如果AI模型转移到具有更高要求和较低失败能力的工业场景，它将继续运行吗？ 在Nangang，“ AI Chef”担任了他的位置，打破了传统的测试和ER错误和D范式，该测试范围允许钢铁制造商改变由经验驱动的决策以做出智能决策的决定。 当我们采用碳锰冷钢的研究和开发（在材料开发过程中，诸如液化气船之类的豪华容器的关键材料时，更多的碳将使钢铁脆弱，影响焊接性能，并且将彼此影响许多不同的因素。因此，我考虑使用大型模型来寻找“食谱”来发展钢。但是，与此同时，诸如复杂钢制过程，数据模式的多维分散以及消除大规模模型的“幻觉”的困难已经成为必须克服的问题，这些问题等问题已成为必须克服的问题。与创建涵盖整个过程过程的大型模型不同，最终方法是培训具有“专业技能”的一组场景模型。有些人负责研究钢是否可以满足阻力设计要求，而另一些人则负责研究钢的低温耐性。 可以说，情报正在数字化“改善决策”。如今，大型工业模式的应用已扩展到多种行业方案，例如白色能源的生产和冷链的物流，成千上万的行业从“清晰”到“做得很好”和“思考”。 （由王Zhen的记者编辑） （编辑：王Zhen，张·费兰（Zhang Feiran）） 遵循官方帐户：人们的每日财务 分享以向更多人展示