本發(fā)明涉及人工智能與ai數(shù)字人，特別涉及一種基于插件的ai數(shù)字人能力擴(kuò)展方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能和虛擬助手技術(shù)的快速發(fā)展，ai(artificial?intelligence，即人工智能)數(shù)字人逐漸成為人機(jī)交互的重要方式。ai數(shù)字人技術(shù)突破了傳統(tǒng)人類交互的物理和時(shí)間限制，提供了一個(gè)虛擬、智能且高效的交互界面，能夠在人類無法即時(shí)在場的情況下提供服務(wù)與支持。ai數(shù)字人能夠在無情感偏見的情況下執(zhí)行任務(wù)，提供個(gè)性化和定制化的服務(wù)，且通過不斷學(xué)習(xí)和自適應(yīng)，逐漸擁有接近真實(shí)人類的交互能力。這一技術(shù)不僅推動(dòng)了人機(jī)交互的演進(jìn)，而且對醫(yī)療、教育、娛樂、金融等行業(yè)帶來深遠(yuǎn)的變革，促進(jìn)了智能化社會的發(fā)展，賦予了數(shù)字化世界更加生動(dòng)和富有意義的互動(dòng)形式，成為一種全新的技術(shù)領(lǐng)域。

2、然而，傳統(tǒng)ai數(shù)字人的能力往往是預(yù)設(shè)固定的，難以靈活適應(yīng)不同用戶的需求和不斷變化的任務(wù)場景。雖然ai數(shù)字人能夠執(zhí)行某些標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)，但在面對復(fù)雜、多變的任務(wù)時(shí)，往往無法提供個(gè)性化的、高效的服務(wù)。此外，現(xiàn)有的ai數(shù)字人系統(tǒng)通常缺乏一個(gè)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的機(jī)制，導(dǎo)致系統(tǒng)難以根據(jù)用戶的不同需求快速加載和啟用相應(yīng)的功能，限制了其智能化和個(gè)性化的發(fā)展。

3、插件化通過將ai數(shù)字人的各項(xiàng)核心能力(如語音識別、情感分析、自然語言理解與生成、虛擬角色行為建模與生成等)解構(gòu)為獨(dú)立的、松耦合的功能單元，賦予ai數(shù)字人系統(tǒng)高度的靈活性與擴(kuò)展性。這種設(shè)計(jì)不僅實(shí)現(xiàn)了各功能模塊的動(dòng)態(tài)插拔，使得ai數(shù)字人能夠根據(jù)特定場景與需求進(jìn)行定制化組合，還為跨平臺適配提供了極大的便利，從而降低了在多樣化硬件、操作系統(tǒng)和應(yīng)用場景下的適配復(fù)雜度。此外，這種插件模式還能夠通過智能化插件的自動(dòng)更新與迭代，在ai數(shù)字人的功能演化過程中實(shí)現(xiàn)高度的響應(yīng)性，迅速適應(yīng)用戶需求的變化，并根據(jù)實(shí)時(shí)反饋進(jìn)行功能優(yōu)化。這種方式使得ai數(shù)字人的交互方式更加精細(xì)化、個(gè)性化，能夠在多層次、多維度上進(jìn)行情感表達(dá)、行為調(diào)整和響應(yīng)，最終實(shí)現(xiàn)更加接近真實(shí)人類的互動(dòng)效果，顯著提升用戶體驗(yàn)的沉浸感與情感共鳴，從而為ai數(shù)字人技術(shù)在多領(lǐng)域應(yīng)用中的深入滲透奠定基礎(chǔ)。

4、基于上述背景，目前亟需一種能夠靈活導(dǎo)入插件的ai數(shù)字人能力擴(kuò)展技術(shù)，來提高動(dòng)態(tài)交互的質(zhì)量，并為用戶提供定制化服務(wù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供了一種基于插件的ai數(shù)字人能力擴(kuò)展方法,借助用戶信息初步構(gòu)建用戶畫像，預(yù)加載插件并提供能力擴(kuò)展策略；本發(fā)明的之二是提供了一種基于插件的ai數(shù)字人能力管理系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、一種基于插件的ai數(shù)字人能力擴(kuò)展方法，包括以下步驟：

