大模型写读后感

大模型写代码是利用大规模预训练模型，通过智能代码提示、自动完成、错误检测修复等功能辅助编程，虽能提升效率、助力学习，但存在代码质量、上下文理解等局限，其应用场景广泛且未来发展趋势向好。大模型写代码具有多方面特点及影响，具体如下：大模型写代码优势提升效率：能快速根据自然语言描述生成代码片段甚至完整的代码文件，比如开发人员只需用自然语言描述想要实现的功能，大大节省编写基础代码结构的时间，让开发人员将代码注释来解释其逻辑，有助于初学者更快掌握编程技能。多语言支持：能够涵盖多种主流编程语言，开发人员无论从事何种项目、使用哪种语言开发，都有机会借助大模型获得代码生成或优化方面的帮助。大模型写代码局限调整完善。知识更新滞后：大模型的知识截止到其训练时的数据，如果编程语言有了新的版本更新、推出了新的特性或标准库函数有变化，它可能无法及时知晓并运用，导致生成的代码采用了过时的写法。大模型写代码应用场景快速代码转换为另一种编程语言风格的代码，方便开发人员进行代码迁移或者学习不同语言间代码实现的差异，便于在不同的项目环境中使用。大模型写代码发展趋势与开发工具深度融合：未来有望更紧密地和各类主流开发工具集成

大模型智能体（AIAgent）是一种基于大型语言模型（LLM）构建的智能实体，具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。智能体能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在体可以看作是扩展了对象概念的更复杂、更智能的实体，不仅能够像对象那样响应外部请求，还能够主动探索和应对环境中的挑战。智能体与大模型的关系大模型是智能体的核心组件，智能体是大模型的未来方向。智能体将是大模型在各领域应用的主体形式，大模型的开发应用将围绕智能体，并以智能工具或助手的形式出现。智能体需要给定一个明确目标，就能够自动完成任务，而大模型与用户的交互是基于提示词实现的，且提示词是否清晰明确直接影响回答的效果。

基于知识图谱强化构建，提升了大模型在水利领域的理解力和任务执行力。此外，水利大模型还能驱动水利专业模型计算寻优技术，实现模型参数的自适应动态优化，提升智能算法寻优效率。同时，还能赋能水利“天空地”监测感知能力的提升，通过水利大模型驱动设备智能运行、监测数据智能汇集处理、监测误差智能识别等功能的实现。水利大模型是一种以大语言模型为核心，结合水利专业知识进行预训练和微调，通过水利知识图谱强化逻辑，以及水利专业模型耦合进行量化计算赋能，构建的水利专业领域的数据处理、逻辑理解、模型调用和智能决策的行业大模型。通俗来说，水利大模型是解决计算机如何理解人类关于水利的语言、如何分解水利工作流程、如何运用水利专业数据推理计算、如何按照水利业务逻辑和要素进行展示等问题的辅助决策智能工具与应用。水利大模型具备。5.“可驱动设施装备”：驱动水利设施和装备。水利大模型能够降低水利复杂业务的门槛，减少业务人员重复工作量，为业务决策者提供更全面的决策信息和智能化决策方案建议。通过预训练和微调的行业领域训练范式，以及以下五个方面的行业落地能力：1.“听懂水利话”：理解水利专业语言。2.“会分解水利任务”：分解水利工作流程。3.“可调用水利专业模型”：调用水利专业模型进行计算。4.“可展示推演结果”：展示推演结果

作诗、小说写作和对话机器人等。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具大语言模型训练是指使用大规模数据对语言模型进行训练，以捕捉更丰富的语义和语法结，生成更高质量的文本。大语言模型训练需要大量的文本进行训练。传统的语言模型训练往往使用小规模数据集，如数百万个句子或几十个GB的文本。而大语言模型训练则使用更大规模的数据集，如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本，如新闻、百科、小说、社交媒体等，以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。大语言模型训练技术和工具的不断发展为大语言模型训练提供了坚实的基础。大语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时，还需要调整模型的超参数，如层数、隐藏单元数、学习率等，以取得佳的性能和效果。语言模型训练在自然语言处理和人工智能领域有着广泛的应用。例如，可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成和智能问答等任务。此外，大语言模的训练还可以用于生成文本，如自动

大模型提示词模板（PromptTemplates）是用于引导大模型生成特定类型输出的标准化输入。以下是一些不同场景下的提示词模板示例：问答（Q&A）：“什么是[主题]？请简洁地解释一下。”“请根据以下信息回答[问题]：[信息]。”文本续写：“继续这个故事：[故事开头]。”“接着写下去：[文本片段]。”文本摘要：“总结以下段落的主要内容：[长文本段落]。”翻译："将以下文本翻译成[目标语言

大模型训练语料是指用于训练大模型的一系列文本、语音或其他模态的数据。以下是关于大模型训练语料的具体介绍：来源互联网公开数据：如新闻网站、博客、论坛、社交媒体等平台上的文本内容，具有规模大、更新快：包括文学作品、历史书籍、专业教材、科普读物等，能够为模型提供丰富的语言素材和广泛的知识储备，帮助模型掌握不同的写作风格、语言规范和文化背景。政府公开数据：政府部门发布的统计数据、政策文件、公告等，具有权威性和准确性，对于特定领域的大模型训练具有重要价值，如训练法律大模型时，政府发布的法律法规文件是重要的语料来源。企业内部数据：企业在日常运营过程中积累的大量数据，如客户数据、业务文档、交易记录等，经过整理和加工后可用于训练特定行业的大模型，如金融机构可利用客户交易数据训练金融风险预测模型。特点大规模：通常需要数十亿到数千亿个tokens，以提供足够的信息让模型学习语言的模式和规律。多样性：来自、话题多样等特点，能为模型提供丰富的语言表达方式和最新的知识信息。学术文献和研究报告：涵盖各个学科领域的专业知识，内容具有权威性、准确性和深度，有助于模型学习到系统的专业知识和前沿的研究成果。书籍和电子书

