数字孪生（Digital Twin）是一种集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，通过在虚拟空间中构建物理实体的高保真模型，实现对物理对象全生命周期的实时映射、监控、预测与优化。物理系统数据来源多样（IoT传感器、PLC、MES、ERP等），格式、频率、精度不一。构建物理实体的多维模型：几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等。数字孪生需融合机械、电气、控制、材料、AI等多个领域知识。实时

AI模型训练过程中出现 loss震荡（Loss Oscillation） 是一个常见但影响严重的问题，表现为训练/验证损失曲线剧烈波动、难以收敛，甚至导致模型性能下降。若无法增大，可使用 梯度累积（Gradient Accumulation） 模拟大 batch 效果。注意 BN 在量化感知训练（QAT）中可能因权重震荡导致统计量不准（需后处理重估计）量纲不一致：对输入特征进行标准化（如 Z-sc

截至2026年初，数字孪生（Digital Twin）与人工智能（AI）的融合已进入深度协同、智能闭环的新阶段，不再局限于“可视化+数据展示”，而是朝着可交互、可决策、可执行、可进化的“社会化虚拟生命体”方向演进。基于DiT（Diffusion Transformer） 和多模态大模型（如文心4.5T、OmniHuman-1），数字人实现“神、形、音、容、话”高度统一。数字孪生平台（如 EZV、C

Phi-2 / Phi-3-mini（Microsoft）：参数量小（2.7B/3.8B），性能强，支持 INT4 量化。Gemma-2B / Gemma-1.1B（Google）：支持 GGUF 格式，适合 llama.cpp。Llama-3-8B-Instruct（量化版）：若设备性能较强（如高端手机），可用 4-bit 量化版本。将知识文档切片 → 使用轻量嵌入模型（如 all-MiniLM

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大模型（如 LLM，Large Language Models）的私有化部署是指将原本运行在公有云或第三方平台上的大模型，部署到企业或组织内部的私有环境（如本地服务器、私有云、边缘设备等），以满足数据安全、合规性、定制化和低延迟等需求。量化（Quantization）：FP16 → INT8/INT4，降低显存占用和推理成本（如使用 GGUF、AWQ、GPTQ）开源模型（如 Llama 系列、Qw

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在此，采用多层神经网络构建局部评分模型，通过不断学习优化模型参数来提高模型评分的精确度，可用h(s1, i, s2, j, θ1)和g(s1, i, s1, k, θ2)表示。在此, “智能体”是进攻方的各作战单元, “动作”是作战单元选择打击哪个作战目标, “环境”是本文实验平台-计算机兵棋推演系统的模拟仿真环境, “状态”为所有作战单元和作战目标的联合状态。协同目标分配, 可表示为MDP(S1

源自：指挥与控制学报作者：林萌龙, 陈涛, 任棒棒, 张萌萌, 陈洪辉。

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