腾讯云旺申：加快本地AI应用程序的实施，并将现

5月21日，在2025年Tencent Cloud AI行业应用程序峰会上，腾讯云云副总裁吴云申（Wu Yunsheng），腾讯云情报局负责人，腾讯Youtu实验室负责人，发表了主题演讲。 Wu Yunsheng认为，当前的AI应用程序字段显示了一种趋势，例如更丰富的互动体验，更好地利用模型以及更快的应用程序构建。为了关注新的客户需求，Tencent Cloud继续迭代和更新其产品的产品功能，以与多模式的声音，模型培训和促销以及智能开发联系，以帮助用户更快地改变实际生产率的技术变化。 Tencent Cloud Intelligence负责人，Tencent Cloud Intellione负责人，Tencent Yunsu实验室负责人Wu Yunsheng提到，为了改善用户和AI应用程序之间的互动体验，Tencent Cloud正式发布了“ Tencent Cloud Cloud Foice Paas解决方案”。该解决方案深处包括领先的ASR模型，TTS模型和TRTC通信功能，并构建完整的封闭封闭的“语音输入→智能处理→自然输出→实时触点”，从而提供了低成本且快速开发的交流通信解决方案，用户。在培训水平和促销级别，腾讯云也实现了全面的升级。首先，Tencent Cloud Ti平台升级了微调链，以提供更多的培训方法，例如蒸馏和微调，增强研究，并在自动驾驶领域提高了自动驾驶技能，以提高自动驾驶技能。同时，TI平台也已完全升级为资源调度，支持合并的培训和促销以及潮汐调度。成本是确定是否可以实施大型模型的主要因素之一。 TI平台继续升级内置的天使加速套件，以帮助企业降低推理成本领导行业的能力。从大型模型到代理商，AI应用程序输入“平等权利的年龄”。在这方面，吴云申教导：“智能机构的广泛应用将是改变和提高效率的强大工具。”因此，Tencent Cloud已将大型模型知识引擎完全升级到腾讯云智能机构开发平台，并通过领导行业的技术，全面的代理能力和可符合用户需求的实用功能，它可以帮助用户在大型模型中快速开发智能身体。他说，在抛弃许多实际的业务环境之后，智能云开发平台积累了许多基本功能，不仅可以“可用”，而且可以真正适合公司的复杂业务，实施和运营，并满足公司的完整链接需求。例如，基于腾讯云智能开发平台，QQ浏览器已启动智能机械CAL机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械机械是言语的全部文本：尊敬的领导者，来宾，来宾，媒体和媒体朋友，好早晨，大家好！我是Tencent的Wu Yunsheng。我很高兴与您分享开发大型工具和代理商的腾讯云的发展和思想。 Hunyuan的同事们早些时候提到的是，从今年开始，Modelo开发了迅速的发展，并且正在出现许多AI-KING应用程序。我们看到了一些清晰的趋势：首先，大型语言模型和多模式模型得到了进一步集成，并且用户与AI应用程序之间的相互作用从文本到语音，视频和其他形式进一步发展。不同的互动体验ES增加了AI应用的渗透率。其次，培训和推理的效率将继续提高。通过管理计算和调度的功能以及加速计算计算，计算功率使用速率继续提高，并降低了使用模型的成本，从而进一步促进了模型在更多情况下的实现。第三，明智的机构以加速的速度实施。由于今年的开始，代理商的主题特别受欢迎。代理商可能能够团结起来计划实施路径和灵活的通话工具，这大大降低了企业生成AI应用程序的门槛。借助智能人体开发平台等工具，企业可以快速实施智能机构。专注于三个客户的趋势和需求，我们还继续谨慎，并在多模式语音联系水平，模型培训和智能开发方面更新产品功能等等。就互动体验而言，我们继续优化语音识别，输出，实时交付和其他方面的条款，试图将用户带入更智能和更多的拟人化语音联系体验。识别语音是一个重要的预安装的预安装模块，用于语音接触。提高ASR的准确性可以显着提高整个链接的智能。与传统的ASR技术相比，我们的ASR模型具有更强的识别能力。在复杂的情况下，例如远处和噪声，单词错误率显着下降。