救命，这届比赛还是有点难啊，我翻来翻去看了两天，感觉整个人都懵了。 本来盘算做能源管理的，结局导师在群里直接改头换面，目前要求搞“零碳供应链金融”，我都快把自己搞丢了。导师说之前那个模板忒老套，务必得用最新的社会大模型算风险，还得嵌入大语言模型来生成融资方案，不然系统审核不过。我就把想法抛出去，结局导师回了一堆“别急，慢慢想”，最终直接要求我写个 Python 脚本，让大模型自己生成那套复杂的金融方案。我当时就蹲在地上吐了，这逻辑彻底崩了，原来的供应链金融不就是信用评估 + 资金匹配嘛，如何突然就加个大模型了？感觉整场比赛像是个庞大的回旋镖，最终把自己带回了原点。 实际上啊，这种“大模型+大模型对对碰”的套路在那会儿见过不少，但这次感觉更深一层。导师把大语言模型和生成式 AI 直接挂在了最前面，重点在于那种“自我进化”要么“实时生成”的本事，这思路挺新的。
不过我总认定，把大模型当核心引擎去写，好办写成那种“模型挺牛，数据挺全，但逻辑挺虚”的东西。就像那会儿做空气动力学一样，那会儿直接推导公式，目前仿佛要把大模型装进公式里？感觉有点画蛇添足。 我看其他组，有的直接搞了一个“城市级大模型”，用大模型去分析城市微气候，再结合气象数据做能源预测；有的则是搞了个“供应链风险预测”，用大模型处理历史数据，再结合风控模型做信用评分。
这些方向听起来挺务实，但咱们这组导师突然说要搞“零碳供应链金融”，感觉像是把两个彻底不搭边的东西硬怼在了一起：一个是处理海量文本的大模型，一个是专门算钱的风控模型。
这就像让一个挺会聊天的机器人去跟严谨的会计师算账，别看机器人讲话好听，但账算得准吗？我感觉这可能会害得后续数据清洗的复杂度指数级上升，最终不得不写一大段“数据预处理”的废话。 就在我预备发疯的时候，导师突然在群里说：“什么的，方案里的数据有点难题，我们得换个模型，让大模型自己去跑个实验，看看哪种组合的泛化本事最强，然后选那个结局。”我当时就愣住了，原来不是我要写方案，而是要让大模型自己成事？这思路挺有意思，但这也忒依赖大模型的“幻觉”了吧，万一算出来的参数全是错的，后面所有的工作全废了。
这时候我陷入了深深的自我质疑：到底是我的专业不对症，还是这命题人就是个只会调参数的“老古董”，根本不懂咱们数学建模的逻辑？ 不管怎么着，我目前得赶紧把思路理清。
既然导师说了“让大模型自己跑实验”，那咱就得尊重这个指令，但也要在代码里埋个坑。
比方说，在让大模型生成初始参数时，直接把背景参数设成固定值，要么让它输出一个置信度挺高的结局，再让后端的数学模型去验证这个结局。
不能指望大模型自己就能算对所有的钱和碳指标，那样根本经不起推敲。 另外，关于数据局部，我刚刚看了一下公开数据，发现能源行业的碳排放数据挺乱的，大量年份的 GDP 和碳排放量没有直接对应关系，就连有负增长的情况。
这让我认定，要是要搞零碳供应链，光靠一两个数据集肯定不够。得去爬虫要么找更多样本，就连得让大模型自己从公开网页里扒点数据来补充，否则模型训练出来全是垃圾数据，后续分析全是噪音。
这就好比让一个只会背单词的机器人去搞复杂的物理实验，别看它背得多，但实验结局肯定不可信。 说实话，整个比赛下来，我就感觉像是在玩猜谜游戏，导师把盘给妖了，想让我在“大模型万能论”和“传统建模严谨性”之间走钢丝。一边是导师要求的“自我进化”，一边是我心里最默认的“逻辑闭环”。
这种感觉挺抓狂，看着代码一行行往后写，又不知道往哪边突破。 不过话说回来，或许这也不是坏事。
既然导师说让大模型去跑实验，那我们就赌一把，看看大模型能不能在特定的逻辑约束下，给出一个“看起来”靠谱的方案。别看我知道最终提交出来的代码还是得经得起数学模型的拷问，但起码在这个过程中，能锻炼一下把大模型和传统算法结合的本事。毕竟目前的竞赛环境，光靠硬脑壳已经不够用了，得有点“脑子”和“手”的配合才行。 最终，想跟各位师兄师姐说一句，别看刚刚那会儿心态崩了，但既然导师都如此说了，那就得顺着这个思路干。数学建模不是死板的公式堆砌，而是解决难题的手段。
哪怕中间有过大量“废话”和“试错”，只要最终能算出个合理的数值，方案是有效的，那这过程本身就有价值。说不定哪天，我就成了那个能搞定这种“大模型 + 大模型”跨界挑战的人呢。 （后记：实际上后来导师又问，“那个大模型生成的结局数据具体是多少？”，我这才意识到自己刚刚思路又偏了，赶紧回去把公式里的数字填上，别看心里还是有点虚，但总算是把比赛给圆回来了吧。）