4、步驟s1：根據(jù)用戶提交和交互的數(shù)據(jù)，提取用戶信息特征矩陣，構(gòu)建用戶初步畫像；

5、步驟s2：基于用戶初步畫像選擇相關(guān)的插件，預(yù)加載插件并自動(dòng)選擇能力擴(kuò)展策略；

6、步驟s3：初始化插件功能，根據(jù)能力擴(kuò)展策略和用戶對話系統(tǒng)逐步啟用插件，擴(kuò)展ai數(shù)字人的能力，記錄啟用的功能信息；

7、步驟s4：根據(jù)啟用的功能信息，構(gòu)建ai數(shù)字人能力管理系統(tǒng)，輸出ai數(shù)字人能力矩陣；

8、步驟s5：利用用戶上傳的文檔，解析用戶的任務(wù)列表，匹配能力矩陣，定制用戶個(gè)性化任務(wù)清單。

9、進(jìn)一步，所述步驟s1具體包括：

10、步驟s101：根據(jù)用戶的個(gè)人資料或首次交互時(shí)填寫的基本信息，獲取用戶的基本信息輸入集合x：

11、x＝{x1,x2,x3,x4,…,xn}

12、其中，x1,x2,x3,x4,…,xn分別表示用戶的姓名，年齡，性別，職位等用戶信息，n表示信息數(shù)量；

13、步驟s102：將x劃分成不同類型的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理，xt,xd,xt,xs分別表示類別型、數(shù)值型、日期型、文本型數(shù)據(jù)，xt,xd,xt,xs∈x；將上述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠表示特征的數(shù)值，按照順序組合生成包含用戶信息特征的特征向量u；

14、步驟s103：通過特征向量u來表示用戶的一般性描述，構(gòu)建用戶的初步畫像。

15、進(jìn)一步，所述步驟s102具體包括：

16、(1)將采集的類別型用戶信息使用多熱編碼轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示，對于類別變量c中的每一個(gè)類別c∈c，則c＝{c1,c2,c3,…,cm}，其中m為類別數(shù)目，對于第i個(gè)類別ci的表現(xiàn)形式為：

17、

18、ul＝[u1(xt),u2(xt),u3(xt),…,um(xt)]

19、其中，i∈[1,2,3,…,m]，xt表示該類別用戶輸入的信息；將所有類別型變量的獨(dú)熱編碼向量拼接成一個(gè)矩陣ul；

20、(2)利用如下公式對采集的數(shù)值型數(shù)據(jù)xd進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，輸入需要標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)xd：

21、

22、其中，μ，σ分別表示xd的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，ud表示所有數(shù)值型數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理后的矩陣，g表示數(shù)值型數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；

23、(3)將采集的日期型數(shù)據(jù)xt轉(zhuǎn)化為時(shí)間差δt數(shù)據(jù)，拼合得到日期型數(shù)據(jù)矩陣：

24、δt1＝|xt1-t|

25、ut＝[δt1,δt2,…,δth]

26、

27、其中，t表示系統(tǒng)設(shè)置的基準(zhǔn)時(shí)間，ut表示所有日期型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的矩陣，h表示日期型數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，對日期數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到ut*；

28、(4)選取采集的第一個(gè)文本型數(shù)據(jù)xs1，計(jì)算每個(gè)詞在文本中的權(quán)重，當(dāng)該詞wk在文本中出現(xiàn)一次，則count(wk)＝count(wk)+1，用每個(gè)詞在xs1中出現(xiàn)的次數(shù)除以xs1中的總詞數(shù)，得到每個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的頻率，將所有詞和計(jì)算的頻率以鍵值對的形式存儲在語料庫中；選取前ω個(gè)高頻詞wk計(jì)算其占xs1中的權(quán)重構(gòu)建每個(gè)文本的特征矩陣us1，k＝1,2,…,ω；按照此類方法獲得每個(gè)文本數(shù)據(jù)中高頻詞所占的權(quán)重，組成對應(yīng)的文本型數(shù)據(jù)特征矩陣us，z表示文本型數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，us＝[us1,us2,…,usz]；

