近日，中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江团队在《智慧农业》发表《基于大语言模型推理的数字孪生平台蔬菜作物生长模型研究》一文。研究团队在蔬菜作物数字孪生平台中引入大语言模型技术，通过预训练大语言模型的推理能力实现蔬菜生长数字孪生平台中准确的蔬菜作物生长模拟。为使大语言模型具有关于蔬菜作物生长的更多知识和推理能力，团队收集了大量连续的蔬菜生长数据，用于预训练和指令微调，随后设计了阶段式大语言模型智能体集合，根据数字孪生平台提供的实时数据对蔬菜作物生长进行建模。根据气候、土壤、灌溉、施肥、病虫害、生长日期等蔬菜生长状态信息，所建模型能够预测次日的作物长势，且能根据数字孪生平台的作物管理模拟实现几天甚至几个月的长势预测。通过十折交叉验证证明，该方法使得大语言模型在进行蔬菜作物生长建模时的准确率达到98%，蔬菜生长阶段识别准确率高达99.7%。研究表明大语言模型能够在特定数据微调后，实现对于数字孪生平台中作物生长的一般性推理，且能平滑过渡到作物生长的不同阶段。

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