它们是可靠且可靠的同步模型吗？ Zeng Xinxin，关

8月28日在杭州举行了2025年中央控制技术和工业创新开发会议的世界版本。Zeng Xinxin，Zhongkong Applications的IA Zeng Xinxin表示，在谈论AI如何实现工业学位的可靠性时，这种可靠性就是在思考与绩效前进的方法。 他指出，如果公司想建立一个精确的完整流程模型，则通常需要支付更高的成本和更高的持续时间。因此，尽管激励模型可以解决一些典型的确定性过程，但是在设备操作过程中，其他大问题和复杂的问题可能无效。 关于如何处理这些大规模风险方案，Zeng Xinxin表示，在工业生产中，经验丰富的运营商基于他们多年来阅读和注册的正常数据的范围基于异常，并且他们拥有PR的运营经验诉讼。您不再需要复制部分微分方程。同样很明显，此温度曲线不应像这样波动，但是压力曲线必须如此，这正是前静脉AI是好的。学习正常条件，识别异常模式并为管理提出合理的建议。 “好像它似乎不了解如何创建手机，但是您可以使用它来拨打电话。同样，AI不需要了解如何设计设备，但是您可以学习如何从大量数据映射比率上处理设备上的各种情况。 但是，AI也有缺陷，容易出现幻觉。 Zeng Xinxin指出，在阶段，AI甚至可以基于INCO数据进行扩展错误分析，从而显然是正确的操作建议，但实际上是危险的。在工业部门，我们绝不能采用我们的愿景，因为虚假推理可能是事故，损失成千上万甚至一定的生命代价。因此，我们不使用挑战行业上层安全线的可能性。 那么什么是AI AI和可靠的同步模型？你成功吗？ Zeng Xinxin说，关键运动是整合第一个原则。第一个原则本身是可靠的铁法，并将其纳入大型的模型思维模型中，以作为AI的常识。 从数据级别来看，他使用了反应和热力学动力学定律，例如知识标签，整合了数据训练过程，这使AI不仅可以学习数据相关性，还可以学习因果方法，这使他可以预测偏差，适应了变化和优化的地址。 “但这还不够。不应盲目推断工业人工智能。”因此，在模型级别上，我们添加了一个物理损失函数，以量化模型第一原理的违规范围，并随着数据丢失而进行优化，增加了a在物理和工程方法中，模型梯度计算的计算率显着降低了AI视觉的现象。只有这样，在工程的合理框架内，AI实施的所有推理都可以。 它还在应用级别引入了sha锁和多个AI保护措施。机制。 第一个块安装在感知中，该块允许AI监视真实时间数据的质量，并在生成结果时添加可靠的索引。 第二个锁被困在执行中。当执行参数是控制的，例如泵和可变频率阀，IA指令必须受到公共福利限制。 最后一个是进化研究所。通过介绍分数的学习和专家的加强，该模型可以连续获取物品并优化正确的路线，并且使用越多，它将变得越聪明。 官方NINA Finance帐户 24 - 最新信息和财务视频的流离失所以及扫描QR码跟随更多粉丝（Sinafinance）