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中央控制产品的世界版本。在谈论如何解决时间序列问题时，中央控制算法工程师Zhou Yexu表示，如果时间可以预测，它可以控制未来。 他说：“如果我们可以提前看到重要变量的未来变化，我们可以提高，消除即将超出标准的温度并消除爆发障碍。在工厂，我们将拥有更大的功率，更稳定的操作和更安全的操作。” 周YEXU指出，预测是从被动响应到主动控制的重要步骤。精确和可靠的预测不仅意味着了解时间，而且还要了解变量之间的运动和操作逻辑。这是工业预测的困境。播出者缺乏原始的暂时性灵魂系列，数据不eaSily在变量之间传递执行逻辑。因此，将行业灵魂注入数据的方法是第一个难以实现精确预测的方法。 他说，模型级别的系列和语言系列之间的最大区别是没有固定和统一的语法。它还包括多个字段，多个方案和多个维度，这本质上难以推广。更重要的是，模型更喜欢学习变量之间的统计相关性，而不是其背后的行为逻辑。 “真正的挑战是我们的模型如何不再关注数据表面，了解工业场景和环境，遵循物理定律并控制系统的逻辑，做出预测，进行推断并最终实现该模型适合所有人。这是确切的预测的第二个难度。” 周Yexu坦率地说，模型很困难，我们选择面对困难。我们必须锻造灵魂获取数据并了解模型的工业语法。 中孔组织了最专业的数据设备，并与第一行流程中的专家联系在一起，以使用专家和工具的协作方法来执行深度数据清洁和结构数据注释。在这一点上，注释不再仅检查。相反，它将教师的经验控制逻辑的意图转变为模型可以理解的工业环境。 他说，该数据系统已经出现在一个大型模型中，并认为一旦数据获得灵魂，它将成为智力出现的基础。 他向我们介绍了我们今天推出的是一种非常大型的模型，这是一种混合的专家时间模型。它是一个智能的框架，可以理解，comar和主导工业操作的逻辑，而不是只能调整曲线的黑匣子，从而使其能够适应和动态发展。 wHILE预测目标变量的以下值，您仍然考虑当前系统面临的内容。 那么，这个伟大的模型可以带给我们什么？周YEXU说，切换条件可能是导航引擎，可预测操作的每个阶段的链反应和最佳控制途径的计划，以避免珊瑚礁过高压力和感觉质量的过度变化。当检测到异常检测时，这是我们的可追溯性大脑。除了早期警告外，它还有助于我们遵循根系监测的来源，并将因果链与物理拓扑结合起来，以提供解释性的警告路线。 这种混合专家模型诞生了，目的是解决工业场景的Funsidad。周YEXU说，为了允许这些模型专家模型的动态招聘，他赋予了整个框架从榜样学习并向他人（例如人类）学习的能力。面对新场景时，您可以快速理解当前的任务是确切地称为最相关的专家模块。 他说，设计精美的算法还需要强大的计算机功能来支持它们。但是，真正使该模型流行的是其数据集，这些数据集已在多年来一直促成，并具有高质量的结构化标准。这些数据不仅教授模型预测，而且还了解行业及其运营逻辑的背景。现在，这不再是预测精度的提高，而是因为我们知道正在发生的事情。这是向范式的过渡。 官方财务帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）