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-要求参赛团队基于沐曦软件栈平台，结合大模型技术，面向影视、医疗、金融、教育及其他行业培育创新行业方案，解决行业发展痛点、助力产业智能化升级，培育人工智能的应用生态。
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-方向1.影视行业:面向当前影视行业内容制作周期长、创意匮乏等挑战，基于GPU平台实现大模型技术实现内容生成、智能剪辑、字幕生成等任务场景创新，降低影视内容制作成本、提升创作效率。
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-方向2.医疗行业:人工智能技术在医疗行业应用深度、广度逐渐加深，依托GPU平台，有效提升疾病诊断、健康管理、远程医疗服务智能化水平，大幅度提升诊断结果精度。
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-方向3.金融行业:当前，人工智能高效赋能金融业务的提升管理。应用大模型技术赋能智能投研、个性化金融服务、量化分析以及风险管理场景，提升金融行业业务决策效率。
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-方向4.教育行业:人工智能技术已经在教育行业进行深入应用，逐步改变教育方式并实现小范围规模化试点。利用大模型等新型热点技术实现智能化教学辅助和个性化学习路径优化，深刻改变知识生产与传播方式，大幅提升教育教学效果。
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-方向5.自动驾驶:自动驾驶高度依赖精准、高效的感知和决策系统，大模型技术结合GPU算力可大幅提升环境感知、路径规划及自动驾驶仿真测试能力，加速行业落地进程。
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-方向6.其他:在制造、交通、物流等领域，大模型技术正成为解决关键问题的重要工具，鼓励参赛选手广泛探索有关领域场景的创新解决方案。
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-此外，提供进一步细化的建议赛题任务，可自选完成：
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-影视行业
-（1）基于大模型的剧本智能生成与创意优化平台
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-赛题内容：影视剧本创作周期长、创意迭代慢制约着影视产业的发展。本赛题旨在利用大模型（如Llama3、GPT系列模型等）结合影视剧本经典结构，实现剧情梗概生成、角色对话生成和剧情转折智能推荐，帮助编剧和制片公司加速创意迭代，提高内容质量与生产效率。
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-提交要求：参赛团队需提交基于开源大模型Serverless API调用及微调或prompt优化的智能剧本生成平台，包括剧本自动生成、情节智能推荐和剧本质量评估工具，需提供真实影视剧数据集验证及实际影视公司合作案例。
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-（2）影视后期特效智能制作辅助系统
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-赛题内容：传统影视后期制作周期长，特效合成工作量大。本赛题聚焦影视后期制作环节，通过大模型辅助生成特效场景、智能剪辑与视觉风格迁移工具，降低人力投入，提升后期制作效率。
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-提交要求：参赛团队需提供基于开源大模型Serverless API调用的大模型视觉特效生成引擎，并搭建可视化智能剪辑工具，提交真实影视素材上的效果验证报告及本地落地应用方案。
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-医疗行业
-（1）GPU加速的大模型医学影像智能诊断平台
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-赛题内容：医学影像分析对诊疗效率和诊断精度具有重大意义。本赛题旨在利用GPU算力优化医疗大模型在医学影像识别和病变区域定位的推理性能，推动高精度医学诊断快速落地。
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-提交要求：参赛团队需提供软硬件一体化医学影像分析平台，支持肺结节、肿瘤区域智能识别，提交基于开源大模型ServeriessAPl调用和本地医院部署测试数据。
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-（2）个性化健康管理与风险预测系统
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-赛题内容：本赛题面向慢病管理与预防健康领域，利用大模型结合本地居民健康数据，实现个性化健康风险预测、预警和健康干预建议，提升地方社区健康管理能力。
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-提交要求：参赛团队需提交健康大模型微调方案、Serverless API调用推理系统和社区居民健康管理应用案例报告，展示健康风险预测精度及实际社区试点效果。
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-金融行业
-（1）大模型驱动的智能投研与量化决策系统
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-赛题内容：金融行业面临海量数据处理与投资决策效率问题。通过大模型技术实现智能投研分析、市场趋势预测及量化策略自动生成，助力地方金融机构优化投资决策过程。
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-提交要求：参赛团队需提供智能投研与量化策略生成平台，包括市场数据分析引擎、智能决策支持工具，提交实际市场数据回测验证报告及金融机构合作实施案例。
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-（2）基于大模型的金融风险智能预警平台
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-赛题内容：金融风险管理是行业的核心需求。本赛题聚焦利用大模型构建面向信贷风险、市场风险等多场景的风险智能预测与实时预警系统，帮助金融企业提升风险管控能力。
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-提交要求：参赛团队提交风险预测模型优化方案与Serverless API调用推理优化系统，含垂直领域数据生成、评价指标体系及实际银行等金融机构合作落地验证案例。
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-教育行业
-（1）智能化个性化学习平台
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-赛题内容：利用大模型技术，针对学生个性化需求，自动生成定制化学习内容与精准学习路径规划，帮助教育机构提升教学效果，降低教师负担。
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-提交要求：参赛团队需提交大模型智能内容生成与个性化学习路径规划工具，包含软硬件优化方案、模型性能验证数据与教育场景实际落地案例。
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-（2）自动化智能作业批改与多语种实时翻译平台
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-赛题内容：提升教育行业的多语种教学及作业批改效率，本赛题希望参赛团队结合Whisper等模型，开发实现自动作业批改、实时语音翻译和课堂互动工具，推动智能化教育应用。
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-提交要求：参赛团队需提交Serverless API调用方案，配套语音识别与翻译精度验证报告、实际教育机构试用反馈案例。
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-自动驾驶
-（1）GPU加速的大模型自动驾驶实时感知与决策平台
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-赛题内容：本赛题围绕自动驾驶高精度实时环境感知与路径规划，参赛团队需实现基于大模型优化的目标检测、行为预测与实时决策系统，并完成本地实际路况测试与部署验证。
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-提交要求：参赛团队提交Serverless API调用方案、感知决策模型推理优化策略、实际路测验证报告与产业合作示范案例。
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-（2）自动驾驶场景仿真与异常场景智能生成平台
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-赛题内容：自动驾驶行业缺乏高质量的异常场景数据。本赛题要求团队构建自动驾驶仿真平台，利用大模型生成稀有但关键的异常驾驶场景，以提高自动驾驶系统的鲁棒性与安全性。
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-提交要求：参赛团队需提交大模型驱动的场景仿真平台，含异常场景智能生成模型、Serverless API调用推理引擎与仿真环境验证数据、实际车辆厂商合作落地应用案例。
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-其他行业
-（1）智能制造生产线视觉质检平台
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-赛题内容：通过大模型视觉分析技术，实现制造业生产线零部件缺陷快速检测与自动化报警，提高产线质量控制效率与精度。
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-提交要求：参赛团队需提交生产线视觉质检系统与模型优化、Serverless API调用及调优方案，含实际制造业产线实施案例与检测精度数据。
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-（2）交通物流智能化调度与决策平台
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-赛题内容：聚焦物流配送领域的效率与决策难题。利用大模型预测货运需求，实时优化车辆路线与调度策略，提高物流资源利用率与客户满意度。
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-提交内容：参赛团队需提交物流调度大模型与Serverless API调用及推理优化方案，提供实际物流公司合作实施验证案例及效果提升数据。