东数西算场景下AI行业大模型垂直应用适配技术

行业领域

公共管理、社会保障和社会组织

需求背景

银川是国家“东数西算”工程的重要节点，正在全力打造“算力之都”-。虽然算力底座已初步夯实（数据中心、智算中心陆续建成），但如何将通用大模型能力与本地政务、能源、制造等具体行业场景精准结合，转化为实际的生产力，避免算力“空转”，是目前最大的挑战。

需解决的主要技术难题

一是行业私域数据的清洗、脱敏与结构化整理，构建高质量的中文行业微调数据集；二是大模型（如DeepSeek等通用基座模型）在低资源场景下的轻量化微调与部署技术，确保模型推理在中等算力条件下的响应速度；三是模型幻觉问题的抑制算法开发，特别是在高精度要求的金融、医疗等领域的应用安全验证。

期望实现的主要技术目标

建成不少于3个行业垂直领域的高质量数据集（每条数据量不低于10万条标注样本）；开发出适配本地算力条件的行业大模型微调工具链，模型推理时延降低40%；在政务咨询、能源调度或工业质检等至少2个场景实现试点应用，准确率达到90%以上。

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