倍福文学

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第837章 盘古AI20（第1页）

陆青舟切换了一张幻灯片，屏幕上出现了一段对话示例。

左侧是用户输入，右侧是盘古2.o的回应。

用户输入了一段颠三倒四、夹杂着口语和书面语的混乱表述，盘古2.o不仅准确理解了用户的真实意图，还自动补全了缺失的信息，给出了一个条理清晰的回答。

“其次，多模态交互能力。”

陆青舟点了一下遥控器，屏幕上播放了一段预先录制的演示视频。

视频中，测试人员将一张手绘的草图——歪歪扭扭的线条，勉强能看出是一栋房子的轮廓——放在方舟手机的摄像头前。

盘古aI扫描了草图，然后问了一句：

“您是想生成建筑设计图，还是儿童绘本插图？”

测试人员说：“建筑设计图。”

三秒钟后，屏幕上生成了一幅完整的、带有尺寸标注的建筑外观设计图。

台下响起一阵惊叹声。

陆青舟没有停顿，继续往下讲：

“第三，个性化学习能力。盘古2.o会在用户授权的前提下，持续学习用户的表达习惯、偏好和工作方式。使用时间越长，它对用户的理解就越深，给出的建议也就越精准。”

他举了一个例子：

“假设你是一名经常出差的市场总监。盘古2.o会在你预订机票时，自动根据你以往的出行习惯，推荐你最偏好的座位、航空公司和出时间。

它还会结合你的日历安排，自动检测是否存在时间冲突，并给出调整建议。

这些功能，在上一代版本中就已经有了雏形，但2.o版本的准确率和主动性，有了质的飞跃。”

他顿了顿，语气变得稍微郑重了一些：

“最后，我想重点介绍一下盘古2.o在端侧推理能力上的突破。”

大屏幕上出现了一颗芯片的渲染图——帝国半导体自研的aI加芯片，与基带芯片一同集成在方舟二代的机身内部。

“上一代盘古aI的很多高级功能，需要依赖云端算力。

在网络条件不佳的环境下，响应度和可用性会受到限制。

盘古2.o通过模型压缩和量化技术，将核心推理能力移植到了端侧。

这意味着，即使在没有网络连接的情况下，方舟二代依然可以本地运行绝大部分aI功能——包括实时语音转写、图像生成、复杂指令解析等。”