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第304章 吊打竞品!&剑灵
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洛川装。

现阶段,放眼全球,也绝对没有第二个语音助手,能给出这样的回答。

当前的语音助手,多是依靠人工编写的固定答案模板+有限参数调整,依赖关键词出发。

比如,用户问:“你有女朋友吗”

siri答“我和我的电路板过得很幸福”这种。

本质上就是“预製梗”。

而“小悠”,也就是“悠米语音助手”的回答,则包含场景化类比,如“拆盲盒”。

需要更复杂的语义解析、生成逻辑、关联规则算法、类比知识库等。

这就要用到“词向量技术”。

即通过已经装载了骄阳100加速卡的小型伺服器集群,预训练分布式语义表示,提升统计模型的语义理解能力。

不是洛川不想上大型伺服器集群,而是暂时还做不到。

同时,悠米社区、极光微博、悠米视频等极光自有產品,积累的海量真实用户文字语音对话数据,可以帮助他们,更精准的训练意图分类器。

比如,区分“调侃”和“真实求助”。

同时构建起领域专用语言模型,比如恋爱、社交场景等对话模式。

总之,很麻烦就是了。

不过严格来说,现在的“小悠”,虽强於同期,甚至是未来两年的竞品,但也还只是个“好玩的智障”而已。

离后世那种,具备生成自然比喻,以及细腻情感回应能力的语言大模型,差了不止十万八千里但现在的“智障”,正是未来“智能”的地基。

通过“小悠”积累的语音-文本对数据,將成为大模型预训练的针对语料。

骄阳系列晶片,对矩阵运算、时序/並行计算的优化叠代,將为未来训练万亿参数大模型,提供底层算力支持。

端云协同、模型压缩、多模態互动设计等技术,未来可直接迁移至,大模型的边缘推理和用户体验优化。

同时,通过“小悠”建立的用户习惯,將在大模型时代,无缝升级为“多模態智能入口”,抢占家庭、车载等场景。

当前的每一次模型训练,都是在给未来的ai大厦筑基。

等他们赞够了算力、数据、算法,这栋大厦將飞速拔地而起!

酒过三巡,被蚊子一连叮了几个大包的宫甜甜,有点烦躁的招呼几人下楼。

三个小老娘们儿贴在一起,嘰嘰喳喳的研究著那部桃天粉的星光x2。

哥四个继续擼串吹牛侃大山,

“对了,《剑灵》还多久能搞定”

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