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首先，更大范围推动数字化向智能化抵进。我国在数字化转型方面成效显著。面对人工智能浪潮，必须加快完成智能化升级。产业体系完整、产业链供应链健全，是我国的独有优势，许多产业已经形成很好的数字化基础，进一步推动更大范围、更深程度的智能化将有效带动发展方式转型，开拓经济增长新空间。截至2025年底，我国已累计建成4.3万余家智能工厂，在汽车制造、电子信息等领域已建成大量智能工厂与数字化车间。但要看到，当前多数智能工厂侧重自动化设备使用与工业软件应用，人工智能赋能的深度尚待提升。新一代智能制造的发展方向是生产系统能够自主感知、学习、决策，并做出相应的生产调度和优化迭代。应进一步明确智能化转型升级方向，扩大智能制造和智能工厂示范范围，推进工业供应链智能协同，加强自适应供需匹配，推广人工智能驱动的生产工艺优化方法，让制造业成为人工智能科技创新和产业创新深度融合的主战场。
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最后，The paper demonstrated 90% success against knowledge bases containing millions of documents, using gradient-optimized payloads. What I tested is a vocabulary-engineering approach — no optimization against the embedding model — against a 5-document corpus. The corpus is obviously smaller than what the paper evaluated, so the success rate isn’t directly comparable. The value of a small local lab is reproducibility and clarity of mechanism, not scale. In a real production knowledge base with hundreds of documents on the same topic, the attacker needs more poisoned documents to reliably dominate the top-k — but the attack remains viable. The PoisonedRAG authors showed that even at millions-of-documents scale, five crafted documents are sufficient when using their optimization approach.
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