智慧紀(jì)檢AI大模型數(shù)字化平臺(tái)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案目錄CONTENTS02平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)01項(xiàng)目建設(shè)背景與必要性03核心功能模塊規(guī)劃04關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑05典型應(yīng)用場景設(shè)計(jì)06實(shí)施保障體系01項(xiàng)目建設(shè)背景與必要性CHAPTER智能化技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力移動(dòng)辦公支持流程自動(dòng)化升級(jí)數(shù)據(jù)整合需求紀(jì)檢監(jiān)察數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢人工智能、大數(shù)據(jù)分析和自然語言處理等技術(shù)的成熟，為紀(jì)檢監(jiān)察工作提供了智能化工具，能夠高效識(shí)別異常行為與潛在風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)紀(jì)檢監(jiān)察依賴分散數(shù)據(jù)源，數(shù)字化平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)跨部門、跨層級(jí)數(shù)據(jù)整合，提升線索發(fā)現(xiàn)和案件處理的效率。通過數(shù)字化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)線索篩查、案件分配、進(jìn)度跟蹤等流程自動(dòng)化，減少人為干預(yù)，提高工作透明度和規(guī)范性。利用AI模型對(duì)歷史案件和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，提前發(fā)現(xiàn)苗頭性問題并干預(yù)。數(shù)字化平臺(tái)支持移動(dòng)端接入，便于紀(jì)檢監(jiān)察人員隨時(shí)隨地開展工作，打破時(shí)間和空間限制。效率覆蓋預(yù)警數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型方向核查速度慢且易受主觀影響人工為主難以實(shí)現(xiàn)全流程動(dòng)態(tài)監(jiān)控范圍有限缺乏風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)判能力被動(dòng)響應(yīng)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通孤島嚴(yán)重智能化實(shí)時(shí)化協(xié)同化傳統(tǒng)監(jiān)督存在三大核心短板傳統(tǒng)監(jiān)督模式的局限性政策與技術(shù)雙重驅(qū)動(dòng)需求國家層面推動(dòng)紀(jì)檢監(jiān)察信息化建設(shè)，明確要求利用技術(shù)手段提升監(jiān)督效能，數(shù)字化平臺(tái)是落實(shí)政策的重要載體。政策合規(guī)要求技術(shù)迭代加速反腐敗斗爭深化跨領(lǐng)域協(xié)同需求公眾參與擴(kuò)展成本效益優(yōu)化云計(jì)算、區(qū)塊鏈和隱私計(jì)算等技術(shù)的突破，為數(shù)據(jù)安全共享和可信存證提供了技術(shù)保障。隨著腐敗形式多樣化，需借助AI模型挖掘隱蔽關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)查辦”到“主動(dòng)預(yù)防”的轉(zhuǎn)變。紀(jì)檢監(jiān)察與審計(jì)、司法等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)互通需求日益增長，數(shù)字化平臺(tái)可構(gòu)建統(tǒng)一協(xié)同框架。通過數(shù)字化平臺(tái)開放舉報(bào)和反饋渠道，提升公眾監(jiān)督參與度，形成社會(huì)共治格局。長期來看，數(shù)字化平臺(tái)可降低人力成本，減少重復(fù)勞動(dòng)，實(shí)現(xiàn)資源集約化利用。02平臺(tái)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)CHAPTER紀(jì)委反饋模型迭代數(shù)據(jù)接口構(gòu)建紀(jì)檢領(lǐng)域技術(shù)壁壘隱私計(jì)算模型優(yōu)化訓(xùn)練增強(qiáng)研發(fā)重點(diǎn)運(yùn)行機(jī)制價(jià)值轉(zhuǎn)化運(yùn)維體系紀(jì)檢定制框架構(gòu)建收益閉環(huán)三階架構(gòu)效能驗(yàn)證降本增效持續(xù)運(yùn)營試點(diǎn)推廣部門對(duì)接通過紀(jì)檢業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)回流和案例標(biāo)注迭代，實(shí)現(xiàn)模型月均迭代1次，F(xiàn)1值提升0.5%/周期單位算力成本下降40%，線索發(fā)現(xiàn)效率提升5倍，支撐省級(jí)紀(jì)委全量接入實(shí)現(xiàn)紀(jì)檢線索智能研判效能提升30%，覆蓋9類違紀(jì)場景，模型準(zhǔn)確率達(dá)行業(yè)TOP3水平基于"算力-數(shù)據(jù)-模型"的技術(shù)底座展示層覆蓋多終端可視化交互，打通廉政教育、問題反饋的最后一公里治理閉環(huán)。