AI应用趋势 - 大语言模型和多模态模型进一步融合，交互形式从文字演化到语音、视频，提升AI应用渗透率 [5] - 训练和推理效率持续提升，通过算力管理调度和推理加速优化降低成本，推动更多场景落地 [5] - 智能体加速落地，能够自主规划执行路径、灵活调用工具，降低企业构建AI应用门槛 [5] 腾讯云语音PaaS解决方案 - 将ASR大模型、TTS大模型与TRTC实时通信能力深度融合，构建"语音输入→智能处理→自然输出→实时交互"全链路闭环 [2][7] - ASR大模型在复杂场景下字错率明显下降，支持方言识别和动态适应不同口音、语速 [6] - TTS大模型拟人度和韵律自然度提升，发音接近真人自然对话感 [6] - TRTC确保音视频传输端到端延迟低于300ms，对话延迟保持在1000ms以下 [6] 腾讯云TI平台升级 - 升级精调工具链，支持蒸馏精调和强化学习等训练方式，提供自动驾驶模型训练能力 [2][8] - 资源调度支持训推一体、潮汐调度，提升资源利用率 [2][8] - Angel加速套件实现行业领先的推理加速性能，在3.5K输入、1K输出场景下2机16卡QPM超过100 [9][10] - 某消费电子企业使用TI平台后AI研发整体提效50%以上，GPU资源利用率提升80%以上 [9] 腾讯云智能体开发平台 - 将大模型知识引擎升级为智能体开发平台，提供行业领先的RAG技术和全面的Agent能力 [2][10] - RAG能力支持从复杂Excel表精准提取答案、自然语言查询数据库、文档自动生成问答对、文档间比对等 [12] - 提供全面的Agent能力支持，包括全局视野Agent、零代码配置多Agent协同转交、MCP插件生态等 [13] - 支持多层权限体系配置、意图达成方式配置、全链路运营支持等企业级功能 [14][15][16] - QQ浏览器基于该平台推出智能体Qbot，帮助用户执行下载、应用更新等任务 [3][16]