发布时间：2024-10-24 文章来源：人民邮电报

 

　　五、面向大模型智能化的个性化记忆机制

 

　　该发明技术创新性地提出了一套全面的记忆机制，涵盖记忆加工、存储、管理、触发和利用五大模块，赋予大模型个性化记忆能力。记忆加工借鉴人类海马体机制，实现了对全场景用户信息的深度理解和精准加工；记忆管理支持用户主动与系统自动的增删改查，确保了记忆库的实时更新与准确；记忆触发和利用，通过相关记忆的推测生成，辅助大模型产生更加拟人和个性化的回复。该发明技术已广泛应用于智能AI助手、数字人等场景。

 

　　六、基于大模型的超拟真数字人建模、驱动与生成系统

 

　　该发明技术提出了一整套的超拟真数字人建模、驱动和生成方案。针对真人数字人，研发了数据驱动的人像建模、跨模态驱动和人像视频生成大模型，实现了自然、拟真的数字人内容生产，独家支持大幅动作&遮挡场景的直播人像克隆，并实现了首个全身智能驱动直播间落地。

 

　　七、基于大模型的生成式商业检索系统

 

　　该发明技术变革了传统的“索引—召回—排序”流程，扁平化系统漏斗，减少信息损失，通过构建索引学习任务，将商业信息编码进模型参数，实现“模型即索引”，利用大模型的理解和推理能力，实现“生成即检索”，新范式显著提升系统定向效率120%。该发明所涉及项目业界率先落地，实现大规模工业化应用，生成式大模型结合商业搜索场景取得多项技术创新，创意丰富度提升37倍，创意质量提升92%，获得了显著的业务收益和广泛技术影响力。

 

　　八、大模型数据飞轮技术

 

　　该发明技术通过整合用户反馈、执行反馈和自监督反馈等多来源和形式的信息，自动识别模型缺陷并高效合成高质量、多样化的训练数据。同时结合多源反馈的强化学习方法，显著提升了模型训练效果。该创新技术构建了一个能够持续自我改进的数据飞轮，有效突破了大模型的数据瓶颈，降低了数据获取成本，提高了大模型的适应性和鲁棒性，提升了模型在不同任务场景下的泛化能力。