LimiX-Omni 多模态数据大模型

需求的背景和应用场景

当前工业领域（如钢铁冶金、能源电力、石油化工、生物医药、通信电信、工业制造等）对智能决策模型的需求日益增长，但现有“极数”数据大模型在决策服务、稳定泛化、决策路径追溯等方面存在不足。具体表现为：模型多基于相关性拟合，缺乏干预与反事实推理能力；在跨域及动态环境中稳定泛化能力不足；跨行业和跨表结构的零样本与小样本泛化能力有限；决策路径可解释性不足，难以满足工业领域对高可靠、强泛化、全链路可解释智能决策的需求。因此，需开发LimiX升级版本核心产品，以提升模型在行业结构化数据场景下的能力释放瓶颈，为工业领域提供更优质的智能决策支撑。

要解决的关键技术问题

围绕提升模型决策服务、稳定泛化、决策路径追溯等能力，需开展以下关键技术研发：

1. 技术原理与架构：构建“结构因果模型（SCM）+ Transformer”统一框架，将因果推理与深度学习相结合，提升模型干预与反事实推理能力。
2. 关键技术点：研发分布漂移与样本偏差的鲁棒建模技术，保障模型在跨域及动态环境中的稳定泛化；设计基于任务分布的预训练范式，提升跨行业和跨表结构的零样本与小样本泛化能力；开发“特征维度 × 样本维度”双层注意力机制，增强模型对复杂数据的处理能力；构建轻量化结构化Transformer架构，降低模型计算复杂度，提高部署效率。
3. 数据与计算规模：数据规模增加≥10倍，计算量提高≥100倍，以充分释放模型在行业结构化数据场景下的能力。

效果要求

1. 效益提升：开发LimiX升级版本核心产品，为工业领域提供更高可靠、更强泛化、全链路可解释的智能决策支撑，降低决策风险，提高生产效率。
2. 竞争优势：相比现有模型，LimiX升级版本在决策服务、稳定泛化、决策路径追溯等方面具有显著优势，且数据规模和计算量大幅提升，能够更好地满足工业领域复杂多变的需求。
3. 创新性：通过构建“结构因果模型（SCM）+ Transformer”统一框架、研发双层注意力机制等关键技术，实现模型从相关性拟合到具备干预与反事实推理能力的转变，具有显著的创新性。