四千四百九十九章 跨军种一体化协同指挥系统 (第2/3页)
题，战略决策组的研发工作终于步入了正轨。团队开始全力推进多模态大模型的训练工作。他们收集了海量的军事理论文献、历史战例资料、实时战场情报数据，构建了庞大的训练数据集。同时，邀请军事科学院的专家团队参与模型训练过程，对模型的决策逻辑进行指导和优化。
然而，新的问题又出现了。在模型训练过程中，团队发现，模型虽然能够基于现有数据生成战略方案，但对于一些突发的、非常规的战场情况，模型的应对能力不足。比如，模拟训练中，当“敌方”突然使用一种新型的电子战武器时，模型无法快速判断其性能和威胁，导致生成的战略方案出现明显偏差。
“这是因为模型的训练数据主要基于历史经验和常规情况，缺乏对新型战场要素的认知。”军事科学院的李专家说道，“未来战争充满了不确定性，各种新型武器装备、新型作战样式层出不穷，模型必须具备快速学习和适应未知情况的能力。”
陈铭点点头，认同李专家的观点道：“我们需要在模型中加入动态学习和迁移学习模块。动态学习模块能够让模型实时吸收新的战场数据，快速更新自身的认知体系；迁移学习模块则可以让模型将已有的知识和经验，迁移到新的战场场景中，提升对未知情况的应对能力。”
为了实现这个目标，团队成员们再次投入到紧张的研发中。他们查阅了大量的学术文献，借鉴了民用领域大模型的先进技术，结合军事领域的特点，对模型结构进行了重新设计。经过一个月的反复试验和优化，终于成功研发出了具备动态学习和迁移学习能力的多模态大模型。
在后续的模拟测试中，该模型展现出了出色的性能。当遇到新型电子战武器时，模型能够快速采集相关数据，通过动态学习模块更新认知，结合迁移学习模块，借鉴类似武器的应对经验，快速生成合理的战略应对方案。测试结果显示，模型
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