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項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創(chuàng)新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發(fā)了雙語千億級超大規(guī)模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現(xiàn)、跨平臺等核心優(yōu)勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據(jù)用戶意圖，自動理解、規(guī)劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現(xiàn)大模型的便捷開發(fā)。

為克服壓榨法提油率低、蛋白質變性嚴重及浸出法毛油精煉繁雜、油品安全質量低的問題，自上世紀50年代出現(xiàn)了以水為媒介提取植物油的研究，并發(fā)展出水代法和水酶法，但在大宗油料提油中始終難以工業(yè)化應用，其主要問題為水代法提油率低、水酶法用酶量大和缺乏油料亞細胞水平高效粉碎、多相體系大規(guī)模連續(xù)分離的技術與設備等。項目組自1988年開展以水為媒介的提油技術研究，在國家和省科技計劃支持下，相關技術與裝備研究取得突破，并實現(xiàn)產業(yè)化，其中2項鑒定成果達國際領先水平，獲教育部技術發(fā)明獎二等獎 創(chuàng)新點： （1）革新水酶法提油工藝，大幅降低用酶量和生產成本。傳統(tǒng)水酶法工藝會酶解油料中所有影響水酶法提油的組分，新工藝只酶解影響油脂釋放和乳狀液破除的組分。酶用量（對原料）由原來的1-2%降至0.15%，同時保護了花生等油料中大部分蛋白質的結構與功能性質。 （2）創(chuàng)新和拓展以水為媒介提油的研究思路，提出“水媒法提油技術”概念。在提取介質中加入部分食用乙醇，調節(jié)提取介質極性，減少乳狀液形成和降低后續(xù)破乳與分離的難度，提高清油得率。項目組將此方法定義為乙醇水提法，在油茶籽油（山茶油）提取中實現(xiàn)產業(yè)化應用。2015年以來提出并完善水媒法提油技術概念，促進技術應用拓展。 （3）突破水媒法加工關鍵技術與裝備，實現(xiàn)工業(yè)化油料高效干法粉碎及多相體系連續(xù)分離。研發(fā)了油料亞細胞水平高效干法粉碎設備，花生經此設備一次粉碎后，平均粒徑接近亞細胞級（21.82 μm），滿足水媒法加工要求。該設備在茶籽仁和核桃仁粉碎中有同樣效果。提出了“沉降+兩次兩相離心”的組合，研制了高效智能化多相連續(xù)沉降分離器，實現(xiàn)產業(yè)化生產線上油、乳狀液、水和渣四相連續(xù)分離。解決了長期限制水媒法產業(yè)化的技術和裝備問題。 （4）集成水媒法技術與裝備，實現(xiàn)水媒法提油及副產物高效回收利用產業(yè)化。建立了日處理花生50噸的水酶法提取花生油和蛋白（肽）、年加工2000噸油茶籽的乙醇水提法提取油茶籽油和茶皂素及年加工1800噸核桃水代法提取核桃油和蛋白的生產線。油和蛋白提取率均分別達到92%和85%以上。水媒法花生油和油茶籽油的3-氯丙醇酯、縮水甘油酯和反式脂肪酸含量遠低于市售品牌油脂。

工藝流程 ：將 50%以上的粉煤灰與硅酸鹽水泥熟料或硅酸鹽水泥、 少 量的化學外加劑和礦物混合材料共同磨細并混合均勻，即可制成滿足 GB1344-1999 水泥標準中強度等級為 32.5 或 32.5R 要求的大摻量粉煤灰水 泥。 技術特點 ：該水泥具有熱量低、耐腐蝕性好的特點。它可以廣泛用于 工業(yè)與民用建筑中的地基、地下室、梁、板、柱等的混凝土工程，特別適 用于大壩、地基基礎、隧道、地下

三地深度聯(lián)動辦賽 打造國際化創(chuàng)業(yè)平臺

數(shù)字人技術與大語言模型結合是當前人工智能技術領域的研究熱點之一，將數(shù)字人技術和自然語言處理技術相結合，可以創(chuàng)造出更加智能化、真實感更強的數(shù)字人應用?？蒲袌F隊經過研究實踐，已取得具有前瞻性的知名汽車企業(yè)和三甲醫(yī)院的合作意向。有望在不久的將來，為汽車、醫(yī)療等領域的企事業(yè)單位提供先進的技術支持。