公司網(wǎng)站 設(shè)計(jì),建設(shè)好一個(gè)網(wǎng)站需要,企業(yè)網(wǎng)站流程,女孩學(xué)電子商務(wù)專業(yè)好就業(yè)嗎本期給大家推薦一篇基于LLM的故障診斷論文#xff1a;邁向新一代智能維護(hù)#xff1a;大模型與小模型的協(xié)同融合#xff0c;論文系統(tǒng)性地提出了面向工業(yè)場(chǎng)景的智能維護(hù)融合框架Sentosa LLM#xff0c;通過分層架構(gòu)有機(jī)整合大模型的語(yǔ)義理解與小模型的精準(zhǔn)計(jì)算能力。 該研究…本期給大家推薦一篇基于LLM的故障診斷論文邁向新一代智能維護(hù)大模型與小模型的協(xié)同融合論文系統(tǒng)性地提出了面向工業(yè)場(chǎng)景的智能維護(hù)融合框架Sentosa LLM通過分層架構(gòu)有機(jī)整合大模型的語(yǔ)義理解與小模型的精準(zhǔn)計(jì)算能力。該研究不僅梳理了多種協(xié)同范式更針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域在實(shí)時(shí)性、可靠性、領(lǐng)域適應(yīng)性與知識(shí)融合等方面的核心挑戰(zhàn)提出了創(chuàng)新性解決方案。論文以通信機(jī)房節(jié)能與儲(chǔ)能電站故障檢測(cè)為案例驗(yàn)證了框架在提升預(yù)測(cè)精度、增強(qiáng)決策可解釋性以及實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同方面的顯著效果。本文對(duì)于推動(dòng)智能維護(hù)系統(tǒng)向更智能、可靠、易集成的方向發(fā)展具有重要的理論與應(yīng)用價(jià)值。論文題目Towards Next-Generation Intelligent Maintenance: Collaborative Fusion of Large and Small Models目錄摘要1 引言2 總體框架3 所提 SENTOSA LLM 框架4 案例一:通信運(yùn)營(yíng)商機(jī)房節(jié)能4.1 背景4.2 數(shù)據(jù)集4.3 結(jié)果5 案例研究二儲(chǔ)能電站故障檢測(cè)5.1 背景5.2 數(shù)據(jù)集5.3 結(jié)果6 結(jié)論最近兩年大家都可以看到AI的發(fā)展有多快我國(guó)超10億參數(shù)的大模型在短短一年之內(nèi)已經(jīng)超過了100個(gè)現(xiàn)在還在不斷的發(fā)掘中時(shí)代在瞬息萬變我們又為何不給自己多一個(gè)選擇多一個(gè)出路多一個(gè)可能呢與其在傳統(tǒng)行業(yè)里停滯不前不如嘗試一下新興行業(yè)而AI大模型恰恰是這兩年的大風(fēng)口整體AI領(lǐng)域2025年預(yù)計(jì)缺口1000萬人其中算法、工程應(yīng)用類人才需求最為緊迫學(xué)習(xí)AI大模型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程需要時(shí)間和持續(xù)的努力。但隨著技術(shù)的發(fā)展和在線資源的豐富零基礎(chǔ)的小白也有很好的機(jī)會(huì)逐步學(xué)習(xí)和掌握。【點(diǎn)擊藍(lán)字獲取】【2025最新】AI大模型全套學(xué)習(xí)籽料可白嫖LLM面試題AI大模型學(xué)習(xí)路線大模型PDF書籍640套AI大模型報(bào)告等等從入門到進(jìn)階再到精通超全面存下吧摘要隨著智能技術(shù)的迅猛發(fā)展融合大模型與小模型的協(xié)作框架已成為提升工業(yè)維護(hù)效能的創(chuàng)新方案。然而該領(lǐng)域仍面臨諸多挑戰(zhàn)領(lǐng)域適應(yīng)性不足、實(shí)時(shí)性能與可靠性欠缺、集成復(fù)雜度過高以及知識(shí)表征與融合困難等問題。針對(duì)這些挑戰(zhàn)我們提出了一種適用于工業(yè)場(chǎng)景的智能維護(hù)框架。該框架采用五層架構(gòu)設(shè)計(jì)將領(lǐng)域特定小模型的精準(zhǔn)計(jì)算能力與大語(yǔ)言模型的認(rèn)知推理、知識(shí)整合及交互功能相融合旨在實(shí)現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用中更精準(zhǔn)、智能且高效的維護(hù)。通過電信設(shè)備機(jī)房維護(hù)和儲(chǔ)能電站智能服務(wù)兩個(gè)實(shí)際案例的驗(yàn)證該框架顯著提升了維護(hù)效率。