Tencent的摘要是“创建“经常使用模型”模型，希望成为AI的作者。
Tencent希望成为AI。编辑Lian Lang | Zheng Xuan的作者的摘要，在去年，“出色模型”几乎一直处于所有辩论的中心。从参数量表，从参数量表，推理速度，推理速度到多态特征，又更新了较大的竞争，又更新了一个安静的竞争。站在2025年的时间节点中，确定结果的关键是它是否真正了解用户的复杂情况，并最终将这些特征转化为“简单”的产品，并且如果您可以继续创建模型的有价值的特征。当涉及“做产品”时，许多人会首先想到这个伟大的模型。 I/O开发人员会议Encent Hunyuan已达到全球模型的第一步。在5月的这次会议上，像Pichai这样的Google首席执行官引用了Chatbot Arena的名单，并透露了Tencent的Hunyuan模型。腾讯AI的令人难以置信的时刻是今年早些时候。 After Depseek became popular, Tencent became scandalous and visited for the first time with a famous fast speed. AI“ Yuanbao”的本机应用通常以“每日更新”的速度重复。每日活动在短短的两个三个月内迅速升至该国的上层。这与以前的状态完全不同，“不会太快或缓慢”。在腾讯AI中，“一个快速和慢速的象棋”在“一个快速和一个慢速”之间下去？ 5月21日，在Tancent Cloud的AI行业的应用峰会上，Tangent Group的副总统Tang Daosheng兼智能和智能行业业务集团首席执行官副总裁，总结了在祈祷中发展Tencent AI的方向。在这个公关后面艾尔（Ayer）是腾讯在AI领域的一般心态。尽管他不喜欢“第一个提出AGI的人”，但他并不是在追逐“创建热门单词和新概念”，他正在创建具有完整结构，连续进化和扎实经验的AI功能系统。该系统的核心不是特定指标中的“唯一”，而是“模型和产品的调整后演变”。腾讯并不能避免模型的重要性，但始终强调模型是AI整个特征的基础。今年4月，Tencent正式建立了语言模型和多模型部门模型部，从而系统地增强了其自身的开发模型能力。这还反映了基本技术层面上“小步骤和快速迭代”的长期逻辑。腾腾的优势不仅限于模型本身，而且还限于它们积累的方式Chnical功能很长一段时间，最终将它们实现为用户可以真正且不断使用价值的工具。背后是一种技术毅力和一种现实主义，从产品的角度来看。 01 Tencent AI Play Core：做“易于使用”而不是追求“最大值”的事情。在DeepSeek R1出现之前，大型模型设计中主要国家制造商的常规思想是建立大型模型，大型参数和“模型的闭环”，用于实现链条自我弥补的应用程序方案的工具。相比之下，腾讯的策略似乎更加实用。这不仅是要按照参数量表遵循竞争，还包括如何真正将大型模型的能力转变为可访问，有用和可持续的产品格式。从今年早些时候的腾讯Yuanbao的疯狂反击到最近的“所有业务中的AI的整体拥抱”，我们看到了十个Cent决心打击其产品。如今，制造“简单”产品也开始成为整个行业的共识。唐（Tang）认为，亨格（Heng）认为，这种变化源于depseek带来的“小米”的变化，即“数量”到“质量”。在实际使用过程中，用户确实认为AI的“可用性”有所改善。在最近在腾讯云AI行业的应用程序峰会上，他还说，发电机的AI将从“可用”到“易于使用”。这种“跳跃”需要在四个级别上进行新的“加速度”一轮。出色的模型，猿人，知识库，基础设施。 Tang Daosheng，Tencent Group高级执行副总裁，Cloud和Smart行业业务集团首席执行官|来自：特别是，对模型功能的连续优化可以改善最强大的性能和交互式体验。代理商可能会独立思考，做出决策并根据模型执行任务。知识库系统有助于减少幻觉，改善上下文理解并允许模型“更好地了解公司和用户”。基础基础设施的持续迭代会大大降低培训和推理成本并提高系统响应速度。临时结构的背后是对营销和服务过程中对“可用性”的理解的持续积累。在伟大的自我开发模型，“ Huanyuan”家族的伟大自我开发模型的演变中，“用于促进建筑”的想法尤其清楚。自2023年首次推出以来，Hunyuan已重复，他的技术能力不断提高。自今年以来，已经启动了快速思想模型和详细的思想模型。除了语言模型外，Tencent还继续增加其对多模式能力的投资，促进了涵盖图像，视频和3D代的多种模型的研究和开发，促销关于图像的理解，结束语音模型的声音并为更广泛的商业场景提供了不可或缺的支持。功能系统的这种连续扩展允许使用模型具有丰富的兼容交互式模式，从而使应用程序可以显着降低用户阈值。除了继续加深自己的开发系统外，Tencent Afirma您的“易于使用”目标并积极吸收外部高质量模型的特征以实现更好的组合。可以在“腾讯Yuanbao”的流行助手中首次看到这种策略。组织者使用元和DeepSeek的双运动体系结构是中国首个访问DeepSeek车型的主要制造商之一。该体系结构是通过性能比较，方案和用户需求的巧合之间创建的战略集成选择。