证券时报记者 江聃
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近日，一款基础语料库总字数超700万字的“双碳”大模型知识库在中央财经大学数字财经研究中心、经济数据研究中心、私募投资基金研究中心联合主办的活动上发布。据介绍，该知识库不仅涵盖信息丰富，在检索增强方面也采用了多项领先技术，显著提升了检索的效率和准确性，也在为用户提供定制化数据解读方面显示出巨大的潜力。
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中央财经大学数字财经研究中心主任陈波发布了这款名为“龙马智碳”的大模型知识库。据他介绍，该知识库涵盖了实时碳定价数据、标准合规与认证指南、碳达峰碳中和标准体系等领域，基础语料库总字数达700万字。
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大模型知识库在检索增强方面采用了多项领先技术，显著提升了检索的效率和准确性。首先，通过基于意图感知的语义自适应知识库引擎，该模型能够提高检索匹配度和效率。其次，采用层次矩阵编码技术，能够实现文档的精准分类和实时更新，进一步提高了检索效率和数据的准确性。最后，支持应用程序编程接口（API）集成的功能将传统的静态知识库转化为一个动态、交互式的智能平台，增强了用户体验和操作的灵活性。
“以绿色金融领域为例，目前多智能体（Agent）系统框架正重新定义数据分析的范式。”陈波说，该技术融合了智能意图识别、思维链自动化构建以及报告的高度自定义性，显著提升了分析的精确度和效率，还在为用户提供定制化数据解读方面显示出巨大的潜力，显著高于传统的用户问答系统效率。
陈波在现场成功生成并发布了基于碳排放权交易市场数据的分析报告。在他看来，人工智能生成内容（AIGC）在双碳分析报告生成上的应用，不仅提高了数据分析的效率，也为双碳行业参与者提供了更加精准和全面的信息服务，对于推动实现“双碳”目标具有重要意义。未来，AIGC技术在双碳各类场景的应用有望进一步强化。
中国信息通信研究院人工智能研究中心平台部高级业务主管李荪就大模型的评测标准和应用落地路径发表看法。她认为，首先必须肯定科学的评价体系对于大模型技术的健康发展至关重要。其次评测标准应当从多个维度进行考量，以确保技术的实用性和有效性，进而推动大模型技术在实际应用中的广泛采纳。
校对：刘榕枝
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