离线多模态大模型助力空中作战决策
原文标题：Offline Multimodal Large Language Models for Decision Support in Air Operations
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论文研究在断网、高安全约束环境下部署离线多模态大模型作为决策支持工具，采用模块化检索增强架构，支持文本与图像输入。与巴西空军四名图像分析员开展试点，系统在教义知识测评中得分与人类持平（8/10），耗时7.1分钟，远低于人类平均26.5分钟。研究为AI辅助空中作战流程建立了评估基线。
- 问题
- 断网、高安全约束环境下，空中作战分析员难以快速获取教义知识与生成侦察报告。
- 方法
- 模块化检索增强的离线多模态大模型架构，支持文本与图像输入，答案可溯源到原始文档。
- 结果
- 与巴西空军四名图像分析员试点，教义知识测评得分与人类持平（8/10），耗时7.1分钟，人类平均26.5分钟。
- 影响
- 验证离线RAG大模型在高安全场景的决策支持可行性，为AI辅助空中作战流程建立评估基线。
机构：Brazilian Air Force
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