29、(5)將所有類型數(shù)據(jù)矩陣按類型順序拼接得到特征矩陣u：

30、

31、其中，u表示包含用戶所有信息特性的矩陣，所有類型數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)等于所有信息數(shù)據(jù)的總和：n＝m+g+h+z。

32、進(jìn)一步，所述步驟s2具體包括：

33、步驟s201：根據(jù)用戶初步畫像的特征矩陣u，將其轉(zhuǎn)換為用戶當(dāng)前的狀態(tài)空間b，定義動(dòng)作空間a，a代表選擇插件的動(dòng)作：

34、

35、aj∈a

36、其中，ui表示u中的特征，φ表示選取p個(gè)特征的閾值，u表示由u中選擇大于閾值φ的特征矩陣，μu，σu分別表示中每個(gè)特征的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，vp表示從選取出的特征中再選取前p個(gè)特征作為主成分矩陣，j表示插件的數(shù)量；

37、步驟s202：在狀態(tài)空間和動(dòng)作空間中，計(jì)算逐步選擇插件動(dòng)作的適應(yīng)度差值，利用適應(yīng)度差值評估當(dāng)前選擇的插件組合狀態(tài)函數(shù)評估帶來的優(yōu)化效益：

38、δπ＝πa+1(b,a)-πa(b,a)

39、πa+1-πa＝λ(β+μ(πa(b’,a’))-πa(b,a))

40、

41、其中，πa+1(b,a)，πa(b,a)分別表示在s狀態(tài)下更新動(dòng)作a后和更新動(dòng)作a前的適應(yīng)度值，λ表示更新步長，β表示執(zhí)行動(dòng)作a時(shí)的產(chǎn)生的適應(yīng)度值，μ表示下一動(dòng)作會增加的適應(yīng)度值參數(shù)，s’表示執(zhí)行動(dòng)作a后進(jìn)入的下一狀態(tài)，a’表示下一狀態(tài)時(shí)選擇的動(dòng)作，sq表示此時(shí)的狀態(tài)函數(shù)，q表示選擇的輪次，f(πaq)表示第q輪是選擇第a個(gè)動(dòng)作的適應(yīng)度值函數(shù)，κ表示此類狀態(tài)變化的重要程度；

42、步驟s203：選擇sq大于閾值ν的插件，表示該插件與用戶相關(guān)性高，并預(yù)加載該插件；設(shè)置交換算子將現(xiàn)有操作的不同部分進(jìn)行交換或融合，使得在解空間中可以探索到之前未被考慮到的區(qū)域，擴(kuò)展解空間，利用梯度下降的方法更新插件選擇策略：

43、

44、其中，表示第q輪選擇時(shí)的交換算子，λθ表示選擇策略更新的步長，是狀態(tài)函數(shù)sq對策略參數(shù)θa的偏導(dǎo)數(shù)，sq表示對θa變化的敏感度。

45、步驟s204：輸出訓(xùn)練好的能力擴(kuò)展策略自動(dòng)選擇模型ψ。

46、進(jìn)一步，所述步驟s3具體包括：

47、步驟s301：初始化所有可用插件，為每個(gè)插件建立初始狀態(tài)和能力信息，具體包括為每個(gè)插件分配一個(gè)初始配置：

48、a＝{id,name,state,description}

49、id＝category+index

50、其中，a表示插件，插件內(nèi)容包括插件的id，名字name，狀態(tài)值state，功能描述description；插件的id根據(jù)插件的類型category和序號組成數(shù)字index，前面使用0補(bǔ)齊；當(dāng)state＝0時(shí)表示插件未啟用，當(dāng)state＝1時(shí)表示插件已啟用；