數(shù)據(jù)層構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集體系，強(qiáng)化存儲(chǔ)管理與分析能力，支撐全流程紀(jì)檢業(yè)務(wù)智能化。算法層融合行為識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等AI模型，實(shí)現(xiàn)線索精準(zhǔn)挖掘與執(zhí)紀(jì)審查效能躍升。四層架構(gòu)：數(shù)據(jù)層/算法層/應(yīng)用層/展示層通過國家電子政務(wù)外網(wǎng)接入算力網(wǎng)調(diào)度中樞，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域GPU資源池的統(tǒng)一配額管理，支持東部發(fā)達(dá)地區(qū)向中西部輸送剩余算力。算力資源納管協(xié)議部署國家級(jí)數(shù)據(jù)確權(quán)平臺(tái)，運(yùn)用隱私計(jì)算中間件實(shí)現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)"可用不可見"，確保巡視組可調(diào)取異地?cái)?shù)據(jù)而不接觸原始信息。建立省級(jí)紀(jì)檢監(jiān)察模型倉庫，采用區(qū)塊鏈存證技術(shù)記錄模型貢獻(xiàn)度，允許各省通過模型交換協(xié)議獲取兄弟省份經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證的專項(xiàng)能力模型。010302與全國一體算力網(wǎng)的對(duì)接方案利用算力網(wǎng)多活節(jié)點(diǎn)特性，當(dāng)某省中心遭遇自然災(zāi)害時(shí)，自動(dòng)切換至其他區(qū)域節(jié)點(diǎn)繼續(xù)提供服務(wù)，業(yè)務(wù)中斷時(shí)間控制在15秒內(nèi)。對(duì)接國家算力碳足跡監(jiān)測系統(tǒng)，優(yōu)先調(diào)度可再生能源數(shù)據(jù)中心資源，使平臺(tái)單位算力能耗低于行業(yè)平均水平30%。0405容災(zāi)備份協(xié)同體系模型聯(lián)邦互通機(jī)制綠色算力認(rèn)證接口數(shù)據(jù)安全交換通道03核心功能模塊規(guī)劃CHAPTER智能線索分析系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析支持對(duì)文本、圖像、音視頻等異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化解析與關(guān)聯(lián)挖掘，通過自然語言處理技術(shù)自動(dòng)提取舉報(bào)信、會(huì)議記錄中的關(guān)鍵實(shí)體及關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。異常行為模式識(shí)別基于深度學(xué)習(xí)算法建立公職人員行為基線模型，自動(dòng)檢測消費(fèi)記錄、出入境數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)，生成高概率違規(guī)線索報(bào)告。智能線索分級(jí)引擎采用多維度評(píng)估體系對(duì)線索進(jìn)行可信度評(píng)分，根據(jù)涉案金額、涉及職級(jí)、證據(jù)鏈完整度等參數(shù)自動(dòng)劃分A/B/C三級(jí)處置優(yōu)先級(jí)?？缬蜿P(guān)聯(lián)圖譜構(gòu)建通過知識(shí)圖譜技術(shù)整合人員、單位、項(xiàng)目等實(shí)體數(shù)據(jù)，可視化展示利益輸送、裙帶關(guān)系等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。動(dòng)態(tài)溯源追蹤功能利用時(shí)序分析算法還原資金流向、項(xiàng)目審批等關(guān)鍵事件的完整傳導(dǎo)路徑，支持穿透式追溯原始違規(guī)節(jié)點(diǎn)。廉政風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警大模型風(fēng)險(xiǎn)因子動(dòng)態(tài)評(píng)估預(yù)警閾值自適應(yīng)調(diào)整情景化風(fēng)險(xiǎn)推演多周期預(yù)測分析智能處置建議庫集成財(cái)務(wù)審計(jì)、人事任免等12類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)協(xié)同計(jì)算，輸出個(gè)人/單位廉政健康指數(shù)。采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制根據(jù)歷史案件反哺模型優(yōu)化，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)不同崗位、職級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)判定邊界值?；诿商乜迥M生成權(quán)力運(yùn)行過程中可能存在的利益沖突場景，提供預(yù)防性制度優(yōu)化建議。支持短期（季度）、中期（年度）、長期（規(guī)劃期）三個(gè)維度的腐敗風(fēng)險(xiǎn)趨勢預(yù)測，輸出熱力圖譜式預(yù)警報(bào)告。