關(guān)鍵詞智能維護(hù)、大模型、小模型、融合1 引言智能維護(hù)在提升系統(tǒng)可靠性、助力復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的及時(shí)決策方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用[1]。大語(yǔ)言模型LLMs的快速發(fā)展為工業(yè)場(chǎng)景中的智能維護(hù)需求提供了全新解決方案。LLMs已在故障診斷和智能維護(hù)等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展。在電網(wǎng)故障診斷、設(shè)備振動(dòng)分析[2]-[6]等領(lǐng)域研究人員提出了整合LLMs的新方法有效突破傳統(tǒng)技術(shù)的局限從而提升診斷準(zhǔn)確性和可解釋性。在智能維護(hù)領(lǐng)域涵蓋電力[7]、港口[8]和鐵路[9]等行業(yè)專用模型與創(chuàng)新架構(gòu)的構(gòu)建推動(dòng)了向智能維護(hù)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型。例如MaintAGT專業(yè)大模型[7]和基于LLM的港口設(shè)備維護(hù)助手顯著提高了運(yùn)營(yíng)效率。此外為應(yīng)對(duì)機(jī)械設(shè)備健康管理及預(yù)測(cè)與健康管理PHM中的挑戰(zhàn)提出了 PHM -LM框架[10]為實(shí)現(xiàn)工業(yè)運(yùn)營(yíng)的智能化轉(zhuǎn)型提供了新的發(fā)展方向和技術(shù)路徑。然而上述工作主要依賴于大模型傳統(tǒng)的文本理解和推理能力。相比之下傳統(tǒng)小模型SMs在處理特定領(lǐng)域、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和執(zhí)行精確計(jì)算任務(wù)方面具有固有優(yōu)勢(shì)。結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)大和小模型融合與協(xié)作的技術(shù)框架將是提高工業(yè)場(chǎng)景中智能維護(hù)系統(tǒng)性能的關(guān)鍵方法。本文進(jìn)一步回顧了大和小模型融合與協(xié)作的現(xiàn)有范式并提出了一種專門針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景智能維護(hù)設(shè)計(jì)的詳細(xì)技術(shù)框架。通過電信機(jī)房維護(hù)和新能源電站智能維護(hù)的案例研究分析了該框架的合理性與先進(jìn)性。2 總體框架2.1 基本定義通常大模型指的是一種參數(shù)數(shù)量龐大規(guī)模達(dá)數(shù)十億甚至更多的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[11][12]。通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練該模型能夠全面理解和生成語(yǔ)言、圖像等數(shù)據(jù)。借助該模型可無需或僅需少量微調(diào)即可適配特定下游任務(wù)。根據(jù)處理的不同數(shù)據(jù)大模型可以進(jìn)一步分為大語(yǔ)言模型和大型多模態(tài)模型。相應(yīng)地小模型指的是參數(shù)量較少規(guī)模在十億或以下的模型。如果按照技術(shù)框架的核心差異進(jìn)行劃分小模型還可以進(jìn)一步分為兩類 SLM小型大模型和傳統(tǒng)小模型業(yè)務(wù)小模型、垂直小模型。其中SLMs是經(jīng)過蒸餾和量化處理的LLMs的輕量級(jí)版本應(yīng)用于特定領(lǐng)域如 Deepseek-R1-1.5B 傳統(tǒng)小模型是指通過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)框架如CNN/ RNN生成的參數(shù)量較少的模型例如CV模型如Yolo/ResNet或數(shù)據(jù)模型如線性回歸、決策樹回歸和貝葉斯回歸。表I展示了大模型與小模型的簡(jiǎn)要比較。表I大模型與小模型的比較2.2 協(xié)作范式近年來為實(shí)現(xiàn)大模型與小模型的融合協(xié)作學(xué)界提出了多種框架方案旨在充分發(fā)揮大語(yǔ)言模型LLMs的通用知識(shí)與理解能力同時(shí)結(jié)合小模型SMs的領(lǐng)域?qū)ｉL(zhǎng)與計(jì)算精度。