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为进一步提升食品安全治理水平,构建“企业自律、政府监管、社会协同、公众参与”的社会共治格局,充分发挥社会监督力量在食品安全工作中的重要作用,中国食品药品企业质量安全促进会食品安全社会共治工委会全面开展食品从业人员食品安全知识培训,并公开招募食品安全社会共治社会监督员(简称:食品安全社会监督员)。诚挚邀请食品行业从业人员、关注食品安全、有社会责任感的社会各界人士踊跃参与!同时,中国政法大学“企业合规师”培训开始报名。咨询方式:18500281178(同微信)。
| 神农大模型3.0 | |||
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美国国家超级计算应用中心(NCSA) 、伊利诺伊大学香槟分校 | |||
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如果你是使用者,你会选择哪个模型?
在 2026 年的今天,当我们谈论“AI+农业”时,我们究竟在谈论什么?透过热闹的表象,我们可以清晰地看到行业内部正在演化出的双重逻辑。
第一重逻辑,是“让知识流动”。
名单中超过七成的模型,本质上是基于通用大语言模型(LLM)微调而成的“行业顾问”。它们阅读了海量的农学教材、论文和一线实践数据 (有的还嵌入了多模态模型),擅长回答“作物病害如何防治”或者“最新的补贴政策是什么”之类的问题。
这类模型的价值在于“平权”。它们打破了专家与种植者之间的信息壁垒,让每一位农业从业者都能低成本地获取专业的农技指导。虽然它们的技术门槛相对较低,更多是在做存量知识的整理与输出,但对于解决农业长久以来的“推广难”问题,功不可没。这与过去“农业专家系统”的目标是一致的,只是在今天以另一种方式实现。
第二重逻辑,是“让计算创造”。
这是名单中那些不显山露水,但极具分量的“硬核玩家”——生物科学大模型、遥感大模型。它们与前者有本质的区别:它们不处理人类的文字,而是处理大自然的语言(DNA序列、光谱信号)。
这类模型不是为了提供咨询,而是为了利用大语言模型的原理“让目标自己说话”,创造模型中的模型。生物模型在计算基因的最优组合,试图突破作物的产量天花板;遥感模型在计算地球的光谱反射,试图比人类更早预知灾害与收成。这才是农业生产力跃迁的真正引擎。
可是为什么有这么多的农业版LLM呢?
这看似繁荣的“百模大战”,实则充斥着学术圈地与重复建设的虚火。
一方面,高校与科研机构为了抢占“全球首发”的头衔与课题经费,陷入了一场“造词大于造物”的锦标赛;另一方面,低门槛的微调技术让大量“套壳 Demo”泛滥,导致市面上充斥着同质化严重、却可能难以超越通用基座的半成品。加之农业数据天然的“主权壁垒”,迫使各方画地为牢,在各自的孤岛上重复造轮子。这种“烟囱式”的林立,本质上是行业在缺乏顶层设计与数据共识下的野蛮生长。
那么,下一站是什么?
如果说现在的模型主要是在“提供建议”,那么下一阶段的核心,就是“自主执行”。
2026年将是一个分水岭,我们将看到模型从单纯的对话系统向智能体(Agent)进化。大语言模型不会是单纯的聊天工具,它能够自己分析数据,构建模型,并基于海量的知识来修正和决策。从“辅助种植”到“替人作业”,从“决策支持”到“闭环执行”,这才是农业AI从工具走向生产力的关键一跃。
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