當(dāng)前的大模型技術(shù)對(duì)工業(yè)制造業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用,。復(fù)旦大學(xué)教授,、博導(dǎo)，復(fù)旦創(chuàng)新中心主任汪衛(wèi)表示,，在設(shè)計(jì)方面,，通過(guò)學(xué)習(xí)相關(guān)文檔,，大模型能夠快速理解其中的設(shè)計(jì)思路，生成或者修改設(shè)計(jì)圖紙,、方案等,。同時(shí)在設(shè)備運(yùn)維的場(chǎng)景下，大模型可以很快地學(xué)習(xí)大量技術(shù)文檔,，通過(guò)機(jī)器的反饋分析故障原因,，同時(shí)再利用大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)維，大大地提升響應(yīng)速度,。在大模型的應(yīng)用過(guò)程中,，可以融合準(zhǔn)確性較高的知識(shí)圖譜以及相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)，利用向量數(shù)據(jù)庫(kù),、提示工程等技術(shù),，充分發(fā)揮大模型的人際交互能力和理解能力，將它和高水平性的知識(shí),、數(shù)據(jù)相結(jié)合,，提升大模型的落地能力。
專家觀點(diǎn)人工智能大模型助推制造業(yè)發(fā)展,，充分發(fā)揮其多項(xiàng)能力,，提升大模型落地能力。從研發(fā)到具體應(yīng)用的過(guò)程中,，人工智能大模型仍面臨許多亟待解決的問(wèn)題,， 其中就包含由于數(shù)據(jù)抓取不當(dāng)而導(dǎo)致的大模型"幻覺(jué)"問(wèn)題,，即大模型生成的內(nèi) 容與現(xiàn)實(shí)世界事實(shí)或用戶輸入不一致，從而引發(fā)"一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道"的問(wèn)題。
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