51、步驟s302：利用文本聚類模型對用戶對話內(nèi)容進(jìn)行聚類，劃分用戶對話內(nèi)容的類別η，對類別為η的插件利用能力擴(kuò)展策略自動(dòng)選擇模型ψ進(jìn)行策略選擇，將插件狀態(tài)設(shè)置為1；

52、步驟s303：識別插件狀態(tài)為1的插件，執(zhí)行插件功能，根據(jù)返回的類別值，展示對應(yīng)的卡片，并生成一個(gè)包含所有啟用功能的向量集f。

53、進(jìn)一步，步驟s302中的劃分用戶對話內(nèi)容類別的具體流程為：

54、(1)收集用戶對話信息轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征向量y，每個(gè)對話樣本表示為一個(gè)特征向量yi，y＝[y1,y2,…,yi,…,ym]，y∈rm×d，m表示對話樣本的數(shù)量，d是每個(gè)樣本的特征維度，r表示特征向量矩陣；

55、(2)初始化文本聚類模型參數(shù)：設(shè)置聚簇的個(gè)數(shù)，也就是聚類的數(shù)目為η＝1，收斂精度ε＝0.001，迭代次數(shù)o＝0；

56、(3)初始化先驗(yàn)概率ωi＝1/η；

57、(4)在給定先驗(yàn)概率的條件下，計(jì)算每個(gè)樣本y屬于每個(gè)聚簇的后驗(yàn)概率：

58、

59、其中，表示第o次迭代時(shí)第m個(gè)樣本來自第i個(gè)聚簇的后驗(yàn)概率，μ和σ分別表示均值和方差，e表示指數(shù)運(yùn)算，π表示圓周率；

60、(5)根據(jù)后驗(yàn)概率更新每個(gè)聚簇的參數(shù)值，具體步驟如下：

61、

62、(6)判斷模型是否收斂，計(jì)算每個(gè)參數(shù)的變化量是否均小于設(shè)定的收斂精度，如果有任何參數(shù)的變化量大于收斂精度則迭代次數(shù)o＝o+1，并返回步驟(4)；反之，則進(jìn)入步驟(7)；

63、(7)此時(shí)η＝η+1，如果η≤l時(shí)，進(jìn)入步驟(3)，保證類別的層級在l級以內(nèi)；

64、(8)計(jì)算當(dāng)η＝1,2,3,…,l時(shí)，根據(jù)對比η不同值時(shí)的樣本輪廓系數(shù)，輪廓系數(shù)是每個(gè)樣本與同簇樣本的相似度除以每個(gè)樣本與最近簇的相似度，從而選擇輪廓系數(shù)最大的η作為最優(yōu)類別；

65、(9)返回每個(gè)對話的后驗(yàn)概率ri(m)和所屬類別η。

66、進(jìn)一步，所述步驟s4具體包括：

67、步驟s401：根據(jù)啟用的功能向量集f，構(gòu)建ai數(shù)字人能力管理模型θ，模型包括：一個(gè)特征向量嵌入模型，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一個(gè)多層感知機(jī)模型，一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，和一個(gè)能力管理模型；

68、步驟s402：將功能向量輸入ai數(shù)字人能力管理模型θ，得到ai數(shù)字人針對不同任務(wù)的能力評分，生成ai數(shù)字人能力矩陣d，其中，行表示不同的任務(wù)，列表示不同的能力：

