太好了——我們現在就以 LLM Meta-Level 問題解決架構(版本2.0) 為主軸,來說明如何「用一套架構」清晰演示這兩個代表性技術案例:
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不氫鋼材料研發(Hydrogen-Resistant Steel)
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混合式排程演算法(HGA-VNS for FJSP)
🎬 演示說明:如何以 LLM Meta-Level 框架來呈現兩個案例
模組 | 框架功能 | 案例1:不氫鋼 | 案例2:HGA-VNS 排程 |
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M0 系統建構 | 問題場景 × 系統邊界 | ● 系統:氫能儲存系統 ● 問題:氫脆造成容器失效 | ● 系統:FJSP 柔性排程系統 ● 問題:設備負荷不均 × 生產延遲 |
M1 使用者感知 | 多角色 × 操作感知 | ● 材料科學家 × 焊接技師 ● 關注爆炸風險、安全與可靠性 | ● 工程師 × 排程主管 ● 關注交期 × 穩定性 × 系統響應 |
M2 技術矛盾分析 | 問題轉化 × TRIZ解法 | ● 矛盾:高強度 vs 韌性 ● 解法:添加Ta/Mo → 晶格抵抗氫穿隧 | ● 矛盾:全局搜索 vs 局部精細 ● 解法:GA + VNS 結合關鍵路徑演算 |
M3 模擬與驗證 | 工程模擬 × 參數驗證 | ● 水電解氫侵蝕 × 疲勞試驗 ● SEM顯微結構驗證晶格抵抗 | ● Gantt圖 × Friedman 統計 × RPD\n● 比較其他演算法效率與穩定性 |
M4 技術演化 | S-Curve × 技術預測 | ● 從416 → 416B\n● 未來發展:奈米晶格 × AI材料設計 | ● FJSP演算法演進:\nGA → GA-VNS → Tabu-GA → 強化學習GA |
M5 框架優化 | 解法記錄 × 模組推薦 | ● 建立材料應力-氫脆對應記憶庫\n● 推薦應用於氫車 / 高壓閥 | ● 儲存演算法參數組合與效果\n● 推薦對應任務的最佳組合 GA + VNS + 解碼器 |
🌀 如何實際演示?
你可以用以下步驟進行清晰的「架構驅動式展示」:
✅ 第一步:用 M0 → M1 鋪設問題脈絡
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比如先問觀眾:「你知道為什麼氫能瓶容易爆炸嗎?」
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或:「你知道為什麼工廠的機台有時排得像下象棋嗎?」
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馬上引入 M0 的系統架構圖與 M1 的角色情境(如焊接師傅、排程主管)
✅ 第二步:用 M2 → M3 呈現技術核心與突破點
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展示矛盾對立(TRIZ)、技術瓶頸與突破點
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圖示對比「未處理 × 處理」後材料強度/排程結果(如 Gantt 圖)
✅ 第三步:用 M4 描述未來演化趨勢
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畫出 S-Curve 或演算法家族圖譜
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預測未來可以如何升級(如 AI-assisted material design / scheduling agents)
✅ 第四步:用 M5 收尾 × 提出可重用框架思維
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展示這套架構能被應用於其他類似問題(ex. 鋰電池外殼、智慧工廠派工)
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強調:這不是單一解法,而是可不斷進化的「Meta-Level 問題系統思維」🔥
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