为填补空白，我们希望将“制度”维度融入社会技术系统理论，构建“五要素”分析模型，强调制度在塑造大模型价值落地中的作用。制度包括正式规则（如法律法规）与非正式规范（如组织文化），影响技术选择与应用效果。希望通过制度视角，深入剖析大模型驱动政务智能化转型的动力与路径。

当然，除了关注文本中的实体外，也希望能了解识别出的实体与图片中的特定区域之间的对应关系，这可能又需要跨模态对齐的模型，还需要多模态之间的桥接，当然也可以直接考虑模仿Diffusion框架，控制从粗到细的的交互过程，关键是基于此交互重点是需要引入时间关系和时序管理，对结果效率会产生直接的影响。在这个过程中，在信息抽取时使用，采用分阶段的方式，即用一个模块首先抽取元组，再用一个模块做补全，用于识别实体

所以，AI在干什么，在不停的学习，把经验转化成知识，用知识回答问题，而人也类似，只是将经验转化成知识，用知识解决问题。

可以说AI机器人是指一种能够通过人工智能的技术实现，在一定程度能够通过自主行为、学习和适应环境的机器。可以是实体的机械设备，也可以是某种软件程序，并不是说机器人就一定是硬件的机械设备形态，也并不是单纯的人形机器人。以往的机器人可能只能执行单一的指令跟功能，但是有了AI赋能以后，机器人在执行AI功能的过程中，已经开始具备扩展跟纠错的能力。也就是说它们可以执行更多的不同的指令，并在没有实现的时候自行进

“专业+机制+大数据”的新型警务模式，旨在实现对违法犯罪活动的精准打击和高效应对，同时思考人工智能的辅助作用与能力支撑。

当然，除了关注文本中的实体外，也希望能了解识别出的实体与图片中的特定区域之间的对应关系，这可能又需要跨模态对齐的模型，还需要多模态之间的桥接，当然也可以直接考虑模仿Diffusion框架，控制从粗到细的的交互过程，关键是基于此交互重点是需要引入时间关系和时序管理，对结果效率会产生直接的影响。在这个过程中，在信息抽取时使用，采用分阶段的方式，即用一个模块首先抽取元组，再用一个模块做补全，用于识别实体

可以说AI机器人是指一种能够通过人工智能的技术实现，在一定程度能够通过自主行为、学习和适应环境的机器。可以是实体的机械设备，也可以是某种软件程序，并不是说机器人就一定是硬件的机械设备形态，也并不是单纯的人形机器人。以往的机器人可能只能执行单一的指令跟功能，但是有了AI赋能以后，机器人在执行AI功能的过程中，已经开始具备扩展跟纠错的能力。也就是说它们可以执行更多的不同的指令，并在没有实现的时候自行进

按照常识在自然和生物环境下，许多认知特性是需要生物体的整体特性来塑造生物体的智能，但切换到软件信息化，很多问题的处理、解决等则是通过软件功能和算法实现，两者的通用状态其实是交互，准确说生物体与环境之间的交互，应用与服务之间的交互。客观说，具身智能没有想象中的那么晦涩，难以理解，而是相对于非具身智能而言的，像ChatGPT拥有的是没有身体的智能。但又不同于传统的控制范式，它不是基于感知，感知后的计划

由此，对第一类数据的治理技术则是一套整体的技术组合，将多源异构并且零散的数据，包括三维模型、系统图、属性、文档等，转换为以对象为中心的单一可信数据源。以DeepMind的GATO为代表的智能体以及以GPT-4、LLaVA、PALM-E等为代表的多模态大语言模型在自然语言处理、视觉理解、机器人等任务上取得了显著的成果，但是这类模型普遍基于二维图片文本数据训练得到，无法理解人类所处的三维物理世界，并缺

如通过聚类分析，警方可以将案件按照犯罪手段、犯罪地点、受害人群体等特征进行分类，从而区分出不同的案件类型，如盗窃、诈骗、毒品交易等。当然也可以利用AI系统，用于实时监测和分析经济指标，如房租价格、公司注册数据、银行账户交易等，当系统检测到异常模式时，会自动触发预警机制，但数据的实时性可以设为影响因子，可以通过巡查巡检等方式进行人力补充。在公安业务中，常常使用分类技术，通过已知的数据属性预测未知的离