由清華大學(xué)計算機系崔鵬教授團隊與穩(wěn)準智能聯(lián)合研發(fā)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通用大模型“極數(shù)”（LimiX）近日正式開源，標志著我國在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)突破，并為產(chǎn)業(yè)生態(tài)開放提供關(guān)鍵支撐。該模型通過降低AI技術(shù)門檻，將推動泛工業(yè)領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型，助力破解工業(yè)數(shù)據(jù)價值挖掘難題，為智能制造與新型工業(yè)化注入新動能。

在泛工業(yè)領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能處理能力直接影響生產(chǎn)效率與科研創(chuàng)新。傳統(tǒng)方法依賴語言大模型（LLM）或私有數(shù)據(jù)+專用模型，但存在準確率低、泛化能力差、通用性不足及成本高昂等問題，嚴重制約AI技術(shù)在工業(yè)場景中的落地應(yīng)用?！皹O數(shù)”大模型通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)因果關(guān)系，構(gòu)建了適應(yīng)多任務(wù)場景的智能底座，可高效完成分類、回歸、缺失值預(yù)測、數(shù)據(jù)生成及因果推斷等任務(wù)，為工業(yè)生產(chǎn)全流程提供智能化解決方案。

研發(fā)團隊由清華大學(xué)計算機系崔鵬教授領(lǐng)銜，成員包括國家杰出青年科學(xué)基金獲得者、國家自然科學(xué)二等獎得主及國際計算機協(xié)會（ACM）杰出科學(xué)家。團隊在學(xué)術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)落地方面兼具深厚積累，為模型性能突破提供保障。評測階段，“極數(shù)”選取Talent等權(quán)威開源數(shù)據(jù)集作為基準，覆蓋上百個真實工業(yè)場景。在分類任務(wù)中，該模型AUC、ACC、F1Score及ECE指標均達最優(yōu)，顯著超越24個領(lǐng)域內(nèi)最優(yōu)模型；在回歸任務(wù)中，R2與RMSE指標平均表現(xiàn)最優(yōu)，尤其在數(shù)據(jù)存在干擾特征時優(yōu)勢更為突出。

目前，“極數(shù)”大模型已在多個關(guān)鍵工業(yè)場景中實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。在工業(yè)運維領(lǐng)域，模型為鋼鐵、能源電力等行業(yè)提供設(shè)備運行監(jiān)測、故障預(yù)警及健康度評估服務(wù)；在工藝優(yōu)化領(lǐng)域，模型成為化工、制造、生物等行業(yè)的“生產(chǎn)智囊”，助力工藝參數(shù)動態(tài)調(diào)整；在市場預(yù)測領(lǐng)域，模型為能源、零售、農(nóng)業(yè)及消費品等行業(yè)提供風(fēng)險規(guī)避、成本控制與盈利提升的決策支持，成為應(yīng)對市場波動的“交易智囊”。其通用建模能力有效突破傳統(tǒng)專用模型在數(shù)據(jù)稀缺、質(zhì)量參差及環(huán)境異質(zhì)場景下的局限，形成面向泛工業(yè)垂直行業(yè)的智能核心。

“極數(shù)”大模型現(xiàn)已開源，用戶可通過Github、Huggingface及Modelscope等平臺搜索LimiX獲取代碼與文檔。該模型的發(fā)布不僅推動了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)智能技術(shù)的普及，更為我國產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革與優(yōu)化升級提供了可復(fù)制、可擴展的解決方案。