69、

70、其中，h表示任務(wù)數(shù)量，i表示能力數(shù)量，dij表示ai數(shù)字人對第i個(gè)任務(wù)在第j個(gè)能力上的評分。

71、進(jìn)一步，所述步驟s401中構(gòu)建的ai數(shù)字人能力管理模型θ具體結(jié)構(gòu)如下：

72、所述ai數(shù)字人能力管理模型θ的輸入端作為特征向量嵌入模型的輸入端；特征向量嵌入模型的輸出端與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端連接；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端與多層感知機(jī)模型的輸入端連接；多層感知機(jī)模型的輸出端與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入端連接；前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出端與能力管理模型的輸入端連接；能力管理模型的輸出端作為ai數(shù)字人能力管理模型θ的輸出端；

73、所述特征向量嵌入模型包括：全連接層、relu激活函數(shù)層和批處理層；所述特征向量嵌入模型的輸入端作為全連接層的輸入端；全連接層的輸出端作為relu激活函數(shù)層的輸入端；relu激活函數(shù)層的輸出端與批處理層的輸入端連接；批處理層的輸出端作為特征向量嵌入模型的輸出端，與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的卷積層連接；

74、所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：卷積層、池化層和激活函數(shù)層；所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入端作為卷積層的輸入端；卷積層的輸出端與池化層的輸入端連接；池化層的輸出端與激活函數(shù)層的輸入端連接；激活函數(shù)層的輸出端作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出端，與多層感知機(jī)的全連接層連接；

75、所述多層感知機(jī)模型包括：全連接層、relu激活函數(shù)層和dropout層；所述多層感知機(jī)模型的輸入端作為全連接層的輸入端；全連接層的輸出端與relu激活函數(shù)層的輸入端連接；relu激活函數(shù)層的輸出端與dropout層的輸入端連接；dropout層的輸出端作為多層感知機(jī)模型的輸出端，與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全連接層連接；

76、所述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：全連接層、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和dropout層；所述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入端作為全連接層的輸入端；全連接層的輸出端與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入端連接；前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸出端與dropout層的輸入端連接；dropout層的輸出端作為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出端，與能力管理模型的全連接層連接；

77、所述能力管理模型包括：全連接層、softmax激活函數(shù)層；所述能力管理模型的輸入端作為全連接層的輸入端；全連接層的輸出端與softmax激活函數(shù)層的輸入端連接；softmax激活函數(shù)層作為能力管理模型的輸出端。

78、進(jìn)一步，所述步驟s402中計(jì)算每個(gè)任務(wù)對應(yīng)能力的評分計(jì)算公式如下：

79、e1＝relu(w1·f+b1)

80、

81、e4＝relu(w3·mask(e3,ρ)+b4)

82、e5＝relu(w4·mask(e4,ρ)+b5)

83、e6＝softmax(w5·e5+b6)

84、其中，e1代表特征向量經(jīng)過relu(·)激活后的輸出，w1表示全連接層的偏置矩陣，b1表示全連接層的偏置參數(shù)；e2表示特征向量嵌入模型的輸出，δ表示可學(xué)習(xí)的縮放參數(shù)，b2表示批處理層的偏置參數(shù)，μ和σ表示均值和方差，ξ表示防止除零錯(cuò)誤的參數(shù)；e3表示卷積層的輸出，w2和b3表示卷積層的偏置矩陣和偏置參數(shù)，leakyrelu(·)為激活函數(shù)，len(·)表示求取長度函數(shù)；e4表示多層感知機(jī)的輸出，w3和b4表示多層感知機(jī)的偏置矩陣和偏置參數(shù)，mask(·)表示掩碼函數(shù)，表示神經(jīng)元是否發(fā)生丟棄，ρ表示丟棄率，通常取值在0～1之間；e5表示前饋網(wǎng)絡(luò)層的輸出，w4和b5表示前饋網(wǎng)絡(luò)層的偏置矩陣和偏置參數(shù)；e6為任務(wù)的能力評分，w5和b6表示能力管理模塊的偏置矩陣和偏置參數(shù)，softmax(·)為激活函數(shù)。

85、進(jìn)一步，所述步驟s5具體包括：

86、步驟s501：將用戶上傳的任務(wù)文檔進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，統(tǒng)一轉(zhuǎn)為可解析的文本格式，去除多余的空格、換行符、以及干擾解析的特殊字符，以句號作為每句話的分割，以換行符作為每個(gè)任務(wù)的分割；