這些框架可大致歸納為以下幾種范式?LLM作為控制器該范式中大語(yǔ)言模型接收用戶指令或感知環(huán)境信息分解并規(guī)劃任務(wù)調(diào)用外部工具包括各類小模型執(zhí)行特定子任務(wù)。大語(yǔ)言模型負(fù)責(zé)理解意圖、整合信息并生成最終結(jié)果。典型框架包括Hugging-GPT[13]、AutoGPT[14]等其提供工具調(diào)用、內(nèi)存管理、智能體構(gòu)建等機(jī)制如圖1(a)所示。?LLM增強(qiáng)型小模型該范式聚焦于利用大語(yǔ)言模型提升小模型的性能或易用性。例如通過大語(yǔ)言模型生成小模型訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)、解釋小模型的預(yù)測(cè)結(jié)果或?qū)⑿∧Ｐ洼敵鲛D(zhuǎn)換為自然語(yǔ)言報(bào)告如**圖1(b)**所示。?小模型增強(qiáng)型大語(yǔ)言模型該范式通過小模型為大語(yǔ)言模型提供精準(zhǔn)的領(lǐng)域知識(shí)、事實(shí)依據(jù)或計(jì)算能力從而解決大語(yǔ)言模型存在領(lǐng)域知識(shí)不足、計(jì)算不準(zhǔn)確或生成幻覺等問題。檢索增強(qiáng)生成RAG是該范式的一個(gè)典型代表。通過檢索相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)這些知識(shí)庫(kù)可由SMs處理或構(gòu)建SMs協(xié)助LLMs生成更準(zhǔn)確可靠的內(nèi)容如**圖1?**所示。?混合協(xié)作結(jié)合上述范式的特征根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整LLMs與SMs的角色及交互方式形成更復(fù)雜的協(xié)作模式工作流程。例如LLM會(huì)先進(jìn)行初步診斷調(diào)用SMs進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證和深度分析隨后整合信息生成最終報(bào)告及維護(hù)建議。如**圖1(d)**所示LlamaIndex、LangGraph和MetaGPT等框架可構(gòu)建復(fù)雜工作流程。圖1LLM與SM協(xié)作的不同范式不同范式的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)及適用場(chǎng)景對(duì)比詳見表II。目前業(yè)界已存在適用于大和小模型的協(xié)作框架例如AutoGPT、LangChain、LlamaIndex、AutoGen等。這些主流框架雖具備強(qiáng)大的基礎(chǔ)功能但在直接應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域智能維護(hù)場(chǎng)景時(shí)仍存在若干不足?領(lǐng)域適配性通用框架往往缺乏針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)類型的深度優(yōu)化支持例如高頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)、傳感器陣列數(shù)據(jù)及工業(yè)控制系統(tǒng)日志。?實(shí)時(shí)性能與可靠性工業(yè)場(chǎng)景對(duì)故障診斷的實(shí)時(shí)性能及運(yùn)維決策的可靠性要求極高。現(xiàn)有框架中大語(yǔ)言模型的調(diào)用延遲、潛在的幻覺問題以及復(fù)雜工作流程的穩(wěn)定性可能難以滿足這些要求。?集成復(fù)雜性將故障預(yù)測(cè)模型、根本原因分析模型、最優(yōu)調(diào)度算法等廣泛部署在現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)中的各種專家模型SMs整合到通用框架中通常需要大量定制化開發(fā)和接口適配工作。?知識(shí)表示與整合如何有效將工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)制知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)與實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)相結(jié)合通過統(tǒng)一的中間表示如知識(shí)圖譜和語(yǔ)義層連接大語(yǔ)言模型LLMs和小模型SMs是現(xiàn)有框架尚未完全解決的挑戰(zhàn)。