律、政务、科 学研究等垂直领域的渗透持续深入。 主要技术方向包括领域预训练、领域微调、知识库检索增强、幻觉评估与消除等。① 领域预训练是指 在通用大模型的基础上，通过构建高质量领域语料库对其进行领域预训练，使大模型具备领域专业知识； ② 领域微调是针对专业领域特定任务，通过指令微调、参数高效微调、强化微调等方法，使领域大模型更 好、更高效地完成专业领域任务；③ 知识库检索增强是面向领域专业知识缺失、滞后等问题，通过构建外 性等方面，需要深入研究大模型结构轻量化设计、智能计算软硬件协同优化设计等；同时，随着发展需求 的变化，领域大模型也将朝着更加智能、更具可解释性的方向发展，这就需要深入研究基于思维树，甚至 超越推理树等的大模型高效微调技术。 （4）大尺寸高精度超构表面器件设计、制造与检测 如何人工操控光是光学领域的核心问题之一。光学超构表面（metasurface，又称超表面）是一种以周 期或准周期形式排列的具有亚波长尺度 法律相关数据从头训练的大语言模型，能够为法律专业人士提供量身定制的 AI 解决方案。在国防安全领域， 美国 Scale AI 公司与美国军方合作推出 Defense Llama，该模型基于 Llama 3 大模型微调，以适应战斗规划 和情报行动等特殊任务中的生成式人工智能需求。该模型能够理解军事学说、国际人道法，以及与美国国 防部冲突规则和人工智能伦理原则相符的相关政策。 中国该领域相关研究主要由企业和高

气象大模型 人机交互新范式 电 网 中长期合同曲线 中长期竞价曲线 现货交易策略 实时监测 设 备 出力控制 启停复位 视频 机 器 人 巡操控制 ��� ��� 微调 ��微调 批评（EoT) 自我批评（RL) 思维链（CoT) 提示（Prompt) 上下文 知识图谱 微服务（API) 表单录入工具 指令下发工具 数据查询工具 搜索引擎工具 来源：远景智能

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担心 ， 因为他们有强大的市场动机这样做。然而 ， 政策制定者很少考虑他们的要求可以提高能源 训练和使用 AI 模型的要求。例如 ， 去偏见 LLM 的技术经常在培训中增加更多的能源成本 ， 并且 微调阶段。77 同样 ， 实施保障措施来检查 LLM 不会返回有害的输出 ， 如攻击性言论 ， 可能会导致 推理过程中的额外计算成本。78 因此 ， 许多提议的 人工智能模型的任务可能以牺牲能源效率为代价

准感知、风险演化 的动态预测、自动识别与应急响应能力。 （十）煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展 1.提升面向大模型应用的数据标注能力。研究行业多模态数据的 小模型训练数据、大模型微调数据和场景化知识数据的合成算法，建 立数据脱敏、数据加密与数据流通体系，研发多模态数据标注工具链， 形成行业数据、大模型基座、场景化应用闭环，夯实行业人工智能应 用的数据基座。 2.推进多