为了应对较长的主要疾病点，例如高安全风险，艰难的交易决策，复杂的多能协调以及发电行业中的被动设备运营和维护，国家能源集团（State Energy Group）释放了世界上的第一个大规模发电行业的大规模发电行业的大规模大规模发电工业，该行业是1000亿发电的发电水平的发电水平，从北京的发电中获得了临时。生成模型是专门为电力系统设计的，并在异质数据整合，与身体的跨企业智能合作以及独立的智能决策中实现了创新的崩溃。和41个智能机构。一般计划涵盖了15个业务领域和75种基本应用情况，例如工程建设，热力，水电和新能源产业的制造和运营。发行发电的“青年”模型。图片由组织者提供。大型行业数据比模型的优势是一个优势。 “青年”是四个主要业务中的第一组。州能源集团国家能源集团（State Energy Group）部门的经理王·安（Wang An）告诉Beike Finance Reporters，当前的电力产生行业智能过程面临许多挑战。电力行业有几个技术障碍，一般大型模型很难满足该行业的需求，而大型行业模型的培训需要高质量的行业数据。同时，发电业务方案与TEC之间有一个空间大型模型的HNOLOGY。一方面，发电生产人员对大型模型及其应用方法的技术缺乏深刻的了解。另一方面，人工智能人员尚不清楚哪种发电场景适用于大型模型技术。因此，技术和商业人员需要共同努力探索整合道路。王说，通过“双重域责任”模型，该州能源集团为发电行业开发了一个大型模型，以打破两者之间的障碍，并探索AI的新范式以增强发电行业的能力。对国家能源集团，大量数据资产和全景应用程序矩阵的最大电力安装量表的收益期望，“ Qingyuan”大型模型具有技术专业的好处。据报道，大型模型基于高质量的450克行业数据，专家有3月Ked将产生610万个问题和答案。结合跨模式推理和对齐技术，其在发电场中的性能比基本模型高19.6％。专门的Ahente可以有效地确定用户的目标并提高答案的准确性；此外，该模型还涵盖了100多个专业软件和1,100个专业型号，可用于完成各种任务。特定申请情况“ Qingyuan”的判断目前正在实施四个营业地点：安全和环境保护，交易交易，生产和监管中心以及设备维护。在环境安全和保护领域，“青年”已导致技术管理，检查和评估效率的显着提高。例如，在审查江西中的热电厂并评估安全水平时，传统评估模型需要14位专家一个星期。现在，您只需要在发电厂的18个专业的重新数据中输入超过3,000份，以在“青年”中输入，并且整个工厂的预评估可以在1天之内完成，而效率提高了100％以上。 “青年”在安全和环境保护领域实施。组织者在电力交易领域提供的图片，即“ Qingyuan”电力运算。 “过去，我们使用了十几个传统的电价格预测，每个预测都有其自身的力量，但很难建立联合力量。”现在引入了州集团营销公司的权力商业人Wang Xiaoying，“ Qingyuan”可以通过通过许多模型找到优势在不同环境中选择预言模型的最佳组合，从而有效地改善了Kaelectricity价格预测。此外，在生产和监管中心领域，“青年”可以优化调度和先知CY指示器；在设备维护领域，“青年”可能会感觉到单位状态，准确诊断并创建维护技术和运输订单。大型行业模型面临数据安全挑战和决策证明。在布局和应用过程中，大型工业模型不可避免地面临数据安全挑战和决策及时性。国家能源集团科学和信息技术部数据数据部的经理Yan Jidong告诉Beike Finance Reporter，该小组从两个方面确保数据安全性：在交付级别，水平分离和垂直加密的实施，以及从工业网络控制到管理网络的流程，以上的数据，该基础的数据是，该集团的数据均与该集团的数据相同，以上是该集团的数据。在数据本身的数据级别上，数据受分层和分类控制和E的调节建立了可靠的数据空间，以及用于收集数据，存储，管理，获取和使用的技术支持和机构机制，以确保整个小组的全部数据散布在一个平台上，用户“使用数字，但不是数字”。 “尽管大型模型目前正在在诸如预言和设备维护等情况下进行外出进行，但在诸如INDU控制场景之类的方案中的完美结果。Striya需要第二和毫秒的响应。可以将模型提供给生产生产的生产生产，以生产特定情况的生产报告说，州能源组将促进按三个阶段分为三个阶段的“ Qingyuan”大型模型：试验验证，规模促进和生态共同建设。融合，计算的科学应用和小样本计算机。 “北京新闻壳牌财务记者WEI BOYA编辑Chen Li校对Zhao Lin