如果将AI模型转移到具有更高要求和较低耐受性的工业场景中，它仍然可以工作吗？到Kaki，“ AI厨师”
如果将AI模型转移到具有更高要求和较低耐受性的工业场景中，它仍然可以工作吗？
在卡基特（Kakit），“ AI厨师”（AI Chef）担任了他的职位，摧毁了传统的试验和错误研发范式，并允许钢铁制造从驱动的经验转变为智能决策。
以低碳温度进行钢的研究和开发，这是高端船舶（例如液化气船）的基本材料，例如，在发育过程中，如果有更多的碳，则钢将变得酥脆，而更多的锰将影响焊接性能，并且数十个可变因素会互相影响。因此，我们认为使用大型型号来寻找钢质形成的“食谱”。但是，两种时间，诸如铁炼铁的复杂过程，数据模式的多维分散以及消除大型模型的“幻觉”的困难等问题已成为需要克服的问题。
与创建不同一个涵盖整个场景过程的大型模型是，我们采用的最终方法是培训具有“专业能力”的一组场景模型：有些人负责学习钢是否可以满足力量设计要求，而其他人则负责研究低温钢铁的硬度...他们共同努力并共同努力，共同努力，以实现工作并计算工作并取得努力并达到呼吸和计算性能。
可以说，数字化是为了使“数据可见”，而情报是使“决策”更好。现在，大型工业模型的Aplasses在许多行业情况（例如白色电力和冷链物流）中有所扩展，使成千上万的行业从“ See See Seel”变为“做得很好”和“思考新事物”。 （由人日日的记者王Zhen累积）
（编辑：王Zhen，张·费兰（Zhang Feiran））
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