听到这话，方圆立马邦邦拍着胸脯保证：“交给窝罢牢大~保准给您安排的明明白白的~”
望着垂头耷脑离去的小圆子，宋锦往男友身边凑了凑，不自觉压低声音，好奇问道：“你们聊啥呢，搞得这么神秘~”
“大人的事儿，小孩儿少打听。”洛川戳了戳女友白净的小脑门。
“谁小了！”宋锦不服气的挺了挺小胸脯。
“你机器人啊，触发你关键词了还是怎么着。”
洛川白了女友一眼，但也还是小声跟她讲了讲大致状况。
九月底，极光的首个百亿参数级AI大模型，便已完成所有训练迭代、压力测试及场景适配，正式落地。
首个接入大模型的试验产品，是园区版“小悠”。
目前已完成多模态交互模块深度集成优化，以及全场景压力测试。
如预期中一样，进行智能化升级之后的“小悠”，自然交互与智能决策能力，展现出了质变级的跃升！
其一，骄阳200的边缘计算模块，将本地推理时延，进一步压缩至＜50ms！
较前代方案降低30%，较传统方案降低90%！
其二，自然交互方面。
园区版“小悠”，多轮对话及上下文理解能力，进一步升级，可执行更加复杂的指令。
例如，用户说，“明天上午十点到会议室开会，邀请阿巴阿巴，准备好咖啡、投影仪”。
“小悠”可通过内置的12类园区服务API，自动解析用户需求，并生成执行方案。
自动完成会议室预定、参会人员通知、设备调试及餐饮安排全流程。
效率较人工提升8倍！
此外，园区版“小悠”，已初步实现，通过声纹分析，识别用户情绪。
在员工压力值过高时，自动推送冥想课程预约提醒。
结合视觉识别技术，可识别用户微表情，并调整交互语气。
可惜的是，准确率有点拉胯，仅能维持在76%左右。
一方面是因为，模型体量还是有点小。
百亿级参数，放在这年头，肯定是轻松吊打一切。
但放到后世，也就是个小卡拉米的程度。
另一方面，训练数据中，针对职场场景的情绪标注样本，仍显匮乏。
后续需针对性采集，园区员工在会议、加班、协作等场景下的多模态数据，补充至少 200万条，细分情绪标注样本，才能进一步提升准确率。
其三，智能决策方面。
园区版“小悠”，接入了园区3000+物联网设备数据，可实时分析园区人流、能源、设备状态等数据，生成可视化报告，并提供优化建议。
例如，通过分析某楼层午间电梯，等待时间过长问题，自动调整电梯调度策略，将平均等待时间，从3分钟压缩至1.5分钟。
再结合大模型预测能力，进化后的“小悠”，成功将园区能耗降低15%，设备故障预警准确率，提升至92%。
此外，园区版“小悠”，集成12麦克风阵列与3D视觉传感器，支持声源定位精度达0.5米，人体姿态识别准确率提升至98.7%！
结合大模型的异常行为识别能力，可实时监控园区内的违规行为。
如未佩戴工牌，进入敏感区域。
并联动门禁系统进行拦截，响应速度＜2秒。
这项能力的提升，还是相当实用的。
极光手握多项领先行业的技术，觊觎者自然也少不了。
基本每年都会逮到几个“商业肆佰”。
洛川只想说，董女士说的一点都对。
留子是真有毒啊！