宁德核电基于大模型的AI讲师开发实践

1. 宁德核电基于大模型的AI讲师开发实践人工智能实验室负责人/王澍

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3. 1、不是供应商； 2、不能现场演示； 3、不是计算机背景。为什么这么做？为什么没成功？

4. 目录 • 以GPT为代表人工智能技术，可以为核电做什么？ • 核电这样复杂成熟保守的领域，如何引入大模型？ • 核电从业者AIGC基础薄弱，如何迎接挑战？

5. 大模型开发与应用实践 1. 以GPT为代表人工智能技术，可以为核电做什么？

6. 宽泛地说： 1、“替”人们做曾经做过的事。 2、“帮”人们做之前做不了的事。

7. 具体说呢：？

8. 本着第一性原理来思考这件事在探索和解决问题时回归到最基本、不可简化的事实，鼓励从零思考，而非基于现有解决方案的组合或者改进。

9. 为什么要这么做？ 1、通用大模型的出现，让这件事变得简单可行 2、垂直大模型的可能性，只能在实践中发现、完善

10. 第一次失败 • 看看大模型在帮人做什么 • 再看看我们自己在做什么用大模型把原来做过的事情重新做一遍

11. 重新思考只有钱不行，还得有“双面”人《大模型训练的数学与艺术》

12. 强调一点带着核电的烙印

13. 大模型开发与应用实践 2. 核电这样复杂成熟保守的领域，如何引入大模型？

14. （1）核电的技术特点 • 复杂：涉及36万种各种不同类型的设备，基本同时运作。 • 成熟：经大量实践证明是安全的设备与技术。 • 保守：凡是没有被证明安全的，一律认为不安全。

15. （2）让项目启动 • 数据安全 • 网络安全 • 人的不理解 • 大模型的幻觉

16. 第二次失败 • 试图“解决”大模型的幻觉转变视角，问题就不再是问题

17. （3）寻找突破口——第三次失败明星场景道理都懂，但依然失败了

18. 从培训开始重视量大落后

19. 天时、地利、人和学什么不直观年度计划，消除不确定性为了满足所有人，所有人都不满意

20. （4）我们想要什么一场“按图索骥”的旅行

21. “云中锦书”  培训管理  知识管理  人才管理  人因预测 PS：业务架构与产品架构可线下交流

22. 一场始于培训的思考，要到哪儿结束？终点不同，业务架构将完全不同

23. 云中锦书的核心要素：AI讲师大脑+嘴替

24. 大脑：核电大模型——锦书 • 垂直语料库 • 准确率 • 泛化能力

25. 嘴替：核电数字人——王澍、书锦

26. 金风玉露一相逢计划、报名、培训、考核、授权全流程，个性化定制《核电站系统与设备》职能线 2天生产线 3周操纵员 6周

27. 教务人员端 • 计划、沟通工作：从16小时缩减至0 • 管理工作：从30小时缩减至0

28. 教员端 • 课堂教学：从120小时缩减至0 • 考试相关：从12小时缩减至0 • 课后答疑：从0小时缩减至0 • 课程开发工作：？？？

29. 课程开发 1、核安全三要 2、题库怎么素怎么讲？开发？

30. 学员端教员的选择 • 内容上：个性化定制 • 时间上：从6周缩减至 1.5周专业人员初始水平非专业人员初始水平

31. 便胜却人间无数 “云中锦书”是数字化基建下培训领域率先掀起的革命

32. （4）寻找杠杆项目——办公效能、设备管理与生产决策 • 文生图 • 文生PPT • 知识问答

33. 人工智囊——书青  《操纵员与大模型关系的探讨》  《基于系统论的人因预测模型》  《大模型介入核物理培训》 “基本不可能”变为“基本可能”

34. • 偏差单筛选 • 故障检修策略 • 通知单定级 • ……

35. 大模型开发与应用实践 3. 核电从业者AIGC基础薄弱，如何迎接挑战？

36. 双向奔赴

37. （1）让人更懂大模型

38. 中层管理者： • 深刻理解大模型所带来的诸多层面的平权； • 培养并发挥团队本着第一性原理思考问题的能力。

39. （2）让大模型更懂人 Agent 在核电厂的实践探索

40. Agent平台——实现工作流全智能化通过Agent生成智能自动化核电厂workflow示意图

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