奇引AI

清华大学在AI虚拟人领域有着深入的研究与探索，下面分三步简要介绍这一过程：

1. 技术研发与理论构建：首先，在创建AI虚拟人之前，需要进行大量的基础研究工作。这包括但不限于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音合成技术等方面的研究。清华大学利用其强大的科研能力，在这些领域内不断推进技术创新，并形成了较为完整的理论体系。比如，在NLP方面，开发了能够理解人类语言并作出适当回应的算法；在CV领域，则是通过深度学习等方法让机器学会“看”世界，识别物体和人脸等。

2. 模型训练与优化：接下来是基于上述研究成果对AI虚拟人进行具体的模型训练。这一步骤涉及到大量数据的收集与处理，以及通过迭代训练来不断提高虚拟人的表现力。例如，为了使虚拟人能够更加自然流畅地与用户交流，研究人员会使用大量的对话样本对其进行训练，并持续调整参数以优化其性能。此外，还会结合情感计算等相关技术，赋予虚拟人一定的“情感”，使其反应更加贴近真人。

3. 应用场景落地及反馈改进：最后阶段是将训练好的AI虚拟人应用于实际场景中，并根据用户体验及反馈信息不断地进行调整和完善。清华大学及其合作机构可能会选择教育辅导、客户服务等多个领域作为试点项目，观察虚拟人在这些环境下的表现情况。同时，也会密切关注用户对于虚拟人的接受程度及满意度，据此做出相应的改进措施，力求打造更加智能、亲民且实用的AI虚拟助手。

这三个步骤相互关联，共同推动着AI虚拟人技术的发展与进步。