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大模型登记详解
一、大模型登记与备案的基本概念区分 根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关监管要求，大模型备案与大模型登记是两个既有联系又有区别的概念。 大模型登记则适用于通过API接口或其他方式直接调用已备案大模型能力，且面向境内公众提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务。 二、大模型登记全流程详解 1. 材料准备阶段 大模型登记所需核心材料包括：信息采集表：涵盖企业基本情况、功能服务、内容审核等 重点材料：生成式人工智能（大语言模型）调用已备案大模型上线备案表、调用已备案大模型情况说明及相关证明材料、产品服务协议 与大模型备案相比，登记无需提交安全评估报告。
83820编辑于 2026-03-31大模型登记流程
一、大模型登记具体流程登记是针对调用第三方已备案大模型API接口的企业或开发者所进行的合规性备案。大模型登记同样需要与网信办取得联系，了解备案要求和具体流程。 根据相关流程，准备以下材料，包括但不限于：按要求准备好材料后，根据属地网信办要求进行提交，并关注生成式人工智能服务登记信息公告或当地网信办公众号上获取上线编号，并在显著位置或产品详情页面标明所取得的上线编号 二、重点（一）双备案很常见：算法备案是前提，即使只是调用大模型API也许先行完成；规模较大的企业建议算法与大模型登记同步进行（二）常见拒绝原因：训练语料未经授权，输出内容缺乏安全控制，材料不完整/不一致 （三）备案后维护：披露备案号，内容安全实时更新，信息变更同步备案三、算法备案、大模型备案、大模型登记的区别
57510编辑于 2025-09-01广东省大模型备案及大模型登记流程指引
大模型备案及登记全解析：从概念到政策红利摘要本文详细阐述了大模型备案及登记的相关内容，包括大模型备案与登记的定义、所需资料清单、详细流程、公示方式，并深入分析了广东省不同地区针对大模型备案和登记所出台的政策红利 2.2 大模型登记网信部门会同相关部门，依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关要求，开展大模型登记工作。 值得注意的是，大模型登记的材料要求与大模型备案基本一致，仅在大模型登记时无需提交安全评估报告。 五、大模型备案和登记公示经中央网信办审核通过后，网信部门会采取公示措施，向备案大模型授予备案号，向登记大模型授予上线编号，并在官方网站上对外公示，同时定期更新相关信息。 六、广东省大模型备案和登记政策红利广东省各地政府为了鼓励企业积极开展大模型备案和登记工作，推动生成式人工智能技术的发展和应用，出台了一系列丰厚的政策红利。
1.2K01编辑于 2025-07-31上海市大模型备案与大模型登记全流程指南
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关法规，大模型登记和大模型备案是两个常被混淆但实质不同的合规流程。 一、大模型备案与大模型登记的区别对比维度大模型备案大模型登记适用对象（关键判断点）自己研发的大模型；或拿别人已备案的模型做了“微调”“二次开发”（比如改了训练数据、调了模型参数）直接用别人已备案的大模型 某企业用已备案模型做内部客服机器人后续监管定期交更新报告，监管部门持续抽查主要查“是否偷偷改模型”，监管频次低二、办理大模型登记的周期是多久？ 三、大模型登记核心材料清单大模型登记的材料不用像备案那样“堆成山”，核心围绕“调用合法性”和“内容安全性”准备，共6类关键材料：1.基础身份类：证明“你是谁”材料清单：企业营业执照（复印件盖公章）、法人身份证复印件 以上就是大模型登记的基本流程与注意事项，有其他备案或登记疑问的欢迎随时在评论区交流。
1.4K00编辑于 2025-11-17大模型备案和大模型登记到底有什么区别？
