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深励科技基于千问大模型构建分层协同AI陪伴体系,提升响应速度与用户体验
深励科技联合阿里云百炼,基于千问大模型构建'主力+协同'分层调度体系,实现AI玩具的拟人化陪伴体验提升,响应速度提升15%,复杂任务完成率提高15%。
业务效果
响应速度提升15%,高频互动实现零等待感
未披露
业务效果
复杂任务完成率提高15%
未披露
业务效果
复购率提升5%
未披露
01
业务背景
上海深励科技是一家专注于情感智能与AI陪伴硬件的创新企业,致力于打造有温度、有记忆、有角色感的智能产品。核心团队具有人工智能与儿童发展心理学背景。已推出面向儿童家庭的'AI喜羊羊'和面向年轻用户的'AI小猫walulu'两款产品。
02
遇到的问题
随着用户规模扩大,面临多重挑战:高频互动场景响应延迟、复杂任务处理能力有限、AI角色一致性与情感真实感不足、内容运营难以规模化、不同定位产品难以共用同一模型底座实现差异化交互。
03
AI 解决方案
基于千问大模型构建'主力+协同'分层调度体系:日常高频交互使用Qwen3-flash以提升响应速度和并发能力,复杂场景动态调用Qwen3-plus和Qwen3-max协同处理。通过独立提示工程、记忆策略与动作驱动逻辑,实现两款产品的差异化体验。将千问大模型嵌入输入理解、场景识别、输出编排、记忆沉淀及内容自动生成引擎等六大环节,形成完整闭环。
- 1设计分层模型调度策略,区分日常高频与复杂场景
- 2部署千问Qwen3-flash用于高频交互,提升响应速度
- 3部署千问Qwen3-plus和Qwen3-max用于复杂任务
- 4开发独立的提示工程、记忆策略和动作驱动逻辑
- 5将模型能力嵌入六个核心环节形成闭环
- 6利用模型自动生成内容脚本,降低运营成本
04
实施结果
业务效果:响应速度提升15%,高频互动实现零等待感
业务效果:复杂任务完成率提高15%
业务效果:复购率提升5%
业务效果:日均使用时长提升10%
业务效果:AI角色沉浸感与动作语言协同自然度增强
业务效果:内容脚本自动生成降低生产成本,迭代周期缩短
05
风险与边界
模型调度策略依赖底层模型稳定性,需持续优化提示工程与记忆策略,避免角色失焦。
该案例展示了分层模型调度在提升响应速度和复杂任务处理方面的显著效果,适合需要优化AI产品体验的企业参考。
适合
有AI产品升级需求的企业情感智能与陪伴硬件领域企业
前置条件
具备AI应用开发能力有明确产品差异化需求
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。