表 IILLMs與SMs之間各種協(xié)作模式的比較3 所提 SENTOSA LLM 框架為突破現(xiàn)有工業(yè)應(yīng)用框架的局限并深度整合智能維護(hù)流程我們提出了一種適用于工業(yè)場(chǎng)景的智能維護(hù)技術(shù)框架——Sentosa LLM。該框架采用分層解耦設(shè)計(jì)旨在將領(lǐng)域特定智能模型SM的精準(zhǔn)計(jì)算能力與大語(yǔ)言模型LLM的認(rèn)知推理、知識(shí)整合及交互能力有機(jī)結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)高效、可靠且易于集成的智能解決方案。如圖2所示Sentosa LLM框架的核心由設(shè)備層、數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層及決策交互層構(gòu)成。其中模型層作為框架核心負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、分析、建模與推理體現(xiàn)了大模型與小模型的深度融合。該層主要包含兩個(gè)協(xié)同工作的子模塊領(lǐng)域特定SM模塊和LLM協(xié)作模塊。Sentosa LLM框架通過以下核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)與中小型企業(yè)及外部知識(shí)的交互與整合1中間表征與知識(shí)橋接技術(shù)通過工業(yè)知識(shí)圖譜、語(yǔ)義層和向量數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建統(tǒng)一知識(shí)表征體系實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本、領(lǐng)域知識(shí)與模型輸出的無縫銜接2提示工程設(shè)計(jì)通過精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化輸入大語(yǔ)言模型的指令引導(dǎo)其完成任務(wù)理解、規(guī)劃與執(zhí)行3相關(guān)性輔助檢索技術(shù)利用向量數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)圖譜提取相關(guān)上下文信息顯著提升大語(yǔ)言模型生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性。4工作流引擎負(fù)責(zé)根據(jù)預(yù)設(shè)模板或動(dòng)態(tài)需求協(xié)調(diào)并調(diào)度語(yǔ)言模型LLM與智能模塊SMs之間的協(xié)作流程自動(dòng)執(zhí)行包含數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)用、信息整合及結(jié)果生成等復(fù)雜任務(wù)流。5工具調(diào)用通過定義標(biāo)準(zhǔn)化接口如API、函數(shù)調(diào)用、模型上下文協(xié)議使語(yǔ)言模型能夠調(diào)用智能模塊中的模型作為執(zhí)行專業(yè)計(jì)算任務(wù)的工具。通過上述分層設(shè)計(jì)與協(xié)同機(jī)制Sentosa LLM框架可有效整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)合大模型與小模型的優(yōu)勢(shì)完整運(yùn)行智能維護(hù)流程最終在工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、智能且高效的維護(hù)方案。圖2Sentosa LLM框架架構(gòu)支持大與小模型協(xié)同工作此外在該框架中模型結(jié)果的可解釋性通過“透明化模型設(shè)計(jì)可追溯交互流程領(lǐng)域知識(shí)深度整合多維度評(píng)估驗(yàn)證”實(shí)現(xiàn)。具體措施包括? 模型系統(tǒng)SMs負(fù)責(zé)執(zhí)行基于規(guī)則的可解釋推理例如基于物理公式的故障閾值判斷。? 語(yǔ)言模型LMs提供自然語(yǔ)言解釋并關(guān)聯(lián)行業(yè)知識(shí)例如“根據(jù)歷史案例該溫度異?？赡苁怯山M件老化導(dǎo)致”。? 模型系統(tǒng)與語(yǔ)言模型通過日志系統(tǒng)和可視化工具形成完整的可解釋鏈條最終提升工程師對(duì)維護(hù)建議的信任度和執(zhí)行效率。