美陆军事业级大语言模型工作空间助力公私部门提高履职效能。

美国陆军高层正加速推进新型"陆军事业级大语言模型工作空间"(LLM Workspace)建设。陆军首席信息官莱昂内尔·加西加透露，本月将重点夯实平台基础架构并拓展应用场景覆盖范围。该平台上线仅两月余，军方已通过公私部门反馈获取改进建议。

"正向更广泛群体征询初步反馈，重点剖析人力密集型流程的优化空间，"加西加在接受媒体专访时阐释，"这将催生精准的优先级清单，既明确军方核心需求，也为工业界参与问题解决创造契机，更凸显人工智能/机器学习技术的赋能价值。"

基于前期运行经验，美陆军已掌握平台优势短板及改进方向。本月将系统分析经验教训，加西加表示："将深入梳理平台运行中的防护机制缺口与薄弱环节。当前亟需工业界协同攻关的核心议题包括：服务等级协议规范、合同条款语言框架、平台差异化模型架构等。"

针对技术路径选择，加西加重申开放态度："工业界可建言最佳实施方案——无论是采购现成平台实现系统集成，还是通过软件即服务模式交付AI能力。相关技术路线探讨将在本月底佐治亚州奥古斯塔举行的'TechNet Augusta 2025'峰会持续推进。"

据悉，该工作空间于今年5月正式部署于陆军cArmy云平台，旨在通过促进创新、提升效率、增强透明度赋能官兵与文职人员。其核心优势包括：低门槛接入、受控非密信息认证、Ask Sage定制的陆军专用生成式AI引擎及令牌订阅体系。

加西加将平台发展划分为两大阶段："第一阶段实现'自主探索'式全员普惠接入；第二阶段聚焦企业级平台建设——过去半年关键突破在于吸引供应商集成AI模型，实现平台与数据的深度耦合。"

软件即服务供应商正积极申请将其LLM及AI引擎接入陆军数据集，有望优化工作流与用户体验。

该平台已展现卓越实战价值：在战场数据共享领域，通过整合陆军合同司令部管理的合同数据库，消除各指挥组重复查询流程，实现"数据透明化"。加西加强调："当前重点在于建立事业级数据责任存储机制，明确数据归属以避免全军范围重复建设——这既能控制激增成本，也是我们正在化解的衍生问题。"

后勤领域同样成效显著：人力资源司令部借助平台AI能力，仅用3人在两周内完成3万份岗位描述更新，而传统方式需45人耗时30天。政策审查周期更实现革命性压缩——新规研判周期从120天锐减至35天。

"这堪称重大突破，"加西加评价道，"获得海量数据瞬时处理能力，配合专项培训带来的战力跃升，从作战视角看意味着更快的能力交付速度——这正是核心价值所在。"

参考来源：afcea