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→开源地址
'''<big>项目主页：</big>'''
'''<big>项目主页：</big>'''
<big><nowiki>https://limix-ldm.github.io</nowiki></big>
<big>https://limix-ldm.github.io</big>
'''<big>技术报告：</big>'''
'''<big>技术报告：</big>'''
<big><nowiki>https://github.com/limix-ldm/LimiX/blob/main/LimiX_Technical_Report.pdf</nowiki></big>
<big>https://github.com/limix-ldm/LimiX/blob/main/LimiX_Technical_Report.pdf</big>
'''<big>Github：</big>'''
'''<big>Github：</big>'''
<big><nowiki>https://github.com/limix-ldm/LimiX</nowiki></big>
<big>https://github.com/limix-ldm/LimiX</big>
'''<big>Huggingface：</big>'''
'''<big>Huggingface：</big>'''
<big><nowiki>https://huggingface.co/stableai-org</nowiki></big>
<big>https://huggingface.co/stableai-org</big>
'''<big>Modelscope：</big>'''
'''<big>Modelscope：</big>'''
<big><nowiki>https://modelscope.cn/organization/stable-ai</nowiki></big>
<big>https://modelscope.cn/organization/stable-ai</big>
=== <big>结语</big> ===
=== <big>结语</big> ===
<big>在当前人工智能的发展浪潮中，大语言模型（LLM）通过大规模预训练实现了“语义空间的通用世界模型”，而如何面向工业数据的独特属性，构建“数据空间的通用世界模型”，已成为AI迈向产业纵深的关键命题。在这一目标的驱动下，发展能够跨场景、跨任务、跨环境的结构化数据通用大模型（LDM）势在必行。我国凭借丰富的工业数据资源与多元的应用场景，有望在LDM领域打造出独特的“非对称竞争力”。清华大学团队此次开源发布的“极数”大模型，正是这一方向上的重要突破。期待以此为起点，共同迎接LDM的“GPT-3时刻”早日到来。</big>
<big>在当前人工智能的发展浪潮中，大语言模型（LLM）通过大规模预训练实现了“语义空间的通用世界模型”，而如何面向工业数据的独特属性，构建“数据空间的通用世界模型”，已成为AI迈向产业纵深的关键命题。在这一目标的驱动下，发展能够跨场景、跨任务、跨环境的结构化数据通用大模型（LDM）势在必行。我国凭借丰富的工业数据资源与多元的应用场景，有望在LDM领域打造出独特的“非对称竞争力”。清华大学团队此次开源发布的“极数”大模型，正是这一方向上的重要突破。期待以此为起点，共同迎接LDM的“GPT-3时刻”早日到来。</big>