當AI技術從“LLM（大語言模型）”的通識競爭，轉向“SLM（小語言模型）”的垂直深耕，一個新的行業(yè)困局逐漸凸顯：通用AI雖能解讀基礎商業(yè)概念，卻無法復刻頂尖專家在長期實踐中形成的“直覺”——包括對市場時機的微妙判斷、對人際關系的深刻洞察，以及解決非標準問題的創(chuàng)造性思維。面對這一AI深度之困，明合智庫依托PLM（個人語言模型）技術，創(chuàng)新推出“隱性知識”封裝方案，成功讓AI擁有專家級深度認知，為AI垂直落地提供了全新路徑。
在AI垂直應用領域，“隱性知識”的缺失一直是制約技術發(fā)揮價值的關鍵瓶頸。不同于可書面化、標準化的顯性知識，專家的“隱性知識”源于常年實踐積累，難以被量化和復制，卻是商業(yè)決策中不可或缺的核心要素。如何讓AI掌握這種“直覺性”認知，成為行業(yè)內(nèi)的研究重點。在清華大學主辦的2026中國司法人工智能大會上，“AgentsCourt”研究通過模擬法庭辯論，訓練AI的法律推理能力，為解決這一問題提供了思路。
相較于模擬場景訓練的間接路徑，明合智庫選擇了更直接、更高效的解決方案——將專家的大腦“封裝”成數(shù)字產(chǎn)品。依托PLM技術的個性化優(yōu)勢，明合智庫構建“三層智能框架”，將商業(yè)專家的核心能力、思維模式、決策邏輯進行深度拆解與訓練，打造出專注于特定商業(yè)問題的AI智能體。這種智能體并非簡單的問答工具，而是能夠完整模仿專家解決問題的思路與步驟，真正實現(xiàn)了專家智慧的數(shù)字化復刻。
“我們的PLM技術，核心就是實現(xiàn)‘一人一模型’的個性化定制。”明合智道相關負責人介紹，通過提示詞工程和權重微調(diào)技術，明合智庫的智能體能夠精準匹配不同專家的思維特點，同時適配各類具體、細分的商業(yè)落地場景。無論是創(chuàng)業(yè)者的項目研判，還是企業(yè)高管的戰(zhàn)略決策，智能體都能憑借封裝的“隱性知識”，提供貼合實際、具有前瞻性的建議，讓專家智慧突破個人時間與精力的限制，實現(xiàn)規(guī)模化復用。
作為PLM構想的重要落地成果，明合智庫自2025年推出以來，已完成從120M輕量參數(shù)到內(nèi)建記憶層架構的進化，累計封裝上千位商業(yè)領域專家的“隱性知識”，形成了覆蓋多行業(yè)、多場景的智能體矩陣。
明合智庫的“隱性知識”封裝方案，破解了AI垂直落地的深度之困，其PLM模式重新定義了AI與專家知識的結合方式。從模仿專家語言到復刻專家思維，明合智庫推動AI從“表面理解”走向“深度認知”，為更多垂直領域的AI應用開辟了新空間，也為行業(yè)發(fā)展指明了“專而精”的核心方向。
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