世优科技交“答卷”,AI数字人多模态交互系统“波塔”亮相

在这个科技飞速发展的时代,数字化浪潮席卷而来,其中,人工智能应用场景的构建成为新的科技焦点,“AI驱动的虚拟数字人”应用场景正在加速落地,逐步向互联网、文旅、金融、快消、汽车等领域加速渗透,为人工智能行业的发展带来更多想象力。

6月6日,在世优科技波塔发布会现场,世优科技韩光明作为代表,重磅发布了世优科技AI数字人多模态交互系统——波塔。“世优波塔”以技术革新突破AI交互桎梏,核心能力持续提升,升级大模型应用、系统工程和开放接口等功能及能力,打造更有温度的AI,开启下一个数字时代新纪元。

把握市场机遇,重新定义AI时代虚拟数字人

自2023年世优BOTA1.0发布以来,该创新技术产品获得了客户广泛的青睐。韩光明表示“在过往的一年中,我们成功实施了众多融合AI与数字人技术的前沿项目,有在政务展厅中讲解的数字讲解员、有在学校作为助教的AI数字教师,还有医院智能指引、数字主播自动带货等案例”,据统计世优波塔AI数字人正与数万用户产生联系。通过这些实践,不断优化算法以实现更加流畅自然的语言交流、自动化识别与

### Flink 大数据处理优化技巧与最佳实践 #### 调优原则与方法概述 对于Flink SQL作业中的大状态导致的反压问题,调优的核心在于减少状态大小以及提高状态访问效率。通过合理配置参数和调整逻辑设计可以有效缓解此类瓶颈[^1]。 #### 参数设置建议 针对不同版本下的具体特性差异,在实施任何性能改进措施前应当充分理解当前使用的Flink版本特点及其局限性;同时也要考虑特定应用场景的需求特征来定制化解决方案。这包括但不限于并行度设定、内存分配策略等方面的选择[^2]。 #### 数据流模式优化 采用广播变量机制可作为一种有效的手段用于降低主数据流转过程中所需维护的状态量级。当存在一对多关系的数据集间需频繁交互时,将较小规模的一方作为广播状态保存下来供另一方查询匹配使用不失为明智之举。此方式特别适用于维表Join操作中,其中一方变动相对较少但又必须保持最新记录的情况[^3]。 ```sql -- 创建临时视图以支持后续JOIN操作 CREATE TEMPORARY VIEW dim_table AS SELECT * FROM kafka_source; -- 定义Temporal Table Function以便获取指定时间点上的历史快照 CREATE FUNCTION hist_dim_table AS 'com.example.HistoricalDimTableFunction'; -- 执行带有时态条件约束的JOIN语句 SELECT o.order_id, d.product_name FROM orders o LEFT JOIN LATERAL TABLE(hist_dim_table(o.event_time)) AS d ON o.product_id = d.id; ``` 上述代码片段展示了如何利用Flink SQL实现基于时间戳的历史维度表连接功能,从而确保每次都能准确捕捉到事件发生瞬间对应的最恰当的产品名称信息。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值