在此背景下，"大模型备案"与"大模型备案登记"制度应运而生，成为平衡技术创新与社会治理的关键举措。在此，我整理了一些资料以便友友们可以更好地区分两者。 一、两者的异同1.申请前提条件共同点：大模型备案和大模型备案登记的前提是模型具备舆论属性不同点：如果模型自主进行开源或调用其他模型基座进行过微调、有自己的训练语料可以进行大模型备案、如果是借用第三方接口 2.提交路径大模型备案：线下属地网信办提交大模型登记：线下属地网信办提交3.审核部门大模型备案：省级网信办、国家网信办大模型登记：省级网信办(当地网信)4.产品阶段大模型备案：产品已达上线前最后阶段，已经完成内测 6.时间周期大模型备案：5个月-8个月(具体以网信办实际情况为准)，具体根据不同省市网信办大模型登记：一般3-5个月(具体以网信办实际情况为准)，具体根据不同省市网信办二、两者所需准备的材料1.大模型备案大模型的基本情况 2.大模型登记登记备案申请表；调用第三方已备案大模型的证明材料（如 API 接口协议）；产品服务协议对于难易程度上来讲大模型备案相较于大模型备案登记步骤更复杂、备案周期更长一些。
98120编辑于 2025-08-06上海徐汇区大模型备案与大模型登记奖励补贴申报指南
最近多地网信办接连公示了大模型备案通过的名单，继广州海珠区奖励申报通道开启后，咱们上海徐汇区大模型备案奖励及服务登记奖励项目申报也开始了，已通过大模型备案或大模型登记的企业，记得去申报奖励噢，正在进行备案的企业也可以先收藏这篇文章 二、大模型备案与大模型登记奖励申报条件参照国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》及上海市委网信办开展生成式人工智能服务登记工作要求，在2025年8月31日前完成生成式人工智能服务备案或登记手续的企业机构 申报期限：2025年8月29日至2025年9月12日申报流程：申报单位根据项目情况填写《申报表》并提供相关附件。将纸质材料装订成册，签字盖章寄送到徐汇区人民政府，电子材料发送至指定邮箱。 三、大模型备案与大模型登记奖励申报材料（1）《徐汇区大模型备案奖励项目申报表》或《徐汇区大模型服务登记奖励项目申报表》（2）申报单位统一社会信用代码证书复印件（3）申报单位法人代表和项目负责人有效身份证明文件 （4）完成生成式人工智能服务备案或登记的证明材料（5）申报承诺书四、大模型备案与大模型登记奖励申报材料提交方式（1）纸质材料将上述列出的五个纸质材料装订成册，需签字盖章齐全，封面、骑缝以及明确规定处需加盖公章
75110编辑于 2025-09-05- 来自专栏众森企服
AI产品上线必看：算法备案、大模型备案、大模型登记，到底怎么选？
面对“算法备案”、“大模型备案”与“大模型登记”这三套高度相似却又截然不同的制度，很多企业由于认知模糊而频繁踩坑。今天，小编为您带来行业最前沿的AI合规准入指南。 必须针对你的应用层办理“大模型登记”（上线编号）并视情况办理对应的算法备案。 3.大模型登记（应用层上线登记）：管的是“调用方与应用场景安全”实务口径：针对直接调用已备案的第三方大模型能力，未自行训练、深度微调，仅提供应用层界面或流程控制的产品（如各类套壳APP、智能体、轻量小程序 【核心差异多维对比矩阵表】对比维度互联网信息服务算法备案生成式AI服务备案（大模型备案）生成式AI服务登记（大模型登记）法律依据《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》网信部门针对应用层落地的公开口径监管重心算法推荐 3.大模型登记：核心在证明“API来源合法，应用控制有力”调用方虽然不用进行底层模型实测，但要完成大模型登记，必须证明你的接口来源合规：通关要点：企业需提供与已备案大模型提供商签署的API合作协议或授权文件
43010编辑于 2026-06-16 - 来自专栏众森企服
超级干货 | 一文看懂大模型备案与大模型登记的区别
一、概念界定（大模型备案 VS 大模型登记）1、什么是大模型备案？ 2、大模型登记适用范围大模型登记适用于直接调用已备案大模型能力的生成式AI应用，且不涉及新增训练语料或模型的二次开发。 2、大模型登记材料清单大模型登记所需材料相对较少，通常包括：登记备案申请表；调用第三方已备案大模型的证明材料（如 API 接口协议）；产品服务协议。大模型登记流程相对简化，只需通过属地网信办审批即可。 2、大模型登记的目的大模型登记的主要目的是保证服务的安全性和质量标准，保护最终用户的权益不受损害。 大模型备案号与大模型登记编号：大模型备案办理周期为4-6个月以上；而大模型登记编号办理周期为3-4个月左右。
2.2K10编辑于 2025-06-23 大模型登记指南—全网最详细解读版，纯干货快收藏！
