聚焦大模型落地实践,共探AI赋能新路径 | 中船海舟第一期科创大讲堂圆满举办

讲堂上，讲师系统梳理了大模型从技术探索到产业应用的核心挑战与实践框架，提出“选场景、选语料、训模型、建应用”四步法，强调AI落地需围绕高价值业务场景进行精准匹配与系统性构建，杜绝技术堆砌。同时结合大量行业案例，深入剖析高质量专业数据构建、模型选型与评估等五大关键环节，系统阐释了“CBT语料”“微调语料”“强化学习语料”三类数据体系在行业模型训练中的作用与差异。针对智能体技术，他区分了“编排式智能体”与“全自主型AI助理”的适用边界：前者适配政企核心业务流程，侧重可控与稳定；后者适合个人提效，侧重自由创新。他指出，当前AI落地的核心瓶颈并非算力或模型，而在数据质量与场景匹配度，建议超半数投入聚焦高质量语料清洗、标注与合成。

互动交流中，讲师结合央国企实践案例，针对船舶制造数据集构建、模型幻觉平衡、部署选型等问题，给出“试点先行、小步快跑”的实践策略，并提出真正的智能化转型是让AI成为组织的“认知增强器”，而非替代人力的核心观点。

END