： 创建一个简化版的价值主张，适用于快速传播或口头传达。这个版本应该在保留核心 信息的同时更加简洁。 评估标准： - 清晰度：价值主张是否易于理解和记忆 - 相关性：是否直接解决目标受众的核心需求和痛点 - 独特性：是否明显区别于竞争对手的价值主张

32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 2. 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境 DeepSeek-R1-UD- IQ1_M 158 GB ≥200 GB 消费级硬件（如Mac Studio） DeepSeek-R1-Q4_K_M 404 GB ≥500 GB ⾼性能服务器/云GPU 下载地址： HuggingFace模型库 Unsloth AI官⽅说明 2. 硬件配置建议 硬件类型 推荐配置 性能表现（短⽂本⽣成） 消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） cn/i/OBklluwO 4. 字节跳动⽕⼭引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience 5. 百度云千帆：https://console.bce.baidu.com/qianfan/modelcenter/model/buildIn/list 6. 英伟达NIM：https://build.nvidia

DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) (Percentile)