在以往大模型备案公示信息中，我们可以看到除了有“已备案”的公示还有“已登记”的公示。很多小伙伴搞不明白大模型备案与大模型登记有什么区别，大家都在讲大模型备案该怎么做，怎么都没有大模型登记的攻略呢？ 正好我最近有三个做大模型登记的客户刚通过审核，结合现有经验，今天就来跟大家一起聊一下大模型登记是个啥情况！一、大模型登记VS大模型备案首先，我们先理清楚，什么样的模型该做备案？什么样的模型去做登记？ （1）大模型备案自研模型，具备舆论属性和社会动员能力调用第三方已备案模型为基座，经过微调和训练，有训练数据，且具备舆论属性和社会动员能力的模型（2）大模型登记直接调用第三方已备案大模型，没有经过微调和训练的模型需做大模型登记 五、登记模型的安全评估情况很多不太了解大模型登记的服务商都会对客户说：大模型备案与登记的区别就是大模型登记不需要做安全评估。其实不然，大模型登记也是需要安全评估的。 六、大模型登记的材料生成式人工智能调用已备案大模型上线备案表调用已备案大模型情况说明及相关证明材料产品服务协议内容安全管理制度拦截关键词库评估测试题测试账号及API接口文档大模型登记的进度和周期比大模型备案稍快一些
1.3K10编辑于 2025-07-03- 来自专栏掘金安东尼
👾打开 RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大隐藏问题
Prompt 给他介绍一下相关背景，然后大模型就有更专业的应答能力了。 言而总之，大数据时代，很多公司都拥有大量的专有数据，如果能基于它们创建 RAG，将显著提升大模型的特异性。 对于很多人来说，RAG 的引入、与大模型的对接是一个黑盒，任何微小参数的变动都将引起结果发生很大的变化。 /模型没有回答问题/模型编造有害的或带有偏见的答案 接下来，一起揭秘：RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大问题 来源：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval 总结 本篇提供了开发 RAG 通道 9 个痛点，并针对每个痛点都给了相应的解决思路。 RAG 是非常重要的专用检索+通用大模型的技术手段，在赋能模型、满足特定化场景中非常重要！
88610编辑于 2024-04-04 - 来自专栏DeepHub IMBA
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 这种方法产生了MathCoder模型，这是一组能够生成基于代码的解决方案的模型，用于解决具有挑战性的数学问题。 现有的问答基准(如ToMi)会向模型提问，以推断故事中人物的信念，但不会测试模型是否可以使用这些推断来指导它们的行动。 SmartPlay中的每个游戏都独特地挑战了智能LLM代理的9个重要功能的子集，包括对象依赖性推理，提前计划，空间推理，从历史中学习和理解随机性。
83221编辑于 2023-10-23 - 来自专栏猫头虎博客专区
开源大模型DeepSeek.ai火遍全球:9条让DeepSeek颠覆通用大模型的事实
DeepSeek.ai火遍全球的几个事实: DeepSeek 不是套壳不是蒸馏美国的大模型。 虽然中国有些大模型是套壳和蒸馏的, 但 DeepSeek 不是。 在训练阶段, Deepseek 用标注的 Long CoT 数据微调模型, 让模型生成更清晰的推理步骤, 在强化学习中用 CoT 设计奖励优化, 增强长链推理能力, 并且在此过程中观察到了模型的反思 ( 数据, 训练了 R1-Zero 模型, 探索了模型不依赖人类标注数据微调、自主推演的能力, 打开了新的思路。 比如轻量化设计把大钢板换成钢条 (类似通过稀疏的办法减少大模型的参数量); 涡轮增压利用废气能量增加空气供给, 提高燃烧效率; 精密制造, 使得发动机零部件的配合更加紧密, 从而减少能量损失; 等等。 基础大模型终将 commoditize (商品化), toB 领域看谁能将 LLM 更好和复杂的生产环节衔接好帮客户落地提高生产效率, toC 领域看谁有流量入口, 最终才会获取 AI 产业价值创造中最多的利润
1.3K10编辑于 2025-02-02 - 来自专栏众森企服
解读《生成式人工智能服务管理暂行办法》：我的大模型服务需要备案还是登记？