內(nèi)置超過2000個(gè)典型案例處置方案，結(jié)合當(dāng)前預(yù)警特征自動(dòng)匹配最優(yōu)應(yīng)對(duì)策略并生成操作指引。010204030506立案調(diào)查審理通過多渠道收集問題線索，運(yùn)用AI技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)分類與初步研判。評(píng)查整改提升執(zhí)行歸檔處置線索受理基于大模型分析線索可信度與可查性，生成分級(jí)處置建議。線索研判結(jié)合案情特點(diǎn)制定數(shù)字化辦案方案，明確調(diào)查方向、措施及時(shí)間節(jié)點(diǎn)。方案制定通過智能分案系統(tǒng)自動(dòng)匹配辦案人員，推送標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查工具包。任務(wù)派發(fā)利用區(qū)塊鏈存證、智能談話系統(tǒng)等數(shù)字化工具開展調(diào)查取證工作。協(xié)同辦案通過AI校驗(yàn)案件程序合規(guī)性、證據(jù)完整性及定性準(zhǔn)確性。質(zhì)量審核辦案流程結(jié)案案件全流程數(shù)字化管理04關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑CHAPTER紀(jì)檢監(jiān)察垂類大模型訓(xùn)練基于紀(jì)檢監(jiān)察領(lǐng)域的法律法規(guī)、典型案例、政策文件等高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，使模型具備專業(yè)術(shù)語理解和邏輯推理能力。領(lǐng)域數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練通過人工標(biāo)注的違規(guī)線索識(shí)別、案件定性分析等任務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)督微調(diào)，提升其在具體業(yè)務(wù)場景中的表現(xiàn)。監(jiān)督微調(diào)優(yōu)化設(shè)計(jì)案件研判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、文書生成等多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)模型能力的協(xié)同提升和資源共享。多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)建立模型性能監(jiān)控和增量學(xué)習(xí)pipeline，定期注入新案例和新法規(guī)數(shù)據(jù)，保持模型的時(shí)代適應(yīng)性。持續(xù)迭代機(jī)制引入對(duì)抗樣本訓(xùn)練機(jī)制，提高模型對(duì)模糊表述、變體表述的識(shí)別能力，確保在復(fù)雜文本環(huán)境下的穩(wěn)定性能。對(duì)抗訓(xùn)練增強(qiáng)魯棒性解決方案技術(shù)難點(diǎn)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè)業(yè)務(wù)層面組織層面+技術(shù)規(guī)劃異構(gòu)解析實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一解析處理實(shí)體對(duì)齊建立跨數(shù)據(jù)源的實(shí)體關(guān)聯(lián)關(guān)系質(zhì)量評(píng)估構(gòu)建多維度數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系增量更新支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流與批量數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)融合多源數(shù)據(jù)融合治理技術(shù)多源系統(tǒng)接口協(xié)議與數(shù)據(jù)格式差異大接口復(fù)雜紀(jì)檢業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系尚未完全統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)缺失研發(fā)支持多協(xié)議轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)融合中間件組件中間件開發(fā)建立覆蓋全生命周期的紀(jì)檢數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)體系元數(shù)據(jù)管理知識(shí)圖譜與語義分析應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)本體構(gòu)建語義推理引擎動(dòng)態(tài)圖譜構(gòu)建技術(shù)設(shè)計(jì)涵蓋腐敗行為模式、職務(wù)犯罪要件、處分條例等核心概念的紀(jì)檢監(jiān)察領(lǐng)域本體，形成結(jié)構(gòu)化知識(shí)體系。開發(fā)基于增量學(xué)習(xí)的知識(shí)抽取框架，從案件通報(bào)、審計(jì)報(bào)告等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源中持續(xù)提取實(shí)體關(guān)系，更新知識(shí)圖譜。