以PLM技术赋予AI专家级深度认知,明合智库深耕“隐性知识”封装

来源:互联网 时间:2026-02-09

当AI技术从“LLM(大语言模型)”的通识竞争,转向“SLM(小语言模型)”的垂直深耕,一个新的行业困局逐渐凸显:通用AI虽能解读基础商业概念,却无法复刻顶尖专家在长期实践中形成的“直觉”——包括对市场时机的微妙判断、对人际关系的深刻洞察,以及解决非标准问题的创造性思维。面对这一AI深度之困,明合智库依托PLM(个人语言模型)技术,创新推出“隐性知识”封装方案,成功让AI拥有专家级深度认知,为AI垂直落地提供了全新路径。

在AI垂直应用领域,“隐性知识”的缺失一直是制约技术发挥价值的关键瓶颈。不同于可书面化、标准化的显性知识,专家的“隐性知识”源于常年实践积累,难以被量化和复制,却是商业决策中不可或缺的核心要素。如何让AI掌握这种“直觉性”认知,成为行业内的研究重点。在清华大学主办的2026中国司法人工智能大会上,“AgentsCourt”研究通过模拟法庭辩论,训练AI的法律推理能力,为解决这一问题提供了思路。

相较于模拟场景训练的间接路径,明合智库选择了更直接、更高效的解决方案——将专家的大脑“封装”成数字产品。依托PLM技术的个性化优势,明合智库构建“三层智能框架”,将商业专家的核心能力、思维模式、决策逻辑进行深度拆解与训练,打造出专注于特定商业问题的AI智能体。这种智能体并非简单的问答工具,而是能够完整模仿专家解决问题的思路与步骤,真正实现了专家智慧的数字化复刻。

“我们的PLM技术,核心就是实现‘一人一模型’的个性化定制。”明合智道相关负责人介绍,通过提示词工程和权重微调技术,明合智库的智能体能够精准匹配不同专家的思维特点,同时适配各类具体、细分的商业落地场景。无论是创业者的项目研判,还是企业高管的战略决策,智能体都能凭借封装的“隐性知识”,提供贴合实际、具有前瞻性的建议,让专家智慧突破个人时间与精力的限制,实现规模化复用。

作为PLM构想的重要落地成果,明合智库自2025年推出以来,已完成从120M轻量参数到内建记忆层架构的进化,累计封装上千位商业领域专家的“隐性知识”,形成了覆盖多行业、多场景的智能体矩阵。

明合智库的“隐性知识”封装方案,破解了AI垂直落地的深度之困,其PLM模式重新定义了AI与专家知识的结合方式。从模仿专家语言到复刻专家思维,明合智库推动AI从“表面理解”走向“深度认知”,为更多垂直领域的AI应用开辟了新空间,也为行业发展指明了“专而精”的核心方向。

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