微软亚洲研究院日前提出了一种使用 GPT-4 模型来控制工业场景的空气调节系统 (HVAC) 的方法，据称“该方法仅需少量示例样本，就能在成本和效率上优于传统工控系统”。

微软表示，对于工业场景，传统的工控软件在处理异构任务、样本低效以及适应新场景等方面需要大量时间及预算成本，而使用预训练的大模型控制相关工控设备，可以保证在高准确度的情况下，降低相关部署成本。

据悉，微软使用 GPT-4 模型，并创造了一个虚拟空调系统环境进行实验，开发了一种可将基础模型用于工业控制但“无需过多训练”的方法，最终得到了“积极的结果”。

微软同时表示，该研究的目标是探索直接使用预训练 大模型进行工业控制任务的潜力，以及设计解决“技术债务”较低的工业控制任务的方法，从而逐步取代容错率较高的工业环境。

目前相关研究成果已经在 ArXiv 上发布，感兴趣的IT之家小伙伴们可以进行相关了解。

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