大模型的典型特征有：
1.涌现性：大模型可以有效集成多个人工智能核心研究领域的多项技术，实现融合式涌现。
2.扩展性：大模型可以有效支撑智能终端、平台、系统等产品应用落地，解决传统AI的壁垒和部署难题。
3.复合性：大模型可以在海量通用数据上预训练以具备多种基础能力，摆脱传统AI的碎片化和作坊式开发。
其中，有两个应用场景值得关注：
2.煤岩显微组分智能识别：基于华为矿山AI大模型，为煤炭的分质利用提供了一套煤岩显微组分智能识别系统，保障了煤炭的高效、清洁利用 。该技术可以根据显微镜下的煤岩图像，自动识别出不同的组分类型和含量，从而判断出煤岩的品质和特性。
这些应用场景展示了大模型在智能矿山领域的强大潜力。大模型不仅可以降低开发门槛，提高开发效率，还可以提升场景化应用的效果和泛化能力。通过大模型，我们可以实现从数据驱动到智能驱动的转变，让智能更好地服务于矿山生产。
大模型崛起，智能矿山迎来数据革命。我们期待更多的大模型应用场景在智能矿山领域落地，为矿山行业带来更多的价值和创新。
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