87、步驟s502：將預(yù)處理后的每句話進(jìn)行任務(wù)關(guān)鍵字識別，使用正則化表達(dá)式提取完整的任務(wù)描述，按順序?qū)⑷蝿?wù)解析為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)s1，解析文檔中所有的任務(wù)后，構(gòu)成任務(wù)的字典列表s＝[s1,s2,…,sn]，n表示任務(wù)的數(shù)量；

88、步驟s503：將任務(wù)字典列表與能力矩陣中的任務(wù)進(jìn)行匹配，計(jì)算能力矩陣中該任務(wù)所需能力值的總和作為該任務(wù)的評分，按照評分順序輸出用戶個(gè)性化任務(wù)清單。

89、本發(fā)明的有益效果包括：

90、(1)通過系統(tǒng)化的特征工程將不同類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)值特征向量，保證數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后能夠準(zhǔn)確表達(dá)出用戶的多維度特征，為后續(xù)能力擴(kuò)展和個(gè)人性任務(wù)定制提供了豐富的數(shù)據(jù)支持，保證擴(kuò)展的ai數(shù)字人服務(wù)能夠更貼合用戶的真實(shí)需求；

91、(2)ai數(shù)字人通過用戶特征矩陣基選擇與用戶需求匹配的能力插件，并提前加載能力插件，使得ai數(shù)字人具備了在不同情境下動(dòng)態(tài)調(diào)整的能力，避免了傳統(tǒng)ai數(shù)字人賦予能力的主觀性和固定性，提升了個(gè)性化和靈活性；

92、(3)能力擴(kuò)展策略是基于用戶的即時(shí)需求與對話進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和逐步啟用的，這不僅避免了一次性加載過多不必要的功能，而且能夠根據(jù)用戶的交互方式與任務(wù)需求精準(zhǔn)啟用所需的能力，從而實(shí)現(xiàn)ai數(shù)字人能力的按需擴(kuò)展，不需要賦予所有的能力，提升了系統(tǒng)的響應(yīng)性與即時(shí)性；

93、(4)ai數(shù)字人能力管理系統(tǒng)結(jié)合特征向量嵌入模型、卷積層、池化層等人工智能技術(shù)能夠有效地從原始數(shù)據(jù)中提取深層次的特征信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為更加直觀和準(zhǔn)確的能力表示。通過這種深度特征表達(dá)，ai數(shù)字人能夠獲得更加全面的任務(wù)理解和能力評估，避免了簡單的規(guī)則匹配，提升了ai數(shù)字人的智能化水平；

94、(5)通過接受用戶提供的文檔，任務(wù)從文檔中自動(dòng)提取、結(jié)構(gòu)化處理、智能分析、與能力矩陣進(jìn)行關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了從任務(wù)輸入到任務(wù)推薦的自動(dòng)化處理。這種業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化處理減少了人工的干預(yù)，提升了ai數(shù)字人的工作效率，避免了由于人工錯(cuò)誤帶來的任務(wù)匹配不準(zhǔn)確的問題；

95、(6)通過計(jì)算每個(gè)任務(wù)的能力評分，ai數(shù)字人能夠根據(jù)當(dāng)前的任務(wù)要求自動(dòng)調(diào)整其能力分配，并且在不同的任務(wù)中優(yōu)先發(fā)揮其最強(qiáng)能力。這種動(dòng)態(tài)的能力調(diào)整，使得ai數(shù)字人能夠適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境，能夠根據(jù)任務(wù)的變化實(shí)時(shí)優(yōu)化能力的調(diào)度。

96、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對下文的考察研究對本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。本發(fā)明的目標(biāo)和其他優(yōu)點(diǎn)可以通過下面的說明書和前述的權(quán)利要求書來實(shí)現(xiàn)和獲得。