自推出以来，Tencent Yuanbao一直保持高频ERATION，集成特征，例如微信文件，官方帐户内容，语音输入，文档处理等，接受网络搜索，对图像的理解和其他特征。从表面上看，它正在抛光细节，但实际上它构成了产品体验的稳定和可持续性的基本支持点。 Tencent在他的财务报告中透露，自2月13日以来，Dau de Yuanbao一个月内增长了20次。这不是在特定模型参数中的胜利，而是“针对交付”的系统功能的表现。腾讯还继续在多种独特的情况下验证该系统的有效性。 tencentConference AI助理可以根据历史和真实时间内容来产生会议的一般观点和会议。 Tencent Cloud CodeBuddy覆盖了公司开发人员的85％以上，大大提高了发展效率和降低一般编码时间超过40％。腾讯健康助理可以自动解释体格检查报告，并生成自定义遵循建议。腾讯的策略始终是为了建立“智能的大脑”，而且还建立了“方便助手”。 02“易于使用”“易于使用”：“可用”会创建一组完整的可交付系统系统，范围从“易于使用”。这不是特定链接的爆炸，而是一组完整的技术电池背后的特征积累。相互作用，推理优化，知识丰富（RAG），多用途数据支持，高源，高度处理并发，安全机制的安全机制安全机制的安全机制，安全机制的安全机制，安全机制的安全机制，安全机制中的安全机制，安全机制的安全机制，安全机制，安全机制，安全机制，安全机制。云，敏捷开发方法，用户信息用于高质量内容和数据的整个开放生态系统和完整的开放生态系统是中心元素，它允许您使用与代理范围模型的能力收敛的大型模型。这些产品的问题和答案模块试图将资源（例如QQ音乐）结合起来，以连接到满足用户音乐需求的模型的特征。曾经被认为是AGI的唯一形式，现在是生产竞争中的关键分叉。这也是腾讯一定会赢的重要战场。自早期以来，腾讯已经积累了大量在图像，音频和视频字段中获得专利的技术。如今，腾讯会议是腾讯多媒体技术的老师。在AI时代，Tencent继续提高多模式特征的好处。 5月21日，腾讯宣布了Hunyuan Imaga 2.0，这是一套新的多模型，该模型首先成为了真实的 - 时间commercIAL图像。视觉深度推理模型T1 Vision接受了多个图像的进入，并具有呈障碍链。这使得“看照片时思考”变得容易。 Hunyuan 3D拥有该行业的第一个3D本机架构，在控制能力和超高分辨率的生成能力方面取得了代数的飞跃。末端 - 到端语音呼叫模型Hunyuan声音也显着提高了其传递低调和人格化的语音呼叫和情感上应用的能力。唐·多申（Tang Daosheng）反复表达了其对多模式的重要性。他认为，现实世界是一个复杂的系统，由多维信息组成。 “将来，AI必须具有人类的视野和试镜，以三维和完整的方式理解世界。除了言语外，信息还必须通过语气和运动完全和现实。”从这个角度来看，多模式的开发不仅是扩展愤世嫉俗，但也是经验的重建。通过将内容的输入和退出纳入诸如图像，音频，视频，文本等格式的统一建模功能中，用户可以以更简单的方式与AI进行交互并获得更丰富的结果，从而大大降低了使用阈值。通过这种互动方法，AI不再是“极客玩具”，但它在更广泛的用户中确实很受欢迎。除了低阈值和强烈的相互作用之外，实施该模型更重要的是它是必要和可靠的。唐·多申（Tang Daosheng）说：“我们需要业务”我们的工作确实在实际情况下解决了一个特定的问题，而不是100个场景，其中每个方案只能达到80％。 “腾讯是最早提出和采用的云制造商之一。y降低幻想率并改善商业理解的深度。这也为企业客户创建个性化助手提供了基本的保证。腾讯的抹布功能还源于近年来技术和出色的应用实践的积累。在2019年，腾讯矢量数据处理功能已在40多个内部商业场景中使用，包括腾讯视频，QQ浏览器和QQ音乐，并每天处理超过1600亿的应用程序。在搜索向量的帮助下，QQ浏览器的搜索成本已减少37.9％。 QQ音乐的平均听力时间和视频的平均曝光时间大大提高。为了承认柔和的“接收经验”，其背后的基础架构的特征是确定量表实施的隐藏阈值。例如，AI模型的培训和推断发送非常高的要求以计算资源编程，数据循环效率和系统响应功能。 Tencent在构建集成的软件和硬件基础架构中大大提高了培训和推理性能的效率，该软件和硬件基础架构在内，其中包括Tencent Cloud Ti平台，HCC高性能群集，高速Goosefs High -Sppeed Storage和Goosefs Networks和Stellar Mail Networks。当AI系统进入真正的商业场景时，数据隐私，权限控制和可追溯性等问题将成为客户更关心的基本风险。他们还通过为数亿用户提供服务，还没有为累积系统的编程和安全。在功能的帮助下，我们创建了一个完整的安全系统，该系统涵盖了诸如身份身份验证，数据隔离，授权分类，加密传输等模块。