该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室（浙江大学）牵头研发，具备基础的海洋专业知识问答，以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制，相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。
此外，模型还适用于海洋机器人操控与水下具身智能等关键场景。“依托大模型的代码自动生成能力，只需输入一句自然语言指令，OceanGPT 即可生成对应的机器人操控代码，实现下发、部署和任务执行。未来，我们希望即使是非专业人士，也能通过语音指令驱动水下机器人完成复杂任务。”沧渊研发团队负责人、浙江大学计算机学院教授陈华钧介绍。
其表示，OceanGPT 还集成了 MCP 大模型协议，旨在实现大模型驱动的多机器人协同协作。后续 OceanGPT 还可直接部署于海洋机器人上的端侧大模型，借助端侧大模型的推理能力进一步提升海洋装备的自主作业能力和作业效率。
据悉，目前 OceanGPT 已在浙江大学海鹰系列水下机器人平台上完成技术验证，实测表明该模型将原本依赖人工编写的机器人代码编写效率从“小时级”提升至“秒级”。
“沧渊”的研制始于 2023 年，率先发布了海洋领域的第一个开源大语言模型 OceanGPT-1，随后持续更新发布 OceanGPT-basic（领域知识增强的海洋知识问答大模型）、OceanGPT-omni（海洋多模态大模型）、OceanGPT-coder（水下具身机器人代码大模型）。
OceanGPT-basic 负责海洋基础专业知识的理解与问答；OceanGPT-o 定位于声呐、光学、电磁等海洋特有多模态感知数据的自然语言解读；OceanGPT-coder 支持水下机器人控制指令生成；OceanGPT 可集成 DeepSeek 等通用模型，通过“通专结合”模式融合通用语言理解与海洋专业能力。
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📸 申战国记者 回章顺 摄
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📸 李朝博记者 范振军 摄
👄 与此同时，研究团队还纳入了一天带有被动奖励的初始训练，以便鼓励小鼠开始学习。结果发现，针对自然纹理进行无监督预训练的小鼠通常能够更快地完成这项任务。例如，小鼠在任务训练的第一天开始时，会在两条通道中无差别地舔舐，但在经过大约 10 次试验之后，它就停止了在无奖励通道中的舔舐行为。训练到第 5 天的时候，这只小鼠仅在奖励区的起始位置有选择性地进行舔舐。相比之下，未进行预训练或在光栅通道上进行预训练的小鼠在主动训练的第一天没有能够学会区分两条通道。女人尝试到更粗大的心理变化