最近，很多客户电话咨询大模型备案和登记，还有算法备案的相关问题，很多客户容易搞混，不了解大模型备案和登记到底是什么？今天，众森企服就给大家详细讲讲我的大模型服务到底需要备案还是登记？ 一、大模型备案和登记的背景及意义1、大模型备案和登记的背景在人工智能技术快速发展的背景下，生成式人工智能服务的广泛应用引发了社会各界的关注。 二、国内大模型备案和登记情况截至2025年3月，国内总共通过了大模型备案505个，其中大模型服务备案345个，占比68.32%，大模型登记备案159个，占比31.48%。 2、大模型登记定义： 大模型登记，指的是“网信部门会同相关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》及相关要求，对通过API接口或其他方式直接调用已备案大模型能力，且面向境内公众提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务开展登记工作 （二）大模型登记1、大模型登记所需材料登记备案申请表：填写企业基本信息、所调用第三方大模型的相关信息（如模型名称、备案号、提供方等）、自身产品或服务的信息（如应用领域、服务对象、功能介绍等）。
4.1K31编辑于 2025-05-16 一篇带你了解：调用第三方API的“大模型登记”该怎么做
答案是：不用，但是想要模型场景合规，可以做“大模型登记”在此，我整理了一些相关”大模型等级“的资料，供需要的友友们参考！ 二、大模型登记相关信息1.审批机构:省/直辖市/自治区网信办(无需提交中央网信办)2.优点：周期短（3-5个月实际以网信办为准）、难度低、风险小3.适用业务:仅调用三方已备案大模型接口，无微调无训练数据 4.责任主体:大模型的调用方(使用方)，核心目标是追踪大模型的应用场景，如应用范围，数据调用范围和风险等级评估等。 5.产品阶段：产品已达上线前最后阶段，已经完成内测，有可对外的产品或者demo，提交申请表，向网信办申请，该产品符合相关的安全性要求三、大模型登记流程(以江苏为例)第一步:对接省网信办，填写《企业信息表 》:企业名称、大模型名称、属地、联系人、联系方式、大模型类型、服务提供方式和服务提供范围等;第二步:提交企业信息后发放登记材料进行登记第三步:审查通过，省网信办发布登记公告，取得“上线编号”第四步:将“
1.2K10编辑于 2025-08-14- 来自专栏大模型应用
大模型应用：本地大模型部署中的Token效率优化与性能分析.9
引言 在大模型应用日益普及的今天，对模型交互过程中Token消耗的深入理解和有效管理变得至关重要。 Token作为大模型处理文本的基本单位，不仅直接关系到模型的响应速度和质量，更影响着计算资源的消耗和使用成本。 随着模型规模的不断扩大和应用场景的多样化，如何在不牺牲对话质量的前提下优化Token使用效率，已成为提升大模型应用经济性和实用性的关键问题。 助理回复："我是通义千问，一个由开发的大语言模型。我致力于帮助用户解答问题、提供信息和执行各种任务。" ，确保系统在不同硬件环境下的可用性通过持续的技术迭代和优化，我们相信Token效率优化将在推动大语言模型普惠应用方面发挥越来越重要的作用。
82743编辑于 2026-02-06 - 来自专栏Python与算法之美
9，模型的评估
模块中的交叉验证相关方法可以评估模型的泛化能力，能够有效避免过度拟合。 二，分类模型的评估 模型分类效果全部信息： confusion_matrix 混淆矩阵,误差矩阵。 ? 模型整体分类效果： accuracy 正确率。通用分类评估指标。 模型对某种类别的分类效果： precision 精确率，也叫查准率。模型不把正样本标错的能力。“不冤枉一个好人”。 recall 召回率，也叫查全率。模型识别出全部正样本的能力。 三，回归模型的评估 回归模型最常用的评估指标有： r2_score(r方，拟合优度，可决系数) explained_variance_score(解释方差得分) ? ? 留出法 为了解决过拟合问题，常见的方法将数据分为训练集和测试集，用训练集去训练模型的参数，用测试集去测试训练后模型的表现。
1.1K31发布于 2020-07-17 - 来自专栏程序员的知识天地
Python中9大时间序列预测模型
