本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
“未来”，总是能让人类展开无限的想象。《连线》杂志创始主编、“硅谷精神之父”、《失控》《必然》作者凯文・凯利确信：在不远的将来，人工智能（AI）及其相关技术会成为塑造全球社会的核心力量。他认为，对未来持有乐观的愿景，对于构建一个更加美好的世界起着至关重要的作用。一个理想中的美好未来绝不可能偶然呈现，而是需要我们基于对未来走向的准确把握去积极塑造。
伴随着大模型的性能提升、成本下降，在Web在线对话场景以外，大模型也越来越多的被集成到传统业务场景。在大模型API交互模式、业务集成模式经百家争鸣现已趋于稳定的背景下，Spring作为Java生态里的OSS巨头也下场为LLM提供生态支持，于近期释出 spring-ai 正式版。需要说明的是，Spring-AI 所提供的能力并不神秘，业务上也并非必须用Spring-AI不可。但是，就像过去Spring对新的数据库、新的中间件提供生态支持一样，Spring-AI提供了一套和Spring全家桶兼容并且语义一致、良好设计、易拓展的大模型交互的Java API，可以极大的降低LLM集成和开发的成本。从大模型的工程化、实用化角度来说，当你厘清Spring-AI这一套API设施的逻辑后，事情最后还是会回归到业务开发人最熟悉的CRUD领域。就像使用Mybatis操作MySQL一样，我们会用 spring-ai 来操作大模型。
本文从作者实际痛点出发，到产生愿景，最后再到落地的全过程，并结合实例案例，介绍了一些核心设计思路，希望读者阅读后对vivo分销业务，能有一些了解，也希望能对读者在应用的认证鉴权、流程编排、低代码等方面有所启发。
本文是近两个月的实践总结，结合在实际工作中的实践聊一聊Cursor的表现。记录在该过程中遇到的问题以及一些解法。问题概览(for 服务端)：
社区里缺的不是架构图，而是可供参考的架构实践。程序员缺的不是技术原理知识，而是抽象来的可供复用的方案思路。为了切实帮助技术人成长，在信息爆炸时代获取最精华的架构知识，腾讯云开发者携手腾讯云架构师技术同盟推出架构师系列文集，每期会以《如何设计一个 XX 系统》为主题，分享同盟架构师们多年经验抽象来的经典方案设计思想。 本文是系列第一篇，我们聊聊支付系统的经典设计。除了作为普适方案的本文，作者还准备了上中下三篇信息密度更丰富、细节更详实的雄文，各位读者朋友一定持续关注腾讯云开发者公众号，不错过后续更新。
最近在哔哩哔哩，我们开发了一种改进的 BBR 拥塞控制算法，需要在真实环境中进行测试。该算法本身以内核模块的形式存在，因此将其安装到服务器上不是问题。然而，在快节奏的迭代过程中，我们遇到了一系列问题，最终发现了一个内核错误。本文将带您了解我们解决问题的整个过程，从拥塞控制算法热交换到内核错误修复。下方列出了本文所处的实验环境，可以帮助您复现实验。
大模型浪潮席卷全球，我们正站在技术范式颠覆的临界点。智能不再仅仅是工具，更是驱动产业进化的新基因。“智能+”除了技术嫁接，还是认知革命和生态重构，其本质是给千行百业植入新时代的基因。中国智能经济正处于爆发前夜。我们不仅要厘清加什么（新认知、新数据、新技术），还要解决怎么加（云上智能、数字信任、π型人才、全员参与、机制重构）的问题，方能迎来产业升级的奇点。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
DeepSeek-R1发布后，推理框架加速需求暴涨。在最近四个月中，各个开源框架（vLLM，SGLang，FlashInfer等）针对DeepSeek进行专项优化，性能提升了2-3倍。经过四个月的开发，一念发布了0.6.0，支持了DeepSeek模型和分布式推理。针对PCG业务的特殊需求，GPU资源供应灵活性要求高的特点，一念实现了流水线并行（PP）的multi-batch分布式推理方式。相对业界常见的多机DP+EP方案，跨机通讯量降低98.3%，机器之间通讯可以使用TCP，大大降低运营难度。然而即便使用TCP进行机器间通讯，一念的吞吐达到9084 tokens/s，比业界开源框架高48%。
