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2025年中国医疗大模型行业概览：大模型铸就新引擎，赋能驱动大健康.pdf
- 6积分
- 2025/11/28
- 51
- 头豹研究院
中国医疗大模型是以海量医学数据预训练、多模态融合与专业任务微调为核心技术路径，适配诊疗、研发、管理等医疗场景需求的人工智能系统，通过差异化架构设计满足辅助诊断、药物发现、医院管理等多维度智能化目标，可分为通用医疗大模型、专科诊疗模型、医学影像模型、药物研发模型及中医大模型等类型。近年来，中国医疗大模型行业已从单模态文本处理迈向多模态临床智能协同阶段，通过算法创新与合规体系建设，实现从通用模型能力迁移到医疗专用场景深度赋能的转型。当前行业已形成“算力筑基—模型攻坚—应用引领”的全链条发展体系，覆盖基础设施、技术研发、产品落地与生态运营的完整产业框架...
标签：医疗大模型 AI大模型大健康
御之安科技：2025年揭秘黑灰产AI的潘多拉魔盒报告.pdf
- 6积分
- 2025/11/12
- 66
- 御之安科技
该报告聚焦于人工智能技术在黑灰产领域的滥用风险，深入剖析了“潘多拉魔盒”式的负面应用场景。文档核心内容围绕生成式AI、大模型技术被不法分子利用进行网络攻击、诈骗及内容伪造等非法活动展开详细解读。报告旨在揭示AI技术双刃剑效应下的安全挑战，分析黑灰产如何利用AI技术降低犯罪门槛、提升攻击效率，并探讨相应的技术反制与合规治理路径。通过案例拆解与技术原理分析，为理解AI安全边界及构建防御体系提供参考。
标签： AI大模型黑灰产
阎文斌：2025年让CPU消耗成为密码学安全的X光机报告.pdf
- 6积分
- 2025/11/12
- 108
- 阎文斌
本报告深入探讨了在2025年及未来，如何利用中央处理器（CPU）的硬件特性作为评估密码学安全性的核心手段。报告提出将CPU消耗转化为一种类似于“X光机”的检测工具，通过精确测量和解析密码算法执行过程中的计算资源消耗、时序差异及功耗特征，来揭示潜在的安全漏洞或侧信道攻击风险。内容涵盖CPU架构对加密算法性能的影响分析、基于计算负载的异常检测机制设计，以及如何在保障安全性的同时优化系统效率。该研究为构建新一代高强度的密码学安全体系提供了理论依据与技术路径，特别适用于对安全性要求极高的金融、政务及国防领域。
标签： CPU 密码学
2025年利用大模型辅助自动化挖掘BYOVD漏洞驱动报告.pdf
- 6积分
- 2025/11/12
- 178
- 其他
该文档是一份关于2025年利用大模型（LLM）辅助自动化挖掘BYOVD（BringYourOwnVulnerableDriver，自带易受攻击驱动程序）漏洞的驱动报告。BYOVD漏洞利用是一种高级持续性威胁（APT）攻击技术，攻击者通过加载恶意驱动程序绕过操作系统的安全机制（如内核防护），从而获取最高权限。报告重点探讨了如何结合大语言模型的代码生成、逻辑推理及模糊测试能力，自动化地发现、利用和验证此类驱动漏洞。其核心价值在于揭示了人工智能在网络安全攻防领域的应用现状，特别是AI如何降低漏洞挖掘门槛、提高自动化效率，为安全研究者和企业防御体系提供了新的视角和技术参考。
标签：大模型 BYOVD漏洞
2025年大模型技术在新能源功率预测中应用初探报告.pdf
- 6积分
- 2025/11/12
- 146
- 华北电力大学
本报告聚焦于2025年人工智能前沿技术在能源领域的具体应用场景，重点探讨大模型技术在新能源功率预测中的创新应用。随着光伏、风电等新能源装机容量的持续增长，其出力的间歇性与波动性对电网安全稳定运行提出了更高要求。传统的功率预测方法在面对复杂气象条件和高比例新能源接入时，往往面临精度瓶颈。核心价值：报告深入分析了大模型（如生成式AI、深度学习算法）在处理海量历史气象数据、实时监测数据及复杂时空特征方面的优势，阐述了其如何提升短期及超短期功率预测的准确性与鲁棒性。通过初探性研究，报告揭示了技术融合带来的效率提升与成本优化路径，为新能源电站运营、电网调度及电力市场交易提供数据支持与技术参考，助力新型电...
