从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例-浙江大学-202503.pdf
这份文档的核心内容是关于人工智能大模型的发展和应用，特别是如何构建从大模型到复杂AI应用系统的过程，并以产业大脑为例进行说明。主要探讨了以下几个方面：
1. **大模型推理能力的快速提升：** 介绍了ChatGPT等大模型的发展历程和里程碑，强调了大模型在知识问答、数学、编程等方面的能力提升，但也指出了早期大模型在推理能力上的短板，以及OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等模型的突破性进展。
2. **推理模型和思维链（CoT）：** 探讨了如何通过测试时拓展、强化学习、蒸馏等技术来提升大模型的推理能力，并介绍了OpenAI-o系列推理模型和思维链（Chain of Thought）的概念，以及如何在复杂的思维链中保持一致性。
3. **智能体（AI Agent）：** 阐述了智能体的定义和作用，强调了智能体可以接受输入、分析和推理，规划任务，以及拥有运用各种工具与物理世界互动和记忆能力。通过具体例子展示了智能体如何执行调研报告和自动发邮件等任务。
4. **四链融合产业大脑案例：** 介绍了产业认知决策的重要性，包括国家战略需求和广阔的社会需求，以及如何通过AI推动科技创新和产业创新的深度融合。展示了产业网链大模型（SupXmind）的构成和服务框架，以及其在宁波产业知识中心、绍兴市创谱数字化应用平台、南平市绿色产业创新平台和中国视谷产业大脑等方面的应用实例。
总而言之，文档旨在阐述如何利用大模型、推理模型、思维链和智能体等技术，构建智能化的产业大脑，从而为政府、企业和科研机构提供更高效、更智能的决策支持和服务。
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