4 案例一通信運(yùn)營(yíng)商機(jī)房節(jié)能4.1 背景隨著5G技術(shù)的普及和數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)展通信運(yùn)營(yíng)商機(jī)房的運(yùn)維挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻。實(shí)驗(yàn)旨在驗(yàn)證Sentosa LLM框架通過大模型與小模型協(xié)同工作對(duì)提升機(jī)房溫度預(yù)測(cè)精度、優(yōu)化空調(diào)控制、節(jié)約能源及降低能耗的實(shí)際效果。4.2數(shù)據(jù)集本研究采用中國(guó)聯(lián)通某機(jī)房采集的數(shù)據(jù)集時(shí)間跨度為2024年1月1日至12月31日。該數(shù)據(jù)集包含多源異構(gòu)數(shù)據(jù)既涵蓋內(nèi)部運(yùn)行狀態(tài)也包含外部環(huán)境變量。具體而言時(shí)間序列數(shù)據(jù)包括多個(gè)室內(nèi)傳感器采集的溫濕度讀數(shù)、空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)日志以及電表測(cè)量值所有數(shù)據(jù)均以兩分鐘為間隔記錄。外部環(huán)境數(shù)據(jù)通過大模型調(diào)用外部工具每小時(shí)獲取包含室外溫度、濕度及極端天氣指標(biāo)。此外數(shù)據(jù)集還包含非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)包括運(yùn)維日志及空調(diào)設(shè)備操作手冊(cè)。4.3結(jié)果基線模型是一個(gè)長(zhǎng)短期記憶LSTM網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)采用基于規(guī)則的專家系統(tǒng)實(shí)施節(jié)能控制策略該系統(tǒng)使用預(yù)定義的規(guī)則引擎開發(fā)。對(duì)三種配置進(jìn)行了比較分析使用原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練的 LSTM 模型、使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的 LSTM 模型以及通過基于LLM的校正進(jìn)一步優(yōu)化的 LSTM 輸出該校正結(jié)合了高階語(yǔ)義特征。結(jié)果見表III。表 III不同模式下溫度預(yù)測(cè)結(jié)果的比較研究結(jié)果表明在Sentosa LLM框架下通過協(xié)同增強(qiáng) LSTM 在設(shè)備間溫度預(yù)測(cè)中的性能顯著提升。具體而言通過利用LLM驅(qū)動(dòng)的歷史記錄和領(lǐng)域特定文本信息分析生成目標(biāo)增強(qiáng)數(shù)據(jù)平均絕對(duì)誤差MAE和均方根誤差RMSE分別降低了15.4%和17.5%。此外通過整合來自外部環(huán)境條件和內(nèi)部系統(tǒng)狀態(tài)的上下文信號(hào)與僅使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型相比優(yōu)化后的預(yù)測(cè)在MAE、 RMSE 和平均絕對(duì)百分比誤差MAPE方面進(jìn)一步降低了約18%。表IV進(jìn)一步展示了溫度控制性能及相應(yīng)節(jié)能效果的一周間隔比較評(píng)估。該評(píng)估基于同一設(shè)備室內(nèi)在不同預(yù)測(cè)方案和控制策略下進(jìn)行的實(shí)際部署。表IV不同策略下溫度控制精度與能耗的比較5 案例研究二儲(chǔ)能電站故障檢測(cè)5.1 背景儲(chǔ)能電站對(duì)平衡電網(wǎng)供需、提升能源利用效率具有關(guān)鍵作用。然而這類電站面臨電池內(nèi)部微短路、熱失控等安全隱患以及電池健康狀態(tài)評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)的不足。這些問題和潛在風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重威脅著儲(chǔ)能電站的安全運(yùn)行。因此亟需采用先進(jìn)的智能運(yùn)維技術(shù)確保其安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行。本實(shí)驗(yàn)以儲(chǔ)能電站微短路故障的早期診斷為例研究深度學(xué)習(xí)模型的對(duì)比分析及大模型與小模型的協(xié)同應(yīng)用。