抖音試水AI分身;騰訊 AI 戰略調整架構;百度旗下小度官宣接入DeepSeek...|網易數智日報

抖音試水AI分身,字節旗下AI智能體平臺扣子已與抖音打通,相關功能內測中

2月19日消息,鈦媒體App獨家獲悉,字節旗下AI智能體開發平臺扣子(Coze)已與抖音打通,抖音創作者可在扣子智能體平臺打造AI分身并發布,智能體創建成功后,創作者在直播中也可掛出對應智能體與用戶互動。目前,抖音端AI分身功能正在定向內測中。 此前在旗下豆包App中,字節也曾試水智能體創建功能,但相對豆包APP中的智能體創建,扣子智能體允許創作者對AI分身進行更復雜設定,比如可以調用對應文檔及數據源來回答用戶問題,也允許添加工作流、大語言模型等實現旅行規劃、報告分析等更復雜功能。(來源于:鈦媒體)

騰訊 AI 戰略調整架構:QQ 瀏覽器、搜狗輸入法等被「整體打包」

北京時間 2 月 19 日消息,騰訊近期內部完成一次團隊調整,包括 QQ 瀏覽器、搜狗輸入法、ima 等,被正式轉入 CSIG(云與智慧產業事業群)。這是繼一月騰訊元寶從 TEG(技術工程事業群)轉入 CSIG 之后的又一次調整。

本次轉入 CSIG ——QQ 瀏覽器、搜狗輸入法,都是和大模型強相關的業務,已經有著成熟的用戶和數據積累。截止 2025 年 1 月的公開數據,QQ 瀏覽器月活用戶超過 4.3 億;而搜狗輸入法也是用戶數億的老牌應用。

完成這些動作后,騰訊將建立起一個包含四大 AI 矩陣,覆蓋的市場也顯而易見:除了標配的 AI 助手「元寶」,也有延伸到辦公場景的工具(ima);而 QQ 瀏覽器以及搜狗輸入法,則對應如今競爭激烈的 AI 搜索市場。(來源:36Kr)

騰訊元寶:混元T1深度思考模型已可無限量使用

騰訊元寶大模型今日晚間宣布,旗下深度思考模型“混元T1” 現在所有用戶都可以無限量使用。

據介紹,騰訊混元T1和DeepSeek-R1都是推理模型。這種模型,能理解問題的多重維度和潛在邏輯關系,特別適合完成復雜任務。在騰訊元寶,不僅可以使用DeepSeek-R1滿血版、混元T1進行深度思考,也可以用DeepSeek-V3、騰訊混元Turbo快速輸出答案。

百度旗下小度官宣接入DeepSeek

昨日,百度旗下小度正式官宣接入DeepSeek。

目前,百度旗下的百度搜索、文心智能體平臺、百度地圖、百度智能云千帆AppBuilder、文小言(原文心一言)App、百度文庫等已經接入了DeepSeek大模型。

此外,百度計劃于未來幾個月內推出文心大模型4.5系列,且將于6月30日起正式開源。

網易云信全面支持接入 DeepSeek 大模型能力

作為國內領先的融合通信云服務平臺,網易云信率先行動,旗下 IM 即時通訊、RTC 實時音視頻、網易會議等均已支持對 DeepSeek 大模型推理能力的全面接入,并將于近期推出深度融合 DeepSeek 全新大模型能力的升級版本。

此次升級不僅是技術的迭代,更是用戶體驗的全面躍升。基于在泛娛樂、智慧辦公、智能客服、營銷等行業實踐經驗,網易云信將 DeepSeek 大模型能力融入場景,致力于為用戶帶來更智能、更高效的體驗。

舉例來說,接入 DeepSeek 后,社交 AI 智能體會擁有真實飽滿的人格,扮演好虛擬伴侶、AI 助理等角色;融合了 DeepSeek 的網易會議,無論在多語言翻譯、實時字幕、會議紀要等功能都將得到進一步提升優化;AI 數字人客服會更精準地把握用戶意圖,并通過快速檢索匹配解決紛繁復雜的用戶咨詢。

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全面支持接入配置 DeepSeek 大模型

基于 IM 和 RTC PaaS 構建的 AI 社交,以情感陪伴、角色扮演互動玩法為主流,在 DeepSeek 大模型賦能下能具備更多功能化和擬人化的設定。

在用戶與其預設的角色雙向互動的過程中,通過關鍵詞觸發的方式,讓 AI 參與其中,完成動態內容生成、虛擬故事延續、話題討論等;借助實時音視頻技術,這些 AI 角色進一步飽滿,用戶能夠為其合成個性化的音色,以語音電話、視頻通話等更豐富的形式參與交流,以此增加用戶互動的多樣性和沉浸感。

這種方式也可以直接應用到企業工作群聊中,用戶只需要 @ AI 助理,即可讓 DeepSeek 參與到群聊對話中,通過其強大的邏輯推理和總結歸納能力,將當前群聊上下文內容進行平滑承續,理解正在火熱討論中的議題。

網易會議借助 DeepSeek 大模型將 AI 會議紀要的準確率大幅提升。能夠更精準地識別會議內容,自動生成結構化的會議紀要,幫助用戶高效復盤會議重點。此外,在多語言翻譯、實時字幕、智能議程管理等功能上都獲得了進一步提升優化,節省大量時間成本。

在客服場景,基于企業知識庫基座和 IM+AI 引擎打造的智能客服,在融合 DeepSeek 大模型后對用戶咨詢精準度的把握上獲得了明顯提升。能根據歷史對話內容中客戶的問題、訴求等意圖推送給知識庫和模型共同分析,并根據結果選擇匹配答案或生成答案,從而保證對話的連貫性和精準度,提高客服工作效率和服務質量。

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