它还支持方言识别，并且可以动态变化以适应不同的口音和不同的语音速度，这确实使AI可以“理解”。在输出级别上，我们的TTS模型在拟人化和节奏性方面有了显着改善，其发音接近与真实人的自然对话感。大型TTS模型QuicKly了解本文的内容，并解释符合文本情感的声音，这是减少传统TTS输出的人机感觉的眼泪。同时，在实时人工智能联系人中，LLM及时接收和处理用户的音频和视频数据很重要。 TRTC的超低延迟通信可确保世界到端的音频和视频传输延迟小于300ms，同时保持对话延迟低于1000ms，这估计是对人类对话的响应时间，使用户可以享受适当自然的接触。今天，我们还正式发布了“ Tencent Cloud Voice Paas解决方案”。我们深入整合了上面提到的ASR模型，TTS模型和TRTC的实时通信功能，以生成“语音输入→智能处理→自然输出→实时触点”的完整链接闭环，该环路可提供低成本的业务和快速D避开语音联系解决方案，以帮助企业优化用户互动体验。在下面，企业还可以轻松地访问大型语言模型服务，例如Hunyuan和DeepTeek，以实现AI和用户之间的实时互动，并在AI实时对话中创建AI实时对话并创建功能，从而，DeepSeek系列和LLAMA系列4。我们还升级了调整工具的精细链条，以支持更多的培训技术，主要调整了对强化的适当调整和教育。其中，基于DeepSeekr1/V3蒸馏，其他模型是非常实用的培训模式。较小的型号可用于在R1附近提供识别功能。我们提供详细的最佳技能和支持数据采集工具，以帮助用户更好地蒸馏。同时，面对自主驾驶领域的广泛需求，我们拥有内置的相应训练镜，可以快速启动培训许多基本的自动驾驶模型，例如Befformer和fastBev，以降低公司的Blamingula成本。除工具链外，TI平台还可以完全升级到资源调度，并支持合并的培训，调度和调度。基于此功能，TI平台可以自动安排在线倾斜服务计算能力的非绩效功能，以关闭夜间的培训任务和离线数据处理任务，从而大大改善资源使用。同时，我们还提供了队列中的灵活性和配置队列，以满足不同情况下的调度和调度需求。一家基于TI平台的领先的消费电子公司平均管理该集团的计算能力，支持大型模型和传统小型简历模型的研究和开发，并用于诸如复制电视产品的生成Ti平台，AI R＆D的生成，AI R＆D已开发了整体EfficienCY占50％以上，而GPU资源利用率通过资源资源资源利率增加了80％以上。成本是确定是否可以实施大型模型的主要因素之一。 TI平台继续升级内置的天使加速套件，以帮助企业降低推理能力的成本引导行业。在技​​术升级方面，我们深入挖掘了内核和建筑扩展，并在几乎没有准确性损失的前提下实现了大幅度减少服务延迟和吞吐能力的显着提高。销售的相关功能支持社区的主流Sglang和VLLM引擎。最近，我们的Sglang推理框架也被少校Sglang认可。感谢我们对FlashMLA后端的深入优化，相关的技术解决方案为开放的社区资源做出了贡献。当然，我们提供更紧密更好的性能商业客户的RSION。基于上述技术优化，我们实现了工业加速的性能。在控制第一个令牌的延迟并确保发音速度的同时，我们大大提高了QPM。例如，在具有3.5k输入和1K输出的标准情况下，保证令牌的第一个延迟不超过2秒，并且发音率至少为每秒20个令牌，QPM的QPM和16张牌的QPM可以超过100。这些性能当前领先于该行业。我们还将速度运送到上述行业。新型能源车辆的领先制造商基于TI平台制定了独家DEPSEK模型，以支持许多业务情况，例如知识问答，营销和驾驶舱语音帮助。在使用TI平台提供的天使般的加速功能之后，DeepSeek模型的全面性能大大提高，资源成本是标志假设减少。从模型到代理，AI应用的阈值逐渐降低。代理的广泛应用可能是企业现代化和提高效率的强大工具。根据知识，插入工具，多代理框架，代理商的饮食框架，成为理解业务知识的有能力的帮助者，可以调用工具并独立执行复杂的活动。如今，我们已经将大型机械知识模型完全升级到了Tencent Cloud Intelligent Development Platform，帮助用户通过工业技术，全面的代理能力和实用的抛光功能在大型模型期间迅速开发智能机构，以符合用户需求。