领域大模型

领域大模型——面向工业/工程垂直领域的专用大模型。通用大模型在工程精度、规范、物理常识方面存在短板，领域大模型通过：领域语料预训练/微调（如 CFD 文献、仿真案例）、检索增强生成（RAG 接入手册/规范/案例库）、工具增强（调用求解器/网格器），构建"懂工业"的模型。

学习价值 - 领域大模型是工业 Agent 的"大脑"，RAG+工具调用是当前最务实的落地路线 - 本站知识库可作为 RAG 语料，形成"知识沉淀→模型增强→反哺业务"闭环

推荐电子书

国外经典（3-5本）：

• 《Natural Language Processing with Transformers》（Lewis Tunstall, Leandro von Werra & Thomas Wolf，2022）——HuggingFace团队之作，微调/部署大模型工程实践

• 《Deep Learning》（Goodfellow et al.，2016）——深度学习花书，理解大模型基座的深度学习原理

国内经典（2本）：

• 《大语言模型》（赵鑫等，2024）——国内大模型领域系统教材，人大赵鑫团队编写