當(dāng)AI技術(shù)從“LLM（大語言模型）”的通識(shí)競爭，轉(zhuǎn)向“SLM（小語言模型）”的垂直深耕，一個(gè)新的行業(yè)困局逐漸凸顯：通用AI雖能解讀基礎(chǔ)商業(yè)概念，卻無法復(fù)刻頂尖專家在長期實(shí)踐中形成的“直覺”——包括對(duì)市場時(shí)機(jī)的微妙判斷、對(duì)人際關(guān)系的深刻洞察，以及解決非標(biāo)準(zhǔn)問題的創(chuàng)造性思維。面對(duì)這一AI深度之困，明合智庫依托PLM（個(gè)人語言模型）技術(shù)，創(chuàng)新推出“隱性知識(shí)”封裝方案，成功讓AI擁有專家級(jí)深度認(rèn)知，為AI垂直落地提供了全新路徑。
在AI垂直應(yīng)用領(lǐng)域，“隱性知識(shí)”的缺失一直是制約技術(shù)發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵瓶頸。不同于可書面化、標(biāo)準(zhǔn)化的顯性知識(shí)，專家的“隱性知識(shí)”源于常年實(shí)踐積累，難以被量化和復(fù)制，卻是商業(yè)決策中不可或缺的核心要素。如何讓AI掌握這種“直覺性”認(rèn)知，成為行業(yè)內(nèi)的研究重點(diǎn)。在清華大學(xué)主辦的2026中國司法人工智能大會(huì)上，“AgentsCourt”研究通過模擬法庭辯論，訓(xùn)練AI的法律推理能力，為解決這一問題提供了思路。
相較于模擬場景訓(xùn)練的間接路徑，明合智庫選擇了更直接、更高效的解決方案——將專家的大腦“封裝”成數(shù)字產(chǎn)品。依托PLM技術(shù)的個(gè)性化優(yōu)勢，明合智庫構(gòu)建“三層智能框架”，將商業(yè)專家的核心能力、思維模式、決策邏輯進(jìn)行深度拆解與訓(xùn)練，打造出專注于特定商業(yè)問題的AI智能體。這種智能體并非簡單的問答工具，而是能夠完整模仿專家解決問題的思路與步驟，真正實(shí)現(xiàn)了專家智慧的數(shù)字化復(fù)刻。
“我們的PLM技術(shù)，核心就是實(shí)現(xiàn)‘一人一模型’的個(gè)性化定制。”明合智道相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，通過提示詞工程和權(quán)重微調(diào)技術(shù)，明合智庫的智能體能夠精準(zhǔn)匹配不同專家的思維特點(diǎn)，同時(shí)適配各類具體、細(xì)分的商業(yè)落地場景。無論是創(chuàng)業(yè)者的項(xiàng)目研判，還是企業(yè)高管的戰(zhàn)略決策，智能體都能憑借封裝的“隱性知識(shí)”，提供貼合實(shí)際、具有前瞻性的建議，讓專家智慧突破個(gè)人時(shí)間與精力的限制，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘡?fù)用。
作為PLM構(gòu)想的重要落地成果，明合智庫自2025年推出以來，已完成從120M輕量參數(shù)到內(nèi)建記憶層架構(gòu)的進(jìn)化，累計(jì)封裝上千位商業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业?ldquo;隱性知識(shí)”，形成了覆蓋多行業(yè)、多場景的智能體矩陣。
明合智庫的“隱性知識(shí)”封裝方案，破解了AI垂直落地的深度之困，其PLM模式重新定義了AI與專家知識(shí)的結(jié)合方式。從模仿專家語言到復(fù)刻專家思維，明合智庫推動(dòng)AI從“表面理解”走向“深度認(rèn)知”，為更多垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用開辟了新空間，也為行業(yè)發(fā)展指明了“專而精”的核心方向。
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