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 用户在不同科研需求下得到充分支持。  增强版绘图功能：增强版具备绘图功能，可通过可视化 图示（如文献关键词共现图）直观展示综述内容，帮助 用户更好理解和呈现研究成果。  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，目前只支持 英文检索。  低重复率：结合现有查重机制与AI技术，在内容生成阶 段引入重复检测与优化策略，从源头上降低重复率风险， 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。  无限双语数据导入：支持中文与英文文献的导入，并且 文献数据量没有限制，能够轻松处理中文文献的系统性 梳理，以及国际文献的跨语言分析。  幻觉克服：以现有真实数据库作为支撑，借助由专家设 计撰写的提示词，精准规避AI生成中的幻觉问题。  高规范格式输出：所生成的综述文档格式规范、结构清 晰，符合学术论文标准，用户几乎无需进行二次整理。 中科院PubScholar平台

据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 口协议、性能评定、试验方法等技术要求，包括智能传感器的架 构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成 方法、性能指标和评价方法等标准。 4. 计算 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模 组、人工智能服务器等计算设备，及使能软件的技术要求和测试 方法，包括人工智能计算设备虚拟化方法，人工智能加速模组接 口协议和测试方法，及使能软件的访问协议、功能、性能、能效 的测试方法和运行维护要求等标准。 5. 算力中心标准。规范面向人工智能的大规模计算集群、 新型数据中心、智算中心、基础网络通信、算力网络、数据存储 8 等基础设施的 开发框架标准。规范人工智能开发框架相关的技术要求， 包括开发框架的功能要求，与应用系统之间的接口协议、神经网 络模型表达和压缩等标准。 8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系 统软件、开发框架等软件之间的适配要求，包括智能芯片与开发 框架的适配要求、人工智能计算任务调度、分布式计算等软硬件 协同任务的交互协议、执行效率和协同性能等标准。 （三）关键技术标准 关键技术标准主要包括机器学习、知识图谱、大模型、自然

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

（a）服务提供者应公开人工智能产品和服务的能力、局限性、适用人群、 场景。- 14 - 人工智能安全治理框架 （b）服务提供者应在合同或服务协议中，以使用者易于理解的方式，告 知人工智能产品和服务的适用范围、注意事项、使用禁忌，支持使用者知情选 择、审慎使用。 （c）服务提供者应在告知同意、服务协议等文件中，支持使用者行使人 类监督和控制责任。 （d）服务提供者应让使用者了解人工智能产品的精确度，在人工智能决 件下抵御或克服不利条件的能力，防范出现意外结果和行为错误，确保最低限 度有效功能。 （h）服务提供者应将人工智能系统运行中发现的安全事故、安全漏洞等 及时向主管部门报告。 （i）服务提供者应在合同或服务协议中明确，一旦发现不符合使用意图 和说明限制的误用、滥用，服务提供者有权采取纠正措施或提前终止服务。 （j）服务提供者应评估人工智能产品对使用者的影响，防止对使用者身 心健康、生命财产等造成危害。 6.4 社会公众安全应用指引 （a）社会公众应提高对人工智能产品安全风险的认识，选择信誉良好的 人工智能产品。- 16 - 人工智能安全治理框架 （b）社会公众应在使用前仔细阅读产品合同或服务协议，了解产品的功 能、限制和隐私政策，准确认知人工智能产品做出判断决策的局限性，合理设 定使用预期。 （c）社会公众应提高个人信息保护意识，避免在不必要的情况下输入敏 感信息。 （d）社会公

现异常指标 场景3：突发事件应急管理与跨界协调 情景还原：台风突袭导致孕期34周妻子被困郊区、数据中心备用电源仅能维持4小时、急需转移独居失智老 人、社区抢购导致物资短缺 DeepSeek应急协议： ① 资源热力图： 实时整合气象局数据/道路塌方报告/医院接诊状态 物资预测算法锁定3公里内未饱和便利店 ② 生命线工程： 孕妇救援通道： ✓ 自动生成医疗档案二维码 ✓ 无人机勘察可行路线 ✓ 协调民间救援队GPS定位

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

智能体应用案例：定义角色、分解流程 社区医生手工填写患者病历 并传真到斯坦福预约中心 传统人工预约流程 AI辅助预约流程 传真识别智能体 接到传真，人工查看病历 利用多模态大模型，识别传真病历， 并自动录入数据库 数字人打电话给患者，预约就诊时间 大模型查询保险知识库，自动生成理赔申请， 提交保险公司 就诊预约智能体 保险报告生成智能体 人工打电话给患者，预约就诊时间 病人到医院就诊 人工填写理赔申请，提交保险公司

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。

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。