打破专用模型的"跷跷板效应"，LDM有望实现"一个模型赋能千行百业" ◎记者 杨升 刘立 近日，由清华大学计算机系长聘副教授崔鹏团队联合稳准智能（雄安）科技有限公司（简称"稳准智 能"）联合研发的"极数"数据大模型（LimiX）在雄安新区发布最新成果与战略规划。作为国内首个结构 化数据通用大模型（LDM），这也是LimiX首次公开亮相。 崔鹏对上海证券报记者表示，自2025年8月29日开源以来，LimiX已经在20余个行业的多个场景进行了 落地应用验证，未来有望成为"人工智能+"战略的数字底座之一。 LDM为何能改变工业AI游戏规则？ "如果说LLM像一个'文科大脑'，擅长处理语言理解、文本生成等任务的话，那么LDM就是一个'理科大 脑'，专注于从结构化数据中分析规律、归纳总结并进行预测决策。"崔鹏这样描述两种大模型的区别。 据崔鹏介绍，LDM可弥补LLM的短板。虽然LLM具有较强的文本理解与生成能力，但因其训练数据中 缺乏结构化数据，导致其在处理结构化数据时束手无策。LDM则能够处理表格数据、时序数据、图状 数据等结构化数据，胜任数据分类、预测、归因等复杂任务，能够充分发挥数据要素聚集的乘数效应， 实现跨场 ...

由于专用模型难泛化、不通用，面对不同场景需要训练多个专用模型，成本高、效果差，且难以发挥数据要素聚集的乘数效应，严重制约了 AI 在工业场景的落地 路径。 结构化数据通用大模型（Large Data Model, LDM）则针对性解决这一痛点：不同于 LLM 聚焦文本，LDM 融合结构因果推断与预训练大模型技术，既能捕捉结构 化数据的内在关联，又具备强泛化能力，可跨行业适配多类任务。 「极数」大模型可以支持分类、回归、高维表征抽取、因果推断等多达 10 类任务，在工业时序预测、异常数据监测、材料性能预测等场景中，性能达到甚至超越 最优专用模型，实现单一模型适配多场景、多任务的通用性突破，为人工智能赋能工业提供了 One-For-All 解决方案。 2025 年 8 月 29 日，由清华大学计算机系崔鹏教授团队联合稳准智能共同研发的结构化数据通用大模型「极数」（LimiX）正式宣布开源。 此次发布标志着我国在结构化数据智能处理领域的技术突破与生态开放迈出关键一步，将显著降低千行百业应用结构化数据 AI 技术的门槛，特别是在结构化数据 占主导的泛工业领域，「极数」大模型将助力 AI 深度融入工业生产全流程，破解工 ...