近日，一款基礎語料庫總字數超700萬字的“雙碳”大模型知識庫在中央財經大學數字財經研究中心、經濟數據研究中心、私募投資基金研究中心聯合主辦的活動上發布。據介紹，該知識庫不僅涵蓋信息豐富，在檢索增強方面也采用了多項領先技術，顯著提升了檢索的效率和準確性，也在為用戶提供定制化數據解讀方面顯示出巨大的潛力。

中央財經大學數字財經研究中心主任陳波發布了這款名為“龍馬智碳”的大模型知識庫。據他介紹，該知識庫涵蓋了實時碳定價數據、標準合規與認證指南、碳達峰碳中和標準體系等領域，基礎語料庫總字數達700萬字。

大模型知識庫在檢索增強方面采用了多項領先技術，顯著提升了檢索的效率和準確性。首先，通過基于意圖感知的語義自適應知識庫引擎，該模型能夠提高檢索匹配度和效率。其次，采用層次矩陣編碼技術，能夠實現文檔的精準分類和實時更新，進一步提高了檢索效率和數據的準確性。最后，支持應用程序編程接口（API）集成的功能將傳統的靜態知識庫轉化為一個動態、交互式的智能平臺，增強了用戶體驗和操作的靈活性。

“以綠色金融領域為例，目前多智能體（Agent）系統框架正重新定義數據分析的范式。”陳波說，該技術融合了智能意圖識別、思維鏈自動化構建以及報告的高度自定義性，顯著提升了分析的精確度和效率，還在為用戶提供定制化數據解讀方面顯示出巨大的潛力，顯著高于傳統的用戶問答系統效率。

陳波在現場成功生成并發布了基于碳排放權交易市場數據的分析報告。在他看來，人工智能生成內容（AIGC）在雙碳分析報告生成上的應用，不僅提高了數據分析的效率，也為雙碳行業參與者提供了更加精準和全面的信息服務，對于推動實現“雙碳”目標具有重要意義。未來，AIGC技術在雙碳各類場景的應用有望進一步強化。

中國信息通信研究院人工智能研究中心平臺部高級業務主管李蓀就大模型的評測標準和應用落地路徑發表看法。她認為，首先必須肯定科學的評價體系對于大模型技術的健康發展至關重要。其次評測標準應當從多個維度進行考量，以確保技術的實用性和有效性，進而推動大模型技術在實際應用中的廣泛采納。