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基于大模型的使命工程方法研究

使命工程,大语言模型,任务能力包,动态架构优化,智能推演

一、智能增强的体系工程 > 5.大模型在体系工程中的运用

本文提出一种基于大模型的使命工程方法，旨在通过大语言模型（LLM）与使命工程过程深度集成，构建智能化的使命任务分析与架构设计范式。首先，基于大模型的自然语言理解与生成能力，实现使命任务场景与使命线程/使命工程线程（MT/MET）的生成；其次，结合RAG技术构建任务能力包的智能匹配与动态组合机制，优化使命任务参考架构的设计效率；进一步，通过大模型生成仿真脚本，驱动的数字对抗推演，支撑使命方案的多维度效能评估与快速迭代优化。研究表明，基于大模型的使命工程方法能够显著提升任务场景的泛化建模能力、架构设计的全局优化效率以及体系运用的鲁棒性，为智能化时代复杂体系的组织与运用提供了新的方法论支撑。