大语言模型（LLMs）由于其概率性本质，在关键工业系统中存在显著风险，可能导致幻觉、数值漂移和非确定性工具执行。这些故障可能导致严重后果，包括设备损坏和经济处罚。为缓解这些风险，提出了一种混合架构，其中确定性的、基于规则的系统负责核心验证和控制，而大语言模型则作为接口，用于总结信息和将人类查询转化为结构化命令。一个“操作防火墙”充当最终的守门人，确保任何提议的操作在执行前都符合严格的安全和工程约束。 AI
影响 提出了一种混合架构，通过将其与确定性的基于规则的系统相结合，使大语言模型在关键工业应用中更安全。
排序理由 该条目讨论了将大语言模型应用于工业系统的特定架构模式，而不是新的模型发布或核心研究。
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