齐鲁网·闪电新闻2月28日讯 开年以来面对巨大的技术冲击，吾日三省吾身可总结如下：为什么DeepSeek不是出自本地？怎么用DeepSeek打造工作亮点？该如何应对DeepSeek对个人的冲击？

　　若是有竞争对手率先自己发布关于DeepSeek的亮点工作，更能直击管理者本已高度聚焦的关注点，对以上“三省”来一个Plus版。

　　相关新闻报道与社媒言论铺天盖地。与其说是反省，倒不如说是“满怀希望的焦虑”。一面希望大模型这一重器能解决工作中的沉疴宿疾；另一方面焦虑是重器碾过，自己却掉了队。

　　懂得挺多，但“心眼”也挺多

　　大模型的优点无需赘言，强大的复杂任务处理能力、优秀的语言理解能力、持续学习进化能力、知识学习与融合能力，成为工作、生活、学习过程中必不可少的利器。

　　但也存在一定缺陷，大算力、大语料、大训练的高成本投入，让大多数单位望而却步。对于使用者而言，更应该关注其“大幻觉”的天然缺陷。大模型的设计原理是基于匹配模式，而非逻辑推理；是通过模式识别输出结果，这个结果并非全部都是准确事实。但其内部复杂的运行机制迄今仍像一个“黑盒”，人们难以洞悉其推理过程。

　　这就会导致大模型有时候会一本正经地胡说八道，生成看似合理但实际不准确或虚假的信息，而且这些信息是隐藏在准确信息之中，隐蔽性强，不仔细分辨很容易就蒙混过关。

　　这一点在严肃决策和公众服务过程中会是致命的，对政府部门尤甚，此外，如何防止大模型可能存在的数据泄露与滥用隐患，也是各应用单位的关注重点。

　　得再加点火候，把工作干到“心窝”里

　　在实际使用过程中，当我们通过大模型寻找某一问题的答案时，它给我们的答案已经回答到“肋骨”了，但距离想要的“心窝”里还总差那么点火候。

　　“肋骨”到“心窝”的距离，核心还是“通用”和“专业”之间的区别。市面上大模型产品均为“通用大模型”，DeepSeek、豆包、ChatGPT、文心一言、通义千问等等，均属此类。通用大模型使用广泛的文本数据进行训练，并能够通过微调适应各种任务，这使得模型能够理解多种主题和领域的内容。优点是懂得多、上手快，缺点是专业差、精度低。同时，再加上用户提示词表述可能存在不清晰、不具体的情况，使得输出结果更不理想，导致通用大模型专业能力不足被专业领域用户普遍诟病。

　　行业大模型应运而生，其采用的是“白加黑”组合方式。黑，即黑盒，是一系列难以呈现出的复杂计算过程，其推导具有不可知属性。白，即“白盒”，引入机理模型理念——强调系统内部运行机制和客观规律，并关注具体行业各业务环节之间的因果关系和相互作用，使得过程推理变得可知可控。二者关系并不是非“黑”即“白”，是递进补充、相互融合。通过黑盒成为全才，再通过白盒进化为专才。

　　行业大模型拥有专业的知识深度、精准的任务处理、可控的过程分析，更能为使用者提高决策效率和质量，把工作干到“心窝”里。

　　不光干“热点”，更要解“难点”，拼大模型就是拼知识

　　近二十年来，新技术热点涌现不断，首先会出现蜂拥而上的热闹局面，但工具论、运动式治理、技术中心论三大致命误区，导致手里拿着锤子，看啥都是钉子，往往会把事情变为一地鸡毛。

　　热情开工前，要充分认识一个核心问题：拼大模型其实就是拼知识，谁掌握好高质量的行业知识，谁就能在大模型的应用中取胜！

　　浪潮科技的答案 是——焱宇行业大模型。

　　焱宇行业大模型基于浪潮科技多年积累的众多行业业务实践经验，旨在通过长效治理、标本兼治的建设目标，实现大模型从“技术概念”向“业务解决方案”的转化。该模型建设包括行业大模型服务平台、一体化知识服务平台、通用智能体、行业业务智能体。

　　行业大模型服务平台提供数据标注、模型微调与优化、Agent智能体敏捷开发等行业场景模型定制标准化、智能化工具，为“拼知识”打好坚实基础。

　　一体化知识服务平台是“拼知识”的关键。其建有全生命周期的行业知识服务体系，将碎片化、数量大、来源多的行业知识，转换为准确度高、完整度好、一致性强的高质量语料，并通过行业大模型微调训练，固化为组织的知识生产力。

　　浪潮科技一体化知识服务平台能采集全链路知识资源，支持文档、媒体等知识原料智能采集、智能入库；编织全维度知识图谱，智能入图，构建跨部门跨行业知识图谱100余个；构建全智能知识应用，智能问答、智能推荐等应用，深度提升知识效益。

　　有了见识全面、纯度100%的高质量知识，就能做到智能问答、智能问数、智能运维的业务与管理结合，做到高效、科学、准确。浪潮科技还落地覆盖15个行业的50余款行业业务智能体。

　　焱宇，为各行各业添把火

　　焱宇行业大模型，以行业深度定制、高质量数据治理、一体化知识服务、私有化可信部署、全流程可视可控的优点得到一致认可，并广泛应用在诸多行业。

　　通过与中国工程科技知识中心（CKCEST）合作，打造了知领大模型，基于6838万向量知识库，携手CKCEST打造知识增强型AIGC引擎，汇聚30多个专业领域资源，工程科技领域一级学科覆盖率达100%，二级学科覆盖率达90%；资源体量达100TB，为科研工作者提供了更加高效、精准的知识支持，塑造科技科研服务新范式。

　　针对现阶段税费诉求咨询分析效率低、精度差、应用不足问题，打造税费诉求大模型，整合征纳互动系统、12366等多源数据，实现税务诉求全链路闭环管理；“话小助”智能单席助手和“诉小满”税费诉求感知平台，能够快速响应税费诉求。“话小助”上线后，平均每通电话时间节省90秒，节省人力30%，管理成本降低35%，有效解决人手紧张、效率瓶颈等问题。

　　此外在不动产业务领域的易小登、法院领域的法小助、群团业务的问答事务通等等，都因为强大的知识支撑，展现出焱宇兼具良好的通用与行业能力，赋能全行业数智化转型。

　　面对当下的大模型热潮，还是要落脚在“好用为王”，以实用主义来消解技术焦虑。技术归根到底仍是“赋能者”而非“决定者”，广大使用者应该做好技术判断与价值判断，在政府数智化转型中让大模型从趁热“接入”走向深度“嵌入”。

　　闪电新闻记者 李瑞琪 报道