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轻点鼠标，登录系统，在对话框中输入“镁碳砖抗热震性优化计划”，仅需几秒钟，一份逻辑严密、数据详尽的剖析报告便主动生成。近来，全球首个耐火材料笔直范畴大模型“回禄耐火智工”上线试用，该模型由武汉科技大学先进耐火材料全国重点试验室研制。
“回禄”是一个专精于耐火材料范畴的AI大模型。它“学习”了上万篇该专业文献，不只通晓专业术语与杂乱理论，具有智能问答、文献摘要生成、常识概括等中心功用，还能像一位博闻强记的“老师傅”相同，全天候为科研人员和企业职工供给精准的专业辅导。它的诞生，标志着这一传统高温工业打破了“经历壁垒”，向“人工智能+”年代迈出了要害一步。
“我测验用它优化试验计划，没想到响应速度极快，答复也十分专业。”武汉科技大学材料科学与工程专业2025级硕士研讨生何国平表明，“回禄”不只能触类旁通地弥补细节，还能协助学生快速厘清专业布景，“大幅度减少了试验走弯路的或许，功率提高显着”。
“专业精准、贴合事务，能实在处理实际问题。”谷城华亿新材科技副总经理范兵在深度试用后，给出了高度点评。他更垂青“回禄”的进化潜力：“未来如果能衔接企业常识库，它就能转型为企业专属的咨询同伴，提高运营效能。”
取名“回禄”，既表现了我国式的科技浪漫，也暗含深意。“回禄是传说中的火神，以火施化，谋福万民，而耐火材料的任务正是降伏与驾御高温。”试验室副主任金成功教授阐明晰命名初衷。他坦言，作为典型的传统制造业，耐火材料职业长时间面对经历难传承、新职工入门门槛高、常识系统碎片化等痛点。如何将隐性经历显性化？“回禄”因而应运而生。
要把AI培育成职业专家，最困难的是预备“教材”。研制团队面对的是上万篇格局各异的专业文献和内部资料，其间还包括很多杂乱的相图、显微结构图和数据表格。这类图文混排的数据，一般大模型难以精确解析，极易发生认知误差。
为处理这一难题，试验室主任李亚伟教授牵头，联合武汉科技大学计算机科学与技能学院徐新教授团队展开了跨学科攻关。团队经过很多的专业训练和指令微调，将文档中的静态数据转化为机器可理解的动态常识，最终使大模型生长为耐火材料范畴的专家。
针对企业最为关怀的配方与数据走漏危险，项目团队采用了校内服务器“本地化布置”计划，确保全流程安全可控。李亚伟表明：“现在的‘回禄’是一个博学的‘智囊’，下一步方针是让它变得更‘聪明’。未来团队将严密对接国家‘人工智能+’战略，环绕耐火材料全生命周期，深化模型在试验设计、制备及点评环节的推理才能，推进职业从传统的‘经历试错’形式向‘科学数智研制’转型，助力绿色低碳开展。”
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