AI大模型“戰火”燒到了教育領域
作者：劉曠自2023年開年以來，AI大模型這股風是越吹越猛烈了。隨著ChatGPT的出圈爆火，再度掀起了一波AI熱浪，無論是在國內還是國外都有不少企業宣布入局或者跟進AI大模型領域。與
3 月 27 日消息，在法國東南部，一項旨在復刻“人造太陽”的宏偉工程 —— 國際熱核聚變實驗堆（ITER）項目正在如火如荼地建設中。匯聚了全球約 2000 名頂尖物理學家、科學家及工程技術人員的團隊正致力于打造世界最大的核聚變裝置，并計劃于 2033 年投入運行。面對空前規模和極高精度要求的挑戰，一系列先進人工智能（AI）工具正被廣泛部署，為這一復雜工程提供關鍵支持。
據了解，核聚變能源的目標是模擬太陽內部環境，通過將氫的同位素氘（Deuterium）和氚（Tritium）在超高溫高壓下聚合成氦（Helium），同時釋放出巨大能量。實現這一過程的主要途徑是在一種名為“托卡馬克”（Tokamak）的環形（甜甜圈狀）反應容器中進行。在托卡馬克內部，聚變燃料被加熱至數億攝氏度，形成熾熱的等離子體狀態 —— 這一溫度甚至超過太陽核心的十倍，從而為核聚變的發生創造必要條件。
ITER 項目的核心任務是建造全球最大的托卡馬克裝置，以便更深入地研究核聚變過程。然而，其建造規模之宏大、涉及部件之繁多，使得整個工程成為一項艱巨的任務。在此背景下，人工智能就能派上用場了。
AI 助力高精度建造
ITER 的托卡馬克裝置將由九個巨大的扇區組裝而成。其中五個扇區在歐洲制造，四個在韓國制造，同時俄羅斯和印度也負責供應部分關鍵部件。這些由特殊不銹鋼制成的部件必須經過精密加工和焊接。為確保焊縫完美無瑕，項目采用了先進的超聲波掃描技術進行檢測。
這一過程產生了海量的檢測數據，需要高效精準的分析。為此，研究團隊利用微軟的 Visual Studio Code 開發環境，構建了一個支持多種編程語言的 AI 模型。該模型能夠深入探查數據，極大縮短了人工檢查焊縫質量和精度所需的時間，顯著提高了工作效率。此外，該 AI 模型還成功應用于確定反應堆容器內部襯層材料的選擇。
智能聊天機器人優化信息管理
作為一個涉及超過 30 個國家和地區的國際合作項目，ITER 擁有一個已運行二十余年、積累了超過 150 萬份文檔的標準化文件管理系統。在如此浩如煙海的資料中查找特定信息，無異于“大海撈針”。
為了解決這一難題，ITER 的 IT 項目工具部門于 2024 年第一季度構建了一個 AI 聊天機器人的概念驗證（PoC）模型，并在此后持續進行迭代改進。今年早些時候，該團隊將架構從獨立模式升級為多智能體（multi-agent）模式。
在這種新模式下，AI 工具首先對文檔進行智能摘要，并將關鍵信息索引到一個大型向量數據庫中。其優勢在于，用戶可以通過自然語言提問，系統能夠理解查詢其意圖并從數據庫中檢索、整合信息，提供富有意義的連貫回答，而非僅僅基于關鍵詞匹配的零散結果。
該聊天機器人由 OpenAI 的技術驅動，目前已支持包括中文（普通話）、韓語、日語、俄語和印地語在內的多種語言查詢，服務于 ITER 項目的 120 個合作伙伴。考慮到 ITER 文檔中存在大量專業縮略語，團隊還專門開發了另一個聊天機器人，用于解答關于縮略語的疑問。
展望未來，該團隊正致力于讓現有的文檔系統能夠與其他大型語言模型（LLMs）進行交互對接，以適應全球不同地區合作團隊可能使用的不同 AI 工具。這將進一步促進信息的順暢流通，減少協作障礙，最終為 ITER 成功實現可控核聚變這一終極目標鋪平道路。
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