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Core Viewpoint - The introduction of an intelligent downhole operation system at the Changqing Oilfield is set to revolutionize shale oil development by significantly enhancing operational efficiency and decision-making speed, addressing challenges in the industry [3][4]. Group 1: Technological Advancements - The intelligent system, referred to as the "shale oil brain," allows for historical data and fault diagnosis to be accessed in under 10 seconds, a drastic reduction from over 40 minutes previously [3]. - The system aims to achieve zero time in decision response, zero delays in collaboration, zero blind spots in fault handling, and zero deviations in evaluation systems [3]. - The accuracy of fault identification has reached 90%, showcasing the system's effectiveness in improving operational efficiency [3]. Group 2: Industry Context - Shale oil is a crucial component of unconventional oil and gas resources, with its efficient development being vital for national energy security [3]. - The Changqing Oilfield accounts for over 50% of China's total shale oil production, yet faces challenges such as low operational efficiency and insufficient precise decision-making due to various factors [3][4]. Group 3: Innovation and Collaboration - The company emphasizes the need for innovative thinking to optimize industrial structure and leverage digital technologies for business model reconstruction and management transformation [4]. - Collaboration with specialized digital companies has led to the development of a diagnostic expert knowledge base, enhancing the entire operational process from perception to evaluation [4]. Group 4: Operational Efficiency - The intelligent system integrates over 20 parameters, including downhole pressure, temperature, and flow, enabling real-time monitoring and preemptive alerts for operational issues [4][6]. - The transition from "post-repair analysis" to "pre-repair warning" has significantly reduced response times for downhole diagnostics from hours to seconds [4]. - The application of the intelligent model is expected to lower maintenance costs and improve decision-making efficiency, with average fault handling times previously exceeding three days [6].

证券研究报告 计算机 DeepSeek GRM 带来新的推理 Scaling 路径 华泰研究 2025 年 5 月 06 日│中国内地 动态点评 近日，DeepSeek 团队的新论文《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》发布，引入了一种自我原则点评调优（SPCT）的方法， 提出了通用奖励模型在推理阶段的新算法，验证了推理阶段的扩展策略在效 率与性能上的双重优势。同时基于此方法推出 DeepSeek GRM 模型，27B 的参数能跑出目前 R1 模型 671B 参数相当的性能。我们认为该方法带来了 推理阶段新的 Scaling 方法，或暗示了 DeepSeek R2 的技术路径，模型迭 代加速可期。 SPCT 通过生成的方法获得奖励信号，拓展了推理 Scaling 路径 目前，强化学习已广泛应用于 LLM 的大规模后训练阶段，现有的模型已经 证明采用合适的学习方法，可以实现推理的可拓展性。但强化学习过程中的 挑战在于在人工规则之外的一般领域难以获得 LLMs 的准确奖励信号，这决 定了强化学习的效果。DeepSeek 团队发现在奖励模型中采 ...