当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。 预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分。 模型的表示法涉及指定模型p的顺序作为AR函数的参数。 ）模型。 它结合了ARIMA模型，能够在季节性水平上执行相同的自回归、差分和移动平均建模。 SARIMAX方法还可用于使用外生变量对包含的模型进行建模，例如ARX，MAX，ARMAX和ARIMAX。
1.9K40发布于 2019-05-25 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境
後來受到NLP在Transformer技術的突破，對視覺技術產生非常大的衝擊，於是Google在2021年提出的ViT（Vision Transform）技術，對機器視覺上的圖片分類、物體檢測、語義分割等應用 ，產生非常大的變化，不僅在效能上有所突破，並且爲視覺與大語言模型相結合的多模態技術，開創新的格局。 本文章的重點，在於爲大家提供一個快速搭建測試不同ViT模型的實驗環境，因此需要尋找合適的模型來進行示範，爲此我們找到非常適合在邊緣AI設備上部署的EfficientViT模型。 opencv-python timm==0.6.13 tqdm torchprofile matplotlib git+https://github.com/zhijian-liu/torchpack.git@3a5a9f7ac665444e1eb45942ee3f8fc7ffbd84e5 目前項目提供三大類應用，我們可以到 https://github.com/mit-han-lab/efficientvit/tree/master/applications 看到cls.md、sam.md
45210编辑于 2024-11-04 - 来自专栏AIOT
在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境
後來受到NLP在Transformer技術的突破，對視覺技術產生非常大的衝擊，於是Google在2021年提出的ViT（Vision Transform）技術，對機器視覺上的圖片分類、物體檢測、語義分割等應用 ，產生非常大的變化，不僅在效能上有所突破，並且爲視覺與大語言模型相結合的多模態技術，開創新的格局。 本文章的重點，在於爲大家提供一個快速搭建測試不同ViT模型的實驗環境，因此需要尋找合適的模型來進行示範，爲此我們找到非常適合在邊緣AI設備上部署的EfficientViT模型。 0.15.2einopsopencv-pythontimm==0.6.13tqdmtorchprofilematplotlibgit+https://github.com/zhijian-liu/torchpack.git@3a5a9f7ac665444e1eb45942ee3f8fc7ffbd84e5transformersonnxonnxsimonnxruntimegit 目前項目提供三大類應用，我們可以到 https://github.com/mit-han-lab/efficientvit/tree/master/applications 看到cls.md、sam.md
36010编辑于 2024-11-01 - 来自专栏机器学习/数据可视化
数据平滑9大妙招
今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换 阶多项式拟合的案例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 示例数据x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Loess平滑的核心思想是在每个数据点附近拟合一个局部多项式模型，然后使用这些局部模型的加权平均来获得平滑曲线。 可调参数：Loess允许用户指定平滑窗口的大小或带宽，以控制局部模型的拟合程度。较小的带宽会导致更强的局部适应，而较大的带宽会导致更平滑的曲线。 卡尔曼滤波基于状态空间模型，其中系统状态通过线性或非线性动态模型演化，并且由观测模型通过传感器观测进行测量。
6.4K44编辑于 2023-10-13
腾讯云开发者
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