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3.4融合大語言模型和機器學習的SimManager智能仿真平臺應用場景融合大語言模型和機器學習的智能仿真平臺應用場景，除了常規的基于仿真平臺的仿真工作以外，基于大語言模型LLM+機器學習ML的賦能，擴展應用場景如下：圖 3 融合大語言模型的智能仿真平臺擴展應用場景基于上述架構的進行了SimManager+DeepSeek+Odyssee的本地化集成部署。

科盛科技 / 簡錦昌 副總經理 (轉載自繁體版ACMT電子技術月刊No.092)什么是大語言模型(LLM)？大語言模型(Large Language Model, LLM)是人工智能領域中一種基于深度學習的技術，它通過處理大量的文本資料來理解、生成和翻譯自然語言。

3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應用」，將介紹GenAI技術和傳統Lint流程相結合的新技術--VC SpyGlass Lint Advisor。

- 模塊3——大型語言模型實踐：親手實踐熱門的大型語言模型系列，包括GPT、Claude、Gemini、LLaMA、Mistral和Falcon，并學習如何根據質量、成本、延遲和應用場景要求選擇合適的模型。實踐實驗：構建多模型評估工具，測試幻覺現象和偏見，并使用溫度參數、核采樣（top-p）和最大令牌數等參數集成大型語言模型API。

Chat GPT 也基于這個模型。 GPT-4 模型預計將于 2023 年發布，并且可能包含數萬億個參數。 大型語言模型如何工作？ 大型語言模型 （LLM） 基于深度學習的原理運行，利用神經網絡架構來處理和理解人類語言。 這些模型使用自我監督學習技術在龐大的數據集上進行訓練。他們功能的核心在于他們在訓練期間從不同的語言數據中學習的復雜模式和關系。

具有圖形表達方式，能較簡單和清楚地描述并發系統和復雜系統的所有現象，在模型的基礎上能直接編程，所以得到了廣泛的應用。

SysML 是一種用來描述系統的建模語言，而MBSE是建模語言、建模方法、建模工具和領域知識的綜合應用，從而實現對系統的分析、定義、設計和驗證。

MP4 |視頻：h264， 1920×1080 |音頻：AAC，44.1 KHz語言：英語 |大小：5.65 GB |時長： 7h 26m掌握生成式 AI 和大型語言模型 （LLM）。探索和部署 LLM 應用程序，學習基礎理論。

ChatGPT是一種基于深度學習的人工智能模型，其核心技術是神經網絡。ChatGPT使用多層神經網絡來學習和預測自然語言序列的概率分布，以實現對話生成和自然語言處理等任務。深度學習是一種多層神經網絡的機器學習方法，可以通過大量數據的訓練來學習復雜的特征和模式，并實現高效的分類和預測。

大模型通常指的是由數億至數千億個參數組成的深度學習模型。這些模型需要巨大的計算資源和存儲空間，因此非常昂貴且能夠運行的硬件配置也要足夠強大。大型模型代表了人工智能領域最先進的技術，廣泛應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別和推薦系統等領域。擁有更多的參數可以提高模型的準確性和精度，但同時也會導致更復雜的訓練過程、更長的訓練時間和更高的硬件成本。

所以，在以灌溉為基礎的農業行業沒有采用顛覆性科技的情況下，我們可以信任模型的預測。 那為什么在地下水抽取峰值和農作物產量峰值之間會有滯后呢？原因是多維度的。由于化肥使用更高效種植狀況被優化，莊稼產量穩步上升。更細微的原因是種植撂荒。在過去的幾十年中，高粱種植減少了轉而投向了玉米： 由于種植玉米比高粱的產量更高，所以使用的每單位水量種植出莊稼重量更大。

所以，在以灌溉為基礎的農業行業沒有采用顛覆性科技的情況下，我們可以信任模型的預測。 那為什么在地下水抽取峰值和農作物產量峰值之間會有滯后呢？原因是多維度的。由于化肥使用更高效種植狀況被優化，莊稼產量穩步上升。更細微的原因是種植撂荒。在過去的幾十年中，高粱種植減少了轉而投向了玉米： 由于種植玉米比高粱的產量更高，所以使用的每單位水量種植出莊稼重量更大。

在工業領域，具備自主診斷能力的維修機器人能夠分析設備異常聲音和振動信號，快速定位故障原因并執行修復操作；在醫療領域，手術輔助系統可以理解醫生的自然語言指令，實時調整手術方案；在家庭服務場景，新一代家政機器人不僅能完成清潔任務，還能根據家庭成員的習慣主動優化服務流程。值得注意的是，這種技術融合也改變了產業創新模式。過去需要多年積累的專用算法開發，現在可以通過大模型的快速適配能力實現跨越式突破。

因此這類仿真計算非常適合適用子結構技術，將工裝等大模型進行超單元縮減計算，可以顯著提升計算效率。 如下圖所示，產品+工裝進行振動模擬仿真，仿真產品結構模態和端點的振動響應加速度曲線。結果展示：使用超單元縮減計算，可以有效完成復雜模型的計算需求。且計算結果基本一致。

<p class="ql-align-justify">本案例是基于tcl語言用戶可實現將1個hm文件按照component分解成多個hm模型文件。具體實現過程見本案例的程序部分。</p><p class="ql-align-justify">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;詳情見收費的程序部分，凡購買本案例的朋友針對該案例有疑問，可私信，謝謝！

我們對 SysML 的圖進行了文本化描述，再參考 modelica ， DEVS 等典型建模語言、軟件的架構以及風格，構建了 X 語言的連續和離散模型建模文本，在此基礎上，通過增添對于智能體模型和神經網絡模型的描述，實現了語言對復雜智能模型的描述能力擴充。 XDEVS 建模理論以及 X 語言規范是兩大核心。

需要指出，大數據模型并不是對物理模型的替代，而是對物理模型的良好補充。 1.

當大模型突破多模態感知與復雜推理瓶頸，具身智能正從“執行工具”進化為“自主智能體”——大模型作為核心“大腦”，為機器人賦予環境理解、自然交互與自主決策能力，徹底重構技術創新邏輯，開啟“認知智能+物理執行”的全新產業周期。