释。这可能导致在一些对可解释性要求较高的场景中，如医疗、金融等领域，人们对模型的结果产生不信任感。因此，提高大模型的可解释性是当前研究的一个重要方向。高昂的成本开发和训练大模型需要投入大量的资金、人力和大模型，通常指的是参数数量庞大的人工智能模型，特别是在深度学习和自然语言处理领域。这些模型因为其庞大的参数量和复杂的结构，具有一些独特的特点：庞大的参数规模大模型通常包含数亿到数千亿个参数。如此庞大的参数量使得模型能够学习到更为复杂的特征和模式，从而在各种任务中表现出色，可容纳更多信息，更精确地拟合复杂的数据分布，提高模型的准确性和泛化能力。强大的计算资源需求由于参数量巨大，大模型的训练和推理需要大量的计算资源支持，并且需要耗费大量的时间和能源。出色的上下文理解能力在处理自然语言时，大模型能够更好地理解上下文信息，在生成连贯的文本、回答问题和进行对话时表现得更加自然和准确。它可以根据前文的语义和逻辑，生成符合语境的后续内容，使生成的文本更具可读性和合理性。采用预训练与微调策略大模型通常先在大规模无监督数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后在特定任务的小规模有监督数据集上进

大模型LLM（LargeLanguageModel）是指具有大量参数的人工智能语言模型，能够执行多种复杂且实用的任务。这些模型通过大量文本数据进行训练，能够生成类人文本、回答问题、总结信息等。LLM大：LLM通常在大规模的数据集上进行训练，这些数据集可能包含数十亿个单词或更多，使得模型能够学习到丰富的语言知识和世界知识。计算资源大：训练和运行LLM需要大量的计算资源，包括高性能的GPU或TPU的核心特点包括：参数数量大：LLM通常具有数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们能够捕捉更多的语言知识和复杂的语法结构。模型复杂度：由于参数众多，LLM可以捕捉和学习数据中非常复杂的模式和关系。训练数据量、大量的存储空间以及高效的计算框架。涌现能力：随着模型规模的增加，LLM可能会展现出一些未明确编程的复杂能力，这些能力似乎是随着模型规模增加而自然出现的。上下文感知：LLM在处理文本时具有强大的上下文感知能力，能够理解和生成依赖于前文的文本内容。多语言支持：LLM可以用于多种语言，不仅限于英语。它们的多语言能力使得跨文化和跨语言的应用变得更加容易。多模态支持：一些LLM已经扩展到支持多模态数据，包括文本、图像和语音。这意味着它们可以理解和生成不同媒体类型的内容，实现更多样化的应用

，具有数十亿甚至数千亿个参数。这些参数是通过在大量数据上进行训练来学习的。大模型可以同时学习多种不同的任务，比如翻译语言、写文章、回答问题等。此外，它们需要大量的数据来训练，并且需要强大的计算资源来运行大模型是人工智能领域的一种机器学习模型，它们通过学习大量的数据，获得了类似于人类理解语言、图像和声音的能力。随着技术的发展，大模型正在不断推动技术进步和应用创新。概念理解大模型是一种深度学习模型。算法基础深度学习基础是学习大模型之前必要的知识。这包括对深度学习的基本概念的理解，如神经网络的原理、激活函数和损失函数。数据处理与分析数据处理和分析是构建有效的大模型的关键组成部分。这涉及收集和准备用于训练的数据集，并使用工具和技术进行特征工程和预处理。此外，在构建大型语言建模时进行有效的微调也很重要。模型构建与训练构建大型语言建模涉及使用大型语言建模架构创建自定义解决方案，并对其进行微调以适应

办公领域政务大模型的应用，也为政府内部办公带来了智能化的变革，有效提升了办公效率和协同能力。在智能文档处理方面，通针对公文撰写等细分场景，提供材料写作、AI续写、AI润色、自定义风格写作等功能，显著政务大模型：开启数字政府新时代政务大模型的崛起政务大模型是基于大规模数据训练和深度学习算法构建的人工智能模型，专门针对政务领域的复杂业务和多样需求进行优化。它能够理解和处理政务领域的各类信息，包括政策文件、法律法规、业务数据等，为政府提供智能化的决策支持和高效的服务。与传统政务信息化系统相比，政务大模型具有更强的学习能力和适应性，能够快速应对不断变化的政务需求和复杂的社会问题。丰富多元的应用场景（一）政务服务领域在政务服务领域，政务大模型的应用正深刻改变着传统的办事模式，为企业和群众带来了极大的便利。在政策解读方面，政务大模型也发挥着重要作用。以往，政策文件往往专业性较强，普通群众理解起来存在一定困难。而现在，借助政务大模型的自然语言处理能力，可以将复杂的政策文件转化为通俗易懂的语言，以问答的形式为群众提供精准的政策解读。（二）城市治理领域城市治理是一个复杂的系统工程，涉及交通、环境

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...