實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則和嵌入表示混合推理的引擎，支持"利益輸送""裙帶關(guān)系"等復(fù)雜腐敗模式的識(shí)別與推斷。可視化關(guān)聯(lián)分析智能問答系統(tǒng)提供交互式知識(shí)圖譜探索界面，支持通過節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展、路徑發(fā)現(xiàn)等功能輔助辦案人員發(fā)現(xiàn)隱蔽關(guān)聯(lián)線索。構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的語義檢索和問答模塊，支持以自然語言查詢黨紀(jì)條規(guī)解釋、類似案例參考等專業(yè)問題。風(fēng)險(xiǎn)模式挖掘應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從歷史案例知識(shí)圖譜中挖掘高風(fēng)險(xiǎn)行為模式，生成可復(fù)用的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別規(guī)則庫。05典型應(yīng)用場景設(shè)計(jì)CHAPTER信訪舉報(bào)智能分辦通過自然語言處理技術(shù)自動(dòng)解析信訪舉報(bào)內(nèi)容，整合來自信件、郵件、電話、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)等多渠道數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化分類存儲(chǔ)，提升信息處理效率。01基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)舉報(bào)內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵詞提取和語義分析，自動(dòng)打標(biāo)分類（如貪污、瀆職、作風(fēng)問題等），減少人工干預(yù)誤差。02優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)評(píng)估結(jié)合舉報(bào)內(nèi)容敏感性、涉事人員職級(jí)、歷史舉報(bào)記錄等維度，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法，動(dòng)態(tài)生成分辦優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，確保重點(diǎn)案件優(yōu)先處置。03通過區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)分辦流程全程留痕，自動(dòng)推送至對(duì)應(yīng)紀(jì)檢監(jiān)察室或?qū)俚貑挝唬?shí)時(shí)跟蹤辦理進(jìn)度，避免推諉延誤。04智能生成標(biāo)準(zhǔn)化答復(fù)模板，自動(dòng)關(guān)聯(lián)同類案件處理結(jié)果庫，輔助工作人員快速響應(yīng)舉報(bào)人，形成“受理-分辦-反饋”閉環(huán)。05智能標(biāo)簽分類反饋閉環(huán)管理跨部門協(xié)同流轉(zhuǎn)多源數(shù)據(jù)整合線索挖掘通過AI模型自動(dòng)分析信訪舉報(bào)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等材料，精準(zhǔn)識(shí)別異常交易、利益輸送等違紀(jì)線索，提升問題發(fā)現(xiàn)效率和準(zhǔn)確性。01流程優(yōu)化構(gòu)建巡察任務(wù)智能調(diào)度系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)分配資源并跟蹤進(jìn)度，實(shí)現(xiàn)巡察全流程數(shù)字化管理與效能評(píng)估。03報(bào)告生成基于巡察數(shù)據(jù)自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告，智能提煉問題清單和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，輔助形成規(guī)范化巡察結(jié)論，減輕人工撰寫負(fù)擔(dān)。02檔案管理運(yùn)用NLP技術(shù)對(duì)歷年巡察檔案進(jìn)行智能歸類與關(guān)聯(lián)分析，建立可追溯的知識(shí)圖譜，強(qiáng)化經(jīng)驗(yàn)復(fù)用。04決策支持整合巡察數(shù)據(jù)與外部征信等信息，生成可視化分析看板，為巡察部署和整改督查提供數(shù)據(jù)支撐。06風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警通過多維度數(shù)據(jù)建模預(yù)測廉政風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)時(shí)推送高風(fēng)險(xiǎn)單位和領(lǐng)域，為專項(xiàng)巡察提供靶向指引。