5.2數(shù)據(jù)集我們利用從位于山東省的 511MW/1071.5MWh 容量?jī)?chǔ)能電站中收集的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集來源于電池管理系統(tǒng)BMS在單電池水平上收集的電化學(xué)時(shí)間序列數(shù)據(jù)包括以1秒間隔和2年持續(xù)時(shí)間采樣的電壓、電流和溫度。5.3結(jié)果我們?nèi)钥紤]使用 LSTM 網(wǎng)絡(luò)作為基線小模型。首先通過卡爾曼濾波對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。然后通過小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD進(jìn)行特征提取之后訓(xùn)練 LSTM 網(wǎng)絡(luò)來檢測(cè)輕微的內(nèi)部短路故障。在Sentosa LLM框架內(nèi)用戶通過邏輯模型查詢電池陣列的健康狀態(tài)?；诩傻闹R(shí)庫(kù)和系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)邏輯模型調(diào)用小型 LSTM 模型生成診斷結(jié)果。隨后這些結(jié)果會(huì)進(jìn)行時(shí)空一致性檢查例如判斷異常集群是否位于同一冷卻分支內(nèi)或電壓下降是否先于溫度升高。這一過程能夠修正小模型產(chǎn)生的診斷輸出從而提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。邏輯模型隨后生成并提供維護(hù)建議。該框架通過延長(zhǎng)檢測(cè)提前時(shí)間同時(shí)保持高診斷準(zhǔn)確性顯著提升了鋰離子電池系統(tǒng)中輕微內(nèi)部短路的早期預(yù)警能力。它還實(shí)現(xiàn)了低推理延遲和內(nèi)存使用支持實(shí)時(shí)工業(yè)部署。對(duì)于每個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)提供可操作的建議使復(fù)雜環(huán)境中能夠進(jìn)行主動(dòng)且智能的故障管理。表V典型故障檢測(cè)案例分析6 結(jié)論我們深入研究了大模型在工業(yè)系統(tǒng)智能維護(hù)中的應(yīng)用。通過系統(tǒng)梳理現(xiàn)有方法與實(shí)施方案我們精準(zhǔn)定位了各方法的優(yōu)勢(shì)與局限。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)我們提出了一種融合大模型與小模型互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)的統(tǒng)一框架。該框架采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠有效整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。我們巧妙結(jié)合了大模型的語(yǔ)義推理能力與小模型的低延遲、高資源效率特性為維護(hù)全生命周期提供端到端的決策支持。通過在通信設(shè)備機(jī)房和儲(chǔ)能系統(tǒng)等典型工業(yè)場(chǎng)景中的實(shí)踐驗(yàn)證該方案展現(xiàn)出顯著的效能、良好的擴(kuò)展性并有望成為未來智能維護(hù)解決方案的基石范式。最近兩年大家都可以看到AI的發(fā)展有多快我國(guó)超10億參數(shù)的大模型在短短一年之內(nèi)已經(jīng)超過了100個(gè)現(xiàn)在還在不斷的發(fā)掘中時(shí)代在瞬息萬變我們又為何不給自己多一個(gè)選擇多一個(gè)出路多一個(gè)可能呢與其在傳統(tǒng)行業(yè)里停滯不前不如嘗試一下新興行業(yè)而AI大模型恰恰是這兩年的大風(fēng)口整體AI領(lǐng)域2025年預(yù)計(jì)缺口1000萬人其中算法、工程應(yīng)用類人才需求最為緊迫學(xué)習(xí)AI大模型是一項(xiàng)系統(tǒng)工程需要時(shí)間和持續(xù)的努力。但隨著技術(shù)的發(fā)展和在線資源的豐富零基礎(chǔ)的小白也有很好的機(jī)會(huì)逐步學(xué)習(xí)和掌握。【點(diǎn)擊藍(lán)字獲取】【2025最新】AI大模型全套學(xué)習(xí)籽料可白嫖LLM面試題AI大模型學(xué)習(xí)路線大模型PDF書籍640套AI大模型報(bào)告等等從入門到進(jìn)階再到精通超全面存下吧