标签：大模型新能源功率预测
赛迪研究院：2025端侧大模型安全风险与治理研究报告.pdf
- 6积分
- 2025/11/07
- 165
- 赛迪研究院
该文档深入探讨了2025年端侧大模型发展背景下的安全风险与治理体系。随着人工智能从云端向边缘端、终端设备迁移，端侧大模型在提升数据隐私保护和响应速度的同时，也带来了新的安全挑战。报告重点分析了端侧场景下的数据泄露、模型逆向攻击、恶意注入等潜在风险，并构建了相应的安全防护框架与治理机制。研究内容涵盖技术防御策略、合规监管要求及行业最佳实践，旨在为AI大模型在终端设备的落地应用提供安全指引，促进生成式AI技术的健康有序发展。
标签：大模型端侧AI
2025年融合多专家微分神经网络的电力系统电磁暂态动态等值方法报告.pdf
- 12积分
- 2025/10/31
- 90
- 四川大学
该报告聚焦于电力系统电磁暂态动态等值方法的创新研究，核心在于融合多专家微分神经网络技术。文档深入探讨了如何利用先进的深度学习算法优化电力系统的动态等值模型，以解决传统方法在复杂电网环境下精度不足或计算效率低下的问题。通过引入多专家机制，模型能够针对不同工况和故障类型提供更具适应性的等值参数，从而提升对系统暂态过程的模拟准确性。报告详细阐述了微分神经网络在捕捉电力系统非线性动态特性方面的优势，分析了其在电磁暂态仿真中的应用架构与算法流程。此外，还评估了该方法在提高电网稳定性分析、故障定位及运行调度支持方面的潜在价值，为构建更加智能、高效的新型电力系统提供了重要的技术参考和理论依据。
标签：电力系统电磁暂态神经网络
《让科研像聊天一样简单》一站式科研指令手册.pdf
- 30积分
- 2025/10/30
- 134
- 北京航空航天大学
该文档为《让科研像聊天一样简单》一站式科研指令手册，主要介绍如何利用人工智能技术特别是大模型工具来优化和简化科研工作流程。内容聚焦于通过自然语言交互方式，提升科研人员在文献检索、数据分析、报告撰写等环节的效率，体现了AI技术在垂直专业领域的应用落地。核心价值在于提供了一套标准化的指令体系，帮助用户快速掌握AI辅助科研的方法，推动科研模式的数字化与智能化转型，属于数字科技与人工智能在教育科研场景中的具体实践指南。
标签： AI大模型科研工具
基于神经符号AI的机器人拆解智能化技术路线图3.0（2025版）.pdf
- 6积分
- 2025/10/30
- 90
- 神经符号AI社区
该文档聚焦于人工智能前沿领域，特别是神经符号AI（Neuro-SymbolicAI）与机器人技术的深度融合。内容围绕机器人拆解这一具体应用场景，阐述了智能化技术的演进路线。文档旨在探讨如何利用神经网络的感知能力与符号逻辑的推理能力相结合，提升机器人在复杂环境下的拆解、识别及决策智能化水平。通过制定3.0版技术路线图，文件分析了当前技术瓶颈、关键算法突破方向以及未来发展趋势，为机器人智能化技术的研发与应用提供理论指导和实践路径参考，属于人工智能与大模型技术在高端制造与自动化领域的典型应用研究。
标签：神经符号AI 机器人智能化技术
中国金融科技专利技术白皮书（2025）-复旦大学金融科技研究院.pdf
- 6积分
- 2025/10/28
- 243
- 复旦大学金融科技研究院
该文档为复旦大学金融科技研究院发布的《中国金融科技专利技术白皮书（2025）》，全面梳理和分析了中国在金融科技领域的专利技术创新与发展现状。白皮书重点聚焦于金融科技核心技术领域的专利布局，深入探讨了人工智能、大数据、云计算、区块链及隐私计算等前沿技术在金融场景中的应用与转化情况。通过分析专利数量、申请人分布、技术分支结构及地域分布特征，揭示了行业技术演进路径、竞争格局及未来创新趋势，旨在为金融机构、科技企业及政策制定者提供关于技术壁垒、研发方向及合规应用的深度参考与战略指引。
