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基于大语言模型的要地围猎杀伤链自动生成技术研究
编号：88
稿件编号：130 访问权限：仅限参会人
更新：2025-07-29 12:57:56 浏览：221次
口头报告
报告开始：2025年08月03日 17:40 （Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会议：[O] 开幕式/大会报告 » [P2] 分论坛二、复杂系统与智能管理
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摘要
随着信息化战争的不断发展，OODA（观察、判断、决策、行动）链的时效性需求愈发凸显，而人工智能（AI）技术的迅猛发展为军事决策变革带来了新的机遇。本研究聚焦于大模型（如GPT-4、Deepseek或经过军事领域微调的模型）在战场信息理解、装备匹配以及杀伤链生成中的技术路径。通过引入先进的AI技术，本研究旨在探索如何在复杂的战场条件下实现杀伤链的实时生成，并构建相应的量化评估体系。这一创新方法不仅能够显著缩短军事决策周期，还能大幅提升作战体系的适应性，为现代战争中的快速决策提供有力支持，具有重要的应用价值和现实意义。
关键字
大语言模型,杀伤链,自动生成,量化评估
报告人
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