1. 基準測試驗證

• 數學與科學推理能力：在AIME數學競賽測試中準確率達79.8%，MATH-500測試達97.3%，表明其復雜計算和邏輯推理能力可靠。

• 地質數據分析能力：使用定制化測試集（如物探數據解析、地層結構模擬），驗證模型對地質術語、成礦規律的理解準確率（需達85%+）。

• 編程與優化能力：LiveCodeBench通過率65.9%，Codeforces評分2029，支持算法優化（如鉆探路徑規劃）的可靠性。

1. 效率與魯棒性

• 實時性：首Token延遲需＜2秒，吞吐量＞100 Tokens/秒，滿足野外實時分析需求。

• 抗干擾能力：對含噪聲的物探數據（如重力異常值偏移±10%）保持結果穩定性，誤差率＜5%。

• 資源消耗：監控GPU顯存占用（如32B模型需≤24GB），避免野外設備過載。

1. 成礦預測與靶區優選

• 輸入物探、化探數據，生成三維成礦概率圖，對比歷史礦床位置驗證定位精度（如青海烏蘭銅礦匹配度＞85%）。

• 通過交叉驗證（如10折交叉驗證）確保模型泛化能力，避免過擬合。

1. 地質結構解譯

• 遙感影像分析：自動識別蝕變帶、斷裂構造，誤判率需＜15%（對比人工標注結果）。

• 鉆孔數據推理：根據巖芯樣本推斷地層年代，與實驗室測定結果誤差＜8%。

1. 勘探方案優化

• 模擬鉆探策略（如強化學習優化鉆孔點位），驗證無效鉆孔減少比例（如山東地礦局實現40%成本節約）。

1. 多源數據一致性檢驗

• 對比模型輸出與傳統方法（如地質統計學、人工解譯）的結果差異，設置閾值（如相似度＞90%）。

• 通過知識圖譜嵌入（如整合礦床模型、巖石力學參數），確保推理符合地質規律。

1. 安全性與穩定性

• 數據加密：敏感地質數據采用國密SM4算法加密，接口訪問需雙重認證。

• 故障恢復：部署冗余備份（如云端+本地集群），故障切換時間＜30秒。

1. 人類專家協同驗證

• 引入地質專家對AI生成報告盲審，關鍵結論接受率需＞80%。

1. 動態迭代

• 基于勘探反饋更新知識庫（如新增礦床類型數據），每季度重訓模型。

• 采用在線學習：實時校正預測偏差（如現場監測數據觸發模型微調）。

1. 蒸餾技術適配輕量化場景

• 7B蒸餾模型（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B）在RTX 4060顯卡上運行，精度損失＜5%，適合野外小隊使用。

• 短期：優先在可控場景（如已知礦區）測試基準性能；

• 長期：構建動態評估體系，結合勘探成果迭代優化模型。

關鍵提示：“模型可靠性=數據質量×算法透明度×人類反饋閉環”——山東省地礦局第七地質大隊實踐經驗。

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