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近日，在大连理工大学、某医院共同发起的“天池AI大模型赛——《CHIP2025-面向中文电子病历的代谢性疾病出院用药推荐任务》”中，紫光股份旗下新华三集团参赛队伍“精益智维团队”凭借在大模型调优、数据治理与推理优化等方面的综合技术能力，从526支高水平参赛队伍中脱颖而出，荣获大赛三等奖，充分展现了在AI大模型落地应用中的工程化调优能力。
聚焦真实医疗痛点
多维调优实现医疗场景高精度输出
天池大赛是国内AI领域最具影响力的实战竞技平台之一，本次赛事聚焦真实临床场景，旨在通过AI大模型对脱敏后的中文电子病历进行智能分析，自动生成个体化出院用药方案，助力提升慢性病管理质量与合理用药水平。
随着我国代谢性疾病患者数量持续攀升，出院带药作为连接住院治疗与社区/家庭管理的关键环节，直接影响患者的长期预后和再入院风险。然而，如何从复杂的住院病程记录、检验结果与用药信息中高效提炼关键决策依据，仍是临床实践中的重大挑战。
本次比赛基于统一的评测数据集（CDrugRed）建模，任务要求模型从651种候选药物中生成精准的出院用药推荐。参赛者需围绕开源大模型（参数规模≤10B）开展调优，涵盖数据预处理、数据增强、模型训练、提示词工程、模型融合等全流程技术攻关，对团队的AI综合工程能力提出极高要求。
面对这一挑战，新华三集团技术服务部精益智维团队依托在智算运维服务中积累的AI工程化经验，开展了一系列关键技术攻关，经过赛事中开发与真实世界评测两个阶段的角逐取得优异成绩。
•数据增强策略：针对罕见药物与低频病历样本，团队设计过采样机制，对低频药物占比超阈值的病历进行复制增强，显著提升模型对边缘病例的识别能力。
•多模型融合投票：对GLM-4-9B、GLM-4-9B-0414、Llama-3-8B等五个主流开源大模型分别微调，并采用“至少三次出现才入选”的融合机制，有效降低单一模型偏差，提升预测鲁棒性。
•推理后处理优化：利用difflib库结合人工构建的药物名称映射表，对模型输出进行标准化矫正，解决因术语差异导致的匹配误差问题。
•端到端调优协同：结合传统超参数调优、提示词工程与训练策略调整，实现从数据到推理的全链路性能增益。
打造全栈智算运维服务
加速AI与行业深度融合
此次获奖不仅是对新华三AI技术实力的认可，更是新华三面向智算时代升级打造的全栈运维解决方案——云智运维管理服务（AI Cloud Operation,ACO）在垂直行业深度赋能的价值体现。智算运维服务是ACO云智运维管理服务针对智算场景推出的智算运维解决方案，覆盖算力工程、数据工程、模型工程三大维度，提供从基础设施稳定性保障到数据安全、从模型训推优化到AI应用支撑的一体化能力。
在算力工程层面，依托 H3C ICOP统一智算运维平台，构建起覆盖全栈监控、标准化巡检、主动式风险排查、端到端故障管理、系统化性能调优的智算中心稳定性保障方案。在某千卡智算集群项目中，成功通过系统性调优使A11-Reduce通信性能提升38%，降低大模型训练成本、提升训练效率，为客户提供更高效、经济的智算支撑。
在数据工程方面，构建覆盖数据设计、采集、预处理、标注、质检到运营的全流程治理体系，构建AI高质量数据集，确保模型训练与推理的数据可靠性。
在模型工程领域，具备大模型规划设计、选型评估、高效微调、量化蒸馏、推理部署及RAG系统构建等全周期服务能力，已成功支撑DeepSeek、Llama等主流开源大模型的部署与调优，并在运营商、工业等典型行业场景中实现落地应用。
目前，新华三ACO云智运维管理服务的项目实践已在全国30+个省份落地，服务超百家行业头部客户，形成了可复制、可扩展的运维运营模式。本次大赛的优异表现，再次印证了新华三在大模型工程化落地方面的技术积累。
随着AI迈向产业深水区，新华三集团将持续构建“全栈智算运维平台为基础、行业专家团队为核心、AI原生运维智能体为引擎”的一体化智算运维支撑体系，助力客户全面释放智算资源生产力，推动AI在医疗、金融、制造等关键行业的规模化应用，真正让算力“活”起来、让智能“用”起来，赋能百行百业的智能化转型。