05賦能政治監(jiān)督，構(gòu)建智能、精準(zhǔn)、高效的巡視巡察新范式巡視巡察AI輔助權(quán)力清單數(shù)字化廉政檔案動(dòng)態(tài)更新趨勢預(yù)測分析跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜異常行為預(yù)警將行政審批、執(zhí)法檢查等權(quán)力事項(xiàng)分解為可量化指標(biāo)，嵌入業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集行使節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建權(quán)力運(yùn)行數(shù)字孿生模型。通過規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)雙驅(qū)動(dòng)，監(jiān)測超時(shí)限審批、自由裁量權(quán)偏離度等異常信號(hào)，觸發(fā)三級(jí)預(yù)警機(jī)制（提示、核查、攔截）。整合工商登記、房產(chǎn)交易等外部數(shù)據(jù)，自動(dòng)繪制公職人員親屬經(jīng)商、同學(xué)任職等關(guān)聯(lián)圖譜，識(shí)別潛在利益沖突和裙帶關(guān)系風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)聯(lián)個(gè)人事項(xiàng)報(bào)告、審計(jì)結(jié)果等數(shù)據(jù)源，自動(dòng)生成干部廉政電子檔案，實(shí)時(shí)標(biāo)記信用違約、投資異常等紅色預(yù)警標(biāo)簽?；跈?quán)力運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)序預(yù)測模型，預(yù)判重點(diǎn)領(lǐng)域腐敗風(fēng)險(xiǎn)演變趨勢，為專項(xiàng)治理提供數(shù)據(jù)支撐。打通財(cái)政、稅務(wù)、社保等異構(gòu)系統(tǒng)接口，建立權(quán)力監(jiān)督大數(shù)據(jù)池，突破信息孤島實(shí)現(xiàn)全域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。公權(quán)力運(yùn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測06實(shí)施保障體系CHAPTER多層次加密技術(shù)數(shù)據(jù)生命周期管理安全合規(guī)審計(jì)匿名化與脫敏處理嚴(yán)格的權(quán)限管理數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)采用端到端加密、傳輸層加密及存儲(chǔ)加密技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)和使用過程中的安全性，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問或泄露?；诮巧吐氊?zé)劃分訪問權(quán)限，實(shí)施最小權(quán)限原則，確保只有授權(quán)人員才能接觸敏感數(shù)據(jù)，并記錄所有數(shù)據(jù)操作日志以便審計(jì)追溯。對(duì)涉及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化或脫敏處理，確保在模型訓(xùn)練和分析過程中不會(huì)泄露個(gè)人身份信息，符合相關(guān)法律法規(guī)要求。制定完善的數(shù)據(jù)生命周期管理策略，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、使用、銷毀等環(huán)節(jié)的規(guī)范，確保數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)的安全性。定期進(jìn)行安全合規(guī)審計(jì)，檢查數(shù)據(jù)保護(hù)措施的有效性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在漏洞，確保平臺(tái)符合國內(nèi)外數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)。持續(xù)數(shù)據(jù)反饋機(jī)制異常檢測與修復(fù)專家評(píng)審機(jī)制多版本并行測試自動(dòng)化訓(xùn)練流程模型迭代優(yōu)化機(jī)制建立數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)，收集用戶使用過程中的反饋數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整模型輸入，提升模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。構(gòu)建自動(dòng)化模型訓(xùn)練流水線，支持從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程到模型訓(xùn)練、評(píng)估的全流程自動(dòng)化，縮短迭代周期并提高效率。采用A/B測試或多版本并行測試機(jī)制，對(duì)比不同模型版本的性能表現(xiàn)，選擇最優(yōu)模型進(jìn)行部署，確保模型優(yōu)化的科學(xué)性和可靠性。部署實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，檢測模型運(yùn)行中的異常行為或性能下降，快速定位問題并觸發(fā)修復(fù)流程，保障模型的穩(wěn)定性和可用性。設(shè)立專家評(píng)審小組，對(duì)重大模型迭代或更新進(jìn)行技術(shù)評(píng)審，確保優(yōu)化方向