，预训练语 言模型如 BERT 和 GPT 在文本分析和知识抽取中的成功应用，为农 业知识的自动化处理提供了可能性。 DeepSeek 大模型作为一种新兴的预训练模型，其强大的泛化 能力和多任务学习特性使其在农业科技中具有广阔的应用前景。然 而，现有技术条件仍存在一些局限性：  数据质量与数量：农业数据通常包含大量的噪声和缺失值，且 数据分布不均衡，这对模型的训练和预测准确性构成了挑战。 ）进行旋转、 裁剪、噪声添加等操作，增加训练数据的多样性。  预训练与微调：首先在大规模农业数据集上进行预训练，然后 在特定任务数据集上进行微调，以提高模型的泛化能力。  多任务学习：在模型中引入多任务学习机制，同时处理多个相 关任务（如作物分类和病虫害识别），以共享特征表示，提升 整体性能。 通过上述架构设计和参数配置，DeepSeek 大模型能够有效应 用于农业科技领域，为农业生产的智能化提供有力支持。 任务中，如产量预测、病虫害预警等。解码器同样采用多头自注意 力机制，并引入了额外的交叉注意力机制，以整合编码器和解码器 之间的信息。输出预测层则根据任务需求，采用不同的输出结构， 如分类器、回归器或多任务学习框架，最终生成具体的农业科技应 用建议或决策支持。 模型的具体配置如下：  输入嵌入层：嵌入维度为 512，位置编码采用正弦和余弦函 数。  Transformer 编码器层：包含

0时代，具身智能技术将驱动农业机器人向环境强适应、群体自组织、场景全贯通、能力强泛化、行为 自进化等多维度突破。通过大模型专用化、知识图谱融合、行为技能泛化等关键技术突破，将实现农业机器人从单 一功能向多任务适应的跨越式发展。未来的农业机器人将具备更强的环境感知能力、决策推理能力和协同作业能 力，为实现精准农业和智慧农业提供强有力的技术与装备支撑。 图14 具身智能类生物智能功能 生物对象信息获取

通过“查看 lg”入口，可以查看任务每次被执行的日志，日志包 含开始执行时间、执行结束时间、执行结果以及详细的 lg 日志。 136 1.4.2.3.4.3.3.1.3 检索 一般系统都会有很多任务同时在执行，为了方便寻找指定的任 务，系统增加了下旬入口，用户可以通过关键词，查询任务名称。 关键词查询支持前后模糊查询。 1.4.2.3.4.3.3.2 任务编辑 1.4.2.3.4.3.3