• GRPO算法優化：采用組相對策略優化（GRPO），通過多層級獎勵機制（準確性、格式一致性、語言邏輯）優化推理路徑，避免傳統PPO算法的高計算成本。

• 思維鏈（CoT）生成：支持超長推理鏈（平均12K-23K tokens），逐步拆解地質成礦條件（如地層巖性→構造控礦→礦化蝕變），模擬地質專家思維模式。

• 自我進化能力：訓練中通過反思機制重新評估錯誤推理步驟，持續提升礦產預測的穩定性（如誤判率降低30%）。

• 動態路由機制：基于改進的K-means算法，對物探、化探、遙感等異構數據動態分配至16個專家網絡，僅激活3.5%參數（340B總量中實際計算12B），顯著降低計算負載。

• 多模態接口預留：支持地質圖件、點云數據、鉆孔日志等非結構化數據的未來擴展處理。

• 成礦規律知識圖譜：整合歷史礦床模型（如河南金礦成礦帶規律），通過向量化檢索增強生成結果的準確性，解決專業術語歧義問題。

• 實時數據聯動：接入實時物探數據流（如重力異常值），動態更新推理依據，支持深部找礦決策。

• 地質圖件智能識別：通過多令牌預測技術，將掃描圖件中的構造線、蝕變帶等要素轉為結構化數據，準確率達92%（傳統OCR僅75%）。

• 多源異構數據融合：統一處理地球物理（重力/磁法）、地球化學（元素異常）、遙感影像（紋理特征）數據，生成三維成礦概率模型。

• FP8量化與蒸餾技術

• 32B模型經4-bit量化后顯存占用降至19GB，可在雙卡RTX 4090部署；

• 蒸餾版7B模型（如DeepSeek-R1-Qwen-7B）在移動端實現鉆孔數據實時分析。

• 邊緣計算適配：支持礦山執法終端實時處理無人機影像，任務響應提速300%。

• 技術方案：本地部署32B模型 + 金剛石成礦知識庫 + Ollama調度工具

• 成效

• 隱伏礦體識別匹配度 >85%

• AI生成勘探報告時間縮短70%。

• 知識庫聯動：接入河南成礦規律知識庫，支持礦床成因聯合推理：

• 結構化識別地質圖件中的找礦標志（如斷裂控礦、蝕變分帶）

• 自動生成鉆孔總結報告，替代人工編錄。

• 現存挑戰

• 多源數據時空對齊難（如物探與鉆探數據尺度差異）

• 復雜構造區礦體邊界模糊（需結合地應力場模擬）。

• 優化路徑：→ 融合物理模擬引擎（如Fluent）增強地質過程推演；→ 開發地質專用多模態模型（圖件+文本+點云聯合訓練）。

1. 算法層面：強化學習驅動的長鏈推理 + MoE動態路由，實現多源地質數據的智能融合與因果推演；

1. 落地層面

• 低成本方案：4-bit量化+蒸餾技術適配野外勘探終端；

• 全流程賦能：從靶區優選到儲量估算的AI閉環；

1. 行業意義：推動礦產勘探從“經驗驅動”轉向“數據驅動+AI驗證”的科學范式。

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