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国产大模型DeepSeek在纪检监察领域的创新应用,助力提升监督执纪效率和精准度。 核心内容: 1. 数字纪检监察面临的现实困境及DeepSeek的应对策略 2. DeepSeek技术优势及其在纪检监察工作中的应用案例 3. DeepSeek开源特性如何保障数据安全和推动技术迭代
二十届中央纪委四次全会明确提出,要借助大数据信息化手段推进正风反腐工作。在数字化浪潮下,人工智能技术为纪检监察工作带来了新的机遇与挑战。如何运用人工智能提升监督执纪的效率和精准度,成为当前纪检监察领域的重要研究方向。本文将聚焦于 Deepseek 这一国产大模型,深入探讨其在纪检监察工作中的应用及优势。
纪检监察工作涉及大量敏感信息,数据安全与保密至关重要。采用内网私有化部署虽可防止数据泄露,但技术实施难度大。随着数据量不断增长,数据在存储、传输和使用过程中的安全风险日益增加,如数据被窃取、篡改或滥用等问题,成为纪检监察部门亟待解决的难题。
大数据时代对算力需求持续增长,然而目前国产化算力不足,限制了人工智能技术在纪检监察工作中的深入应用。算力短板导致数据处理效率低下,无法及时为监督执纪提供有力的数据支持,成为数字纪检发展的瓶颈。
在构建监督模型时,存在固定模型 “短生命周期”、数字化项目建用 “两张皮” 的现象。信息保障部门负责建设平台,但技术人员难以准确把握纪检监察业务需求,导致业务部门无法充分利用数字化赋能,影响监督效率和精准度。
Deepseek 在技术性能上表现出色。2024 年 12 月推出的 DeepSeek-V3,训练成本较低,却能达到与 GPT-4、Claude Sonnet 3.5 等顶尖模型相当的水平。2025 年 1 月 20 日推出的推理模型 DeepSeek-R1 正式版,在数学、代码编写、自然语言推理等任务上,性能与 OpenAI o1 正式版不相上下。在纪检监察工作中,其强大的性能体现在能够快速处理海量数据,精准挖掘违纪违法线索。例如,在处理大量的采购数据、财务数据时,DeepSeek 可以高效地筛选出异常数据,为后续的调查提供线索。
Deepseek 参数规模小,训练和使用费用低,具有显著的成本优势。以 DeepSeek-R1 为例,每百万输入 tokens,缓存命中时成本仅为 1 元,缓存未命中时为 4 元,每百万输出 tokens 成本为 16 元,而 OpenAI o1 的运行成本是它的 30 倍。这使得纪检监察部门在应用人工智能技术时,无需投入巨额资金,即可利用其技术缓解算力不足问题,降低了技术应用的经济门槛。
与 OpenAI 等闭源模型不同,DeepSeek 将模型权重和训练方法完全开源。全球开发者可共同参与优化,加速技术迭代。对于纪检监察部门而言,可依据自身安全标准进行本地化部署和定制开发。技术人员能够在内部网络对模型进行安全加固,审查和维护开源代码,及时发现并解决安全隐患,确保数据安全。
DeepSeek 采用独特的算法优化和数据处理方式,在面对美国芯片出口管制的情况下,仍能高效运行,并大幅降低计算成本。这种创新能力为纪检监察工作提供了新的思路和方法。例如,在构建监督模型时,工作人员只需用自然语言描述业务需求,如 “排查政府采购中的违规操作”,DeepSeek 就能快速搭建出合适的模型,打破业务与技术之间的壁垒,实现纪检监察业务与信息化的深度融合。
Deepseek 凭借其技术创新、成本效益和开源特性,有望解决当前数字纪检面临的诸多问题。在数据处理方面,它能够快速精准地分析海量数据,挖掘违纪违法线索;在模型构建方面,可根据业务需求快速搭建监督模型,提升监督效率和精准度。
随着 Deepseek 等国产大模型的不断发展,人工智能在纪检监察领域将发挥更大作用。未来,纪检监察工作可借助这些先进技术,实现更高效、更精准的监督执纪,为构建廉洁社会提供坚实的技术支撑。同时,也应持续关注技术发展带来的新挑战,不断优化和完善相关应用,确保技术在纪检监察工作中的安全、有效应用。
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