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研究生毕业，10+年算法研发经验，CCF专业会员，参与语音识别评测T/ISC 0034-2023标准制定，负责过音频前后端处理，弱网优化，音视频质量提升，智能内容安全审核“T网”，内容理解“T悟”等大型项目，目前主要负责AIGC类算法研发，包括自研LLM领域大模型，语音大模型，图像生成等。曾作为“灵声讯”创始人，参与智能媒体技术自媒体运营和推广。
开天情感陪伴大模型研发及应用实践 
随着AI社交需求爆发式增长，用户对个性化交互、高浓度情感陪伴、多模态实时理解及隐私安全的诉求愈发凸显。然而，通用大模型在垂直社交场景中存在适应性不足、情绪价值弱、多模态融合低效与合规风险等短板，亟需构建自主可控的社交专属大模型。
为此，我们提出以“场景专属、安全可信、多模态协同”为目标的自研开天社交大模型，其核心技术路径包括：
技术创新：探索出了垂域大模型的研发思路，形成了CPT+SFT+RLHF迭代技术，过程中采用mask机制和动态样本调整方法提升模型学习的效率和质量；
数据与训练优化：通过脱敏社交数据与两阶段训练（通用预训练+垂直微调），结合LoRA轻量化技术，实现高精度与低成本平衡；
模型评测及推理：联合国内高校构建社交领域大模型评测方法和数据集，准确衡量垂域模型效果，同时通过模型剪枝量化等方式，加速线上推理，提升并发。
目前，开天模型已在多个业务场景落地（TT语音soulmate板块），依据场景复杂程度，开天提供了7b，14b，32b等不同参数级别模型，既能满足用户情感陪伴诉求，又能平衡并发和推理延时。
展望未来，开天模型将持续拓展高拟真人社交、心理健康支持、有温度智能客服等场景，并结合生成内容的全链路审核平台，确保合规可控。通过技术迭代与生态共建，开天致力为用户提供情绪价值，缓解用户焦虑和情感烦恼，推动社交生态向更温暖、更健康的方向演进。
演讲提纲：
1- AI 社交领域的用户诉求与场景
2- 自研开天社交大模型的必要性及规划
3- 开天社交大模型的研发之路
4- 应用拓展与未来展望
5- 总结
听众收益：
- 垂域模型从用户诉求到技术抽象的逻辑推导和规划过程；
- 如何研发垂域大模型，从数据，模型，评测到推理的全流程解析；
- 垂域大模型的应用前景和未来拓展；