与仅关注算法性能的新公司相比，这种“这种古老的体验commercial rise system" is an underlying barrier that allows Tencent to permeate complex industry scenarios. Therefore, the central logic of the AI ??functional system of Tencent not only pursues the "strongest" of the model itself, but also "deliver" the model. From useful technical characteristics to system characteristics available to experiences of easy -to -use products, we transform the abilities of avant -garde into universal tools. That is why when Deepsee was turned onK, Tencent was最早完成整合的大型公司之一，迅速连接并持续工作。自我评估的构建与联合结构：在AI领域的B-End Tencent策略中如何实现tencent Cloud，这并不是“在封闭的门后运作”，而是坚持始终在范围内降低市场的范围，并坚持始终降低范围内的范围。LE-点模型，但一组完整的“交付”系统。不仅可以“创建” AI，还可以“将其变成服务”，并以稳定且方便的方式将其交付给客户。这个腾讯云AI应用程序峰会以其最近更新的智能智能开发平台和知识库产品吸引了公司和开发人员的注意。这些工具的供应机构已大大降低了AI的实施阈值和更好的应用程序覆盖范围。当整个行业都关注AI代理商时，Tencent Cloud的“最近更新的代理商开发平台”为公司提供了各种代理支持模型和工具。同时，该平台还构建了一个完整的代理工具系统。它承认了MCP协议，并且与OpenAI代理SDK的关键定义兼容，帮助代理调用工具和扩展服务。娱乐 - 建立奖品知识基础也是伴侣的“第一必要”结构IES实施。 Tencent Lexiang Enterprise AI知识库可以打破部门和等级的障碍，控制知识，更新时间和许可的有效性，并支持LTO在几个人中的合作和知识。不仅可以加速公司内部知识的流程，而且还允许IA管理和应用业务知识并生成更高质量的内容。此外，模型应用程序的普及也改变了推理培训。大规模推理成本的优化已成为云制造商的核心竞争优势。腾讯云还通过IaaS和工具层的联合优化来提高推理情景模型的响应速度，延迟和盈利能力。在最近的演讲中，唐·多申（Tang Daosheng）特别提到了成功实施手机荣誉的成功案例。移动荣誉电话希望连接到DeepSeek-R1服务，但在移动电话上的AI功能的数量越来越多，LLARGE模型通常是同时调用的，并且在严重影响用户体验的模型响应中延迟了很大的延迟。根据其独特的加速能力，Tencent Cloud有助于庆祝该服务的DeepSeek-R1的全血版本的实施，以提高模型的推理性能高达54％，显着提高了推理速度，稳定了更快的模型的执行，并更加轻轻地编程了系统。 TOB的TOB功能不仅限于基础架构支持，而且也反映在对行业和阶段的最深刻理解中。以汽车行业为例，Faw Toyota在其客户服务系统中引入了Tencent Cloud智能的车身开发平台，并已开始系统地解决传统智能客户服务行业的常见问题。加法，在实施大型模型时，AI I这是真正的东西，因为公司经常面临技术瓶颈，例如难以获得独家知识和广泛的内容。它变得难以实施。基于大型自我开发模型，Tencent Cloud结合了Faw Toyota的自我开发的延迟和长文本吸入功能，该功能结合了其自己的客户服务知识，以创建一个集成的智能客户服务系统，涵盖所有渠道，例如网站，应用程序，应用程序，应用程序，应用程序，应用程序，迷你购买和公共帐户。客户服务机器人对话框在线FAW Toyota：Tencent Cloud在今年1月推出了系统后，智能客户服务的独立解决方案速率已从37％增加到84％的原始原件，自动每月自动答案平均为17,000个veces的用户问题，从而有效地减轻了客户人工服务的压力并提高了客户的满意度。更重要的是，fAW Toyota使用Tencent Cloud中的工具来提取有关历史客户服务问题和答案的结构化知识，扩大公司的经验基础，并为其客户服务系统的长期稳定操作建立基础。作为一家每年销售近100万辆的汽车公司，FAW Toyota的更新不仅是一种技术转型，而且是“生产实验”。我们将验证具有切实结果的腾讯云AI的“递送功能”。从模型的集成，访问系统到知识的编程和封闭循环的经验，可以测量，实施和牙齿，真正提供技术和商业价值的统一性。尽管这并不能反映任何特定行业中AI的“实验应用”，但Tencent确实通过归纳化工具平台将其转变为一种新型的生产力“交付，进化和协作”，知识结构是一个D相互作用。随着AI行业逐渐进入“实用时期”，一些曾经信任“技术光环”的玩家开始进入冷却和技能的时期，例如Tencent，例如Tencent积累了系统服务，逐渐表现出结构性的优势。 “ Cent Algorithmral”或“特殊战略口号。