我们一直认为，企业的情报能力应基于对私人业务领域的深入激活和采矿知识。只有了解公司知识才能发挥最大的价值。我们的抹布能力正在领导他的行业并可以Getmit：准确地从复杂的Excel表中提取答案，支持对接数据库以及通过Text2SQL，用户可以准确查询并返回自然语言的秒数。它支持文档中自动生成的问答对，以及完整的问答的校对和管理。整个过程受到控制，大大减少了运营人类实力的投资成本。同时，它支持文档比较，有助于做出良好的决策，功能增加，增加，消除和变化的内容，并实现一键处理解决方案，例如“通过开发Q＆A进行更改的片段，显着降低代币消耗，从而在这三个功能中迅速更新，可以使企业更新。代理商。端口到代理商的能力。这些功能来自多种业务场景的实际抛光，这不仅确保了实施所需的稳定性和确定性，而且还保持了对话智能的灵活性，这确实实现了对易于使用和适应复杂情况的双重考虑。例如，我们是创建具有全球视角的代理，支持参数和全球视图的后备的第一个工作流程，并且对话是灵活而自然的。同时，我们是零代码多代理合作的零代码，以及简单而易于确定的切换调整，使用户可以轻松实现自动模型合作，开发“多专家”系统，并有效地共享单个代理的压力工作；在插件生态系统方面，我们完全支持MCP协议，并且该平台预装了大量的内部和外部插件供使用盒子外；同时，我们支持快速访问自定义插件，系统可伸缩性和合并性的大大提高；依靠稳定的工作流乐队，多古合作机制和完整的MCP插件生态系统，企业可以快速发展和新兴的独家情报系统。在抛弃了许多真实的业务环境之后，我们智能平台积累了数量的基本功能，不仅可以“可用”，而且可以真正适合公司的复杂业务，实施和运营，并满足公司的完整链接需求。首先，我们提供完整的许可系统调整系统。支持多级系统调整到平台级别，应用程序级别和知识基础级别，如果由组织结构，工作角色或黑人和白色列表进行调节，则可以通过灵活性来支持。例如，腾讯学院是一个培训平台，可提供内部腾讯培训平台，具有庞大的知识和复杂的权威系统。基于我们的平台并结合外部同意控制方法，腾讯学院可以轻松地配置Pathe Q＆A助手的助手，并快速实施。其次，我们支持调整意向性程序。在实际业务中，愿望应对不同情况的优先事项存在差异。在我们的平台上，用户可以根据自己的业务需要轻松设置响应路径，以确保他们是首选的。如果有很多令人困惑的意图，该模型同时提供了许多候选人，从而指导用户选择。第三，我们的平台为在线操作提供了全链接支持。从智能机构的发布和启动到下一个操作监控和配置管理，我们都拥有完整的OP系统支持。如果这是TPM/QPM调整调整或应用程序调整管理的水平，则LL实现了精致的操作以及对私有化扩展的维护和支持，这确实使企业可以充满信心，关注的操作和维护。依靠这些功能在实际的战斗中进行了抛光，我们的平台为许多内部和外部客户提供了服务，并在许多情况下成功实施了这些功能，这确实解决了企业在明智的应用程序中遇到的主要问题并在生产力上成为AI。例如，基于Tencent Cloud Intelligent开发平台，QQ浏览器启动了智能QBOT，该QBOT可帮助用户通过各种AI助手执行下载，应用程序更新等活动。接下来，拍摄视频，查看如何通过智能的开发平台构建下载代理。在实际使用情况下，我们通常需要许多代理才能合作完成复杂的任务。现在，借助我们的语音交流功能，我们可以直接将代理商定向到com口头完成任务。接下来，我们还将看到有多少代理商合作完成快速工作。可以看出，通过许多代理商的合作，代理现在可以应付各种用户需求。我们还将继续增强该演示中涉及的产品的功能。通过验证内部环境，某些链接将需要一点处理。因此，在此视频中，我们完成了超速处理。我们认为，通过继续进行大型模型并升级各种工具和框架，该产品仍将得到优化，并且代理商肯定会成为企业和用户的好助手。也欢迎每个人检查代码，以测试我们腾讯云的智能开发平台。将来，Tencent将根据客户的需求继续抛光其产品，为所有行业提供良好使用大型模型和智能机构的帮助！谢谢你的一切。