大模型负责"读数据"，碳核算引擎负责"算排放"：米兰体育为什么不能让LLM直接报碳排
语言模型负责理解自然语言运营数据，规则化引擎负责活动数据乘以排放因子的具体计算，减少模型自由生成数字的偏差风险。
LLMCarbon Accounting Engine
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作者团队
米兰体育AI模型研究组
负责碳核算模型、设备状态AI、米兰体育App产品体验与大模型分工方向的技术观察与深度写作。
团队简介
米兰体育AI模型研究组关注的核心问题是：一个大模型能不能直接告诉用户"这场赛事排放了多少吨"或者"这辆自行车还能用多久"。我们的答案通常是否定的——这类具体数字应该交给规则化的计算引擎，大模型负责的是理解自然语言运营数据、判断维修翻新建议这类需要综合多方面信息的任务。
这个方向也覆盖米兰体育App的产品体验设计，因为App正是碳核算模型、设备状态模型与用户之间的实际接口，模型的分工方式会直接影响App里功能的组织逻辑。
关注领域
- 赛事碳模型的多类数据输入与置信度标注
- 大模型与碳核算引擎的分工方式
- 设备状态AI在维修、翻新、二手分级判断中的应用
- 米兰体育App赛事项目与用品项目的产品设计逻辑
- 账户同步、数据迁移与碳报告更新机制
编辑原则
我们要求每篇文章明确区分"AI能做什么"和"AI不该做什么"，尤其是涉及数字预测类的结论，一律标注局限性；涉及产品功能的描述会以实际使用流程为线索展开，而不是罗列功能列表。
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