本网讯 近日，滕州公司在人工智能技术应用领域取得重要进展，成功实现了本地化大语言模型的性能优化与升级，成功部署通义千问QwQ模型、DeepSeekR1：32b模型，使公司智能化应用从能用走向好用。
随着数字化转型的深入推进，滕州公司积极探索人工智能技术在电力生产和企业管理中的应用。本次本地化大语言模型的性能提升项目，聚焦于模型推理速度和响应效率的优化，结合公司实际业务需求，针对性地进行算法调优和算力资源分配，确保模型能够高效服务于生产调度、设备维护、数据分析等核心环节。
在此次性能提升过程中，该公司技术团队针对本地化大语言模型的推理速度进行了深度优化。通过引入先进的算法框架和分布式计算技术，模型的响应时间显著缩短，处理效率提升了70%以上。这一成果不仅为日常生产调度提供了更快速、精准的支持，也为复杂场景下的智能决策奠定了基础。通过性能优化，大模型在实际业务中开始展现了显著的应用价值，通过汇集年内生产调度会议纪要，可以整理频发问题，形成整改优先级排序建议，帮助团队高效完成缺陷分类与处理。通过收集典型票数据，可以在线生成操作票模板，供生产人员参考。
未来，滕州公司将持续加大在人工智能领域的投入，进一步应用先进模型算法、拓展应用场景，并结合行业特点开发和部署更多智能化工具，助力企业实现全面数字化转型。
