军事战略规划是信息密集且耗时的工作，通常需要参谋人员数月的工作并生成数千页的支持文件。本文提出一个领域专业学习系统，该系统将大规模战略规划模型与更快速的兵棋推演和仿真模型相结合，两者均基于Transformer架构构建，并经过训练以强化条令一致性、时序推理和经过校准的不确定性评估。在对127个历史与合成想定以及由47名高级战略家组成的专家小组的测试中，该系统取得了8.42/10的平均战略质量得分，并将地缘政治预测准确率提升至73.2%。

战略军事规划是防务行动中对认知要求最高的任务之一，它需要综合地缘政治情报、条令知识、历史先例和多领域作战约束。传统的战略规划流程是手动的、耗时的，并且需要多年的专业军事教育。一场战区级行动通常需要120-180天的规划时间，生成超过15,000页文件，而仅有2.3%的军官能达到拥有此类专业知识的战略级职位。现代战争的复杂性已呈指数级增长。当代军事行动横跨五个不同的领域（陆、空、海、太空、网络），每个领域都有其独特的条令、能力和约束。指挥官每天需处理来自不同情报来源的大约一百万个数据点。与此同时，条令框架持续扩展：北约拥有47份联盟联合出版物，美国拥有89份联合出版物，这给盟军部队带来了重大的解读挑战。条令演变与技术变革之间的时间错位加剧了这种复杂性。重大条令更新每5-7年发生一次，而变革性技术每18-24个月就会出现一次。战略规划周期与作战节奏之间的差距造成了可以被对手利用的漏洞，他们可能利用过时的假设或条令不一致性。

大型语言模型的最新进展已在蛋白质结构预测、法律文件分析和科学文献综合等专业领域展现出卓越能力。然而，军事战略规划提出了独特的挑战：涵盖5-20年跨度的长期时序推理、涉及政治、经济、军事和外交因素的多利益相关方复杂性、跨越两个世纪军事思想的严格条令连贯性要求、对对手意图和联盟动态的复杂地缘政治建模、包括国际人道法在内的严格伦理约束，以及对高级文职和军事领导层的关键可解释性要求。

A. 军事语言模型框架

我们将战略条令语言模型置于更广泛的军事语言模型框架之内，该框架是一个包含四层分层结构、29个专业类别、共计58个不同模型的综合性分类体系。此框架对特定领域军事人工智能能力进行了系统化组织：

• 第一层：四个基础类别，包括用于战略规划的sdLM、用于战术行动的tLM、用于情报分析的iaLM和用于后勤优化的loLM，共计8个模型，处理核心军事职能。
• 第二层：十个专业作战领域类别，包括网络作战、电子战和特种作战，包含20个模型，提供特定领域专业知识。
• 第三层：十个利基应用类别，例如训练模拟和维修预测，涵盖20个模型，用于针对性用例。
• 跨领域层：五个集成类别，包括用于多军种协调的jointLM，包含10个模型，用于桥接功能边界。

在此层级结构中，sdLM在最高抽象层级运行，处理国家与战区战略。它与tLM对接以实现战略到战术的转换，与iaLM集成以进行威胁评估，并与jointLM协调以确保多军种规划的一致性。

B. 现有方法的局限性

现有研究表明，通用文本生成系统可能产生流畅但缺乏依据的陈述，并且在数据分布变化下可能难以保持事实一致性。在作战决策支持中，这可能表现为内部不一致的建议、脆弱的长期预测和未校准的不确定性评估。此外，经典的预测和想定方法通常依赖于稀疏的证据和主观的权重分配，限制了其整合长篇条令文件和异质数据的能力。这些局限性促使了领域专业学习系统的发展，这类系统除了追求点估计准确性外，还明确规范条令一致性、纳入时序结构并评估校准度。

C. 贡献

本文在计算战略研究和大型语言模型研究方面做出以下贡献：

1. 新颖架构：我们介绍了GIPFEL-I，这是一个专门为宏大战略推理设计的700亿参数Transformer模型，它包含多文档注意力机制，能够在32,768个标记的上下文窗口中同时分析多达200页的条令。
2. 专业兵棋推演模型：我们提出了SANDKASTEN-I，这是一个为动态想定生成和裁决优化的300亿参数模型，其游戏状态跟踪模块每小时可处理超过200个裁决决策，而人类裁决员通常为15-20个。
3. 综合训练方法：我们描述了一个三阶段训练流程，利用了20亿标记的战略规划数据，包括1900-2026年间的50万场战斗和1.2万场战役、336份条令出版物、2847份完整的兵棋推演记录，并采用了对抗性训练来缓解偏见以及基于人类反馈的强化学习。
4. 严格评估框架：我们建立了一个系统的评估方法，涉及47名高级战略家（军衔O-6至O-10，平均23年经验）、对127项重大战略决策的历史反事实测试、跨89个想定的兵棋推演验证，以及全面的计算指标。
5. 先进性能：我们展示了在9项战略规划任务中的7项上超越人类专家基准的优异结果，包括对人类生成计划的62.3%胜率、91%的条令一致性精确度，以及12个月跨度下73%的地缘政治预测准确率。
6. 作战部署架构：我们提出了一个适用于机密网络（包括JWICS和SIPRNET）的可扩展部署框架，可集成到现有指挥控制系统中，并包含全面的安全控制措施。

本文其余部分结构如下：第二部分回顾特定领域语言模型、军事人工智能应用和战略规划方法的相关工作。第三部分详述sdLM框架架构，包括GIPFEL-I和SANDKASTEN-I的规格。第四部分描述我们的训练方法。第五部分呈现综合评估结果。第六部分讨论部署与作战集成。第七部分分析局限性与伦理考量。第八部分概述未来研究方向，第九部分总结。