标签：金融科技专利技术大数据
OpenAI Atlas测试报告.pdf
- 6积分
- 2025/10/28
- 84
- 郎瀚威
文档主要记录了OpenAI公司发布的Atlas芯片相关的测试报告。内容涉及对OpenAI自研人工智能芯片Atlas的性能评估、测试数据及技术指标分析。作为AI算力基础设施的重要组成部分，该报告旨在展示Atlas芯片在处理大规模AI模型训练与推理任务时的实际表现，包括算力效率、能耗表现及稳定性等关键维度。通过具体的测试数据，评估该芯片在提升大模型训练速度、降低算力成本方面的潜力，为理解人工智能底层硬件技术演进及算力供应链格局提供实证参考。
标签： OpenAI Atlas
2025基于大语言模型的多模态多任务风电场功率预测研究报告.pdf
- 9积分
- 2025/10/20
- 189
- 华北电力大学
本报告聚焦于大语言模型（LLM）技术在风电场功率预测领域的应用研究。随着人工智能技术的快速发展，基于大语言模型的多模态多任务学习方法为能源行业的智能化转型提供了新的技术路径。报告深入探讨了如何利用多模态数据（如气象数据、历史功率数据、地理信息等）提升风电功率预测的精度与鲁棒性。通过引入多任务学习框架，模型能够同时处理预测、分类或异常检测等多种任务，从而更全面地捕捉风电出力的复杂时空特征。核心价值在于揭示了AI大模型在新能源场景下的落地潜力，分析了技术实现路径、数据预处理要求及模型优化策略，为风电场运营优化、电网调度决策及新能源消纳提供了理论依据和技术参考。
标签：大语言模型风电场功率预测
大型语言模型对学习认知负载的影响分析.pdf
- 34积分
- 2025/10/17
- 54
- United States
该文档主要探讨大型语言模型（LLM）在学习场景中对用户认知负载的影响。研究聚焦于生成式AI技术在教育及知识获取过程中的作用机制，分析大模型如何改变信息处理流程、降低或增加学习者的认知负荷，以及其对学习效率、理解深度和交互体验的具体影响。文档可能涉及技术原理、人机交互心理学以及教育应用的实证分析，旨在为优化AI辅助学习工具、提升用户体验及制定相关技术标准提供理论依据和数据支持。
标签：大模型认知负载
新华三：2025年H3C光模块手册.pdf
- 10积分
- 2025/10/16
- 149
- 新华三
该文档为新华三（H3C）发布的2025年光模块产品手册，主要介绍公司在光通信领域的硬件解决方案。文档详细列出了H3C系列光模块的产品规格、技术参数及应用场景，涵盖数据中心互联、企业网络接入及电信级传输等关键领域。作为数字科技与电子通信行业的重要参与者，新华三通过提供高性能、低功耗的光互连产品，助力构建高速稳定的网络基础设施。手册内容聚焦于光模块的技术演进与最新产品线，为网络架构师和采购决策者提供选型参考，体现了公司在光通信产业链中的技术实力与市场布局。
标签：光模块 H3C
警惕AI“信口开河”：大语言模型幻觉控制能力深度测评报告.pdf
- 5积分
- 2025/10/15
- 135
- 香港大学经管学院
警惕AI“信口开河”：大语言模型幻觉控制能力深度测评报告。在人工智能浪潮席卷全球的背景下，大语言模型（LLM）正加速扎根知识服务、医疗诊断、商业分析等专业领域，其应用深度与广度持续拓展。然而，一个关键障碍始终横亘在前：“幻觉”——即输出看似逻辑自洽，实则与事实相悖或偏离语境的现象——已成为制约其可信度的关键瓶颈。为此，香港大学蒋镇辉教授领衔的人工智能评估实验室（AIEL），针对37个中美大语言模型（含20个通用模型、15个推理模型、2个一体化系统），从事实性、忠实性幻觉两方面评估其幻觉控制能力。测评...
标签：大语言模型 AI幻觉人工智能