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心灵
1. 杀死一只知更鸟
你永远也不可能真正的了解一个人，除非你穿上他的鞋子走来走去，站在他的角度思考问题。可真当你走过他的路时，你连路过都觉得难过，你对我的百般注解和识读，并不构成万分之一的我，却是一览无遗的你。
所以没必要让所有人知道真实的你，（或者是你）没有必要不停的向人说其实我是一个什么样的人，因为这是无效的，人们还是只会愿意看到他们希望看到的。
情感
情感
1. 我想要两颗西柚
命运总是会安排一些本不合适的人相遇，目的根本不是让他们与对方相伴，而是让每个人更了解自己，知道自己是什么样的，下一次该去遇见什么样的人。
爱情到底是什么，没人可以说的清。但爱、合适和喜欢和在一起是三件完全不同的事情，一段感情走向失败的原因有很多种，并不一定是某一方犯了什么错误，还有可能是因为两个人真的不合适，所以才从恋人的身份退回成了朋友。
当初所有的不理解和不认同也会被时间慢慢缝合，想起那个很俗套的问题，如果你遇到一个人，你知道两个人绝对不会有结果，你会选择开始吗？我的答案是会，人终归还是会为适量的爱，甚至是求而不得的东西着迷。都应该把时间花来提升自己，其他的都尽人事听天命，请记住当你全神贯注修炼自我的那一刻，全世界都会为你让开通往阳光的道路。
Unit 8-4
1. Key words
| 单词 | 解释 | 单词 | 解释 | 单词 | 解释 |
|---|---|---|---|---|---|
| bakery | 面包店 | cookie-cookies | 曲奇饼干 | sad | 悲伤的 |
| cake-cakes | 蛋糕 | key-keys | 钥匙 | favorite | 最喜欢的 |
蚂蚁AI交流
本次会议蚂蚁侧介绍了他们的 ASR 和 TTS 大模型，其中 ASR 大模型在实际电话场景下做了重点优化，例如 8K信道、方言、环境和降噪等。此外，也突出介绍他们的 TTS 大模型具备更强化专业感与细粒度控制。
1. TTS核心目标与能力规划
- 确立出厂级专家目标：首要目标是打造“出厂级专家”模型，使客户在各业务场景中可直接调用，无需二次适配。
- 强化专业感与场景属性：模型需具备强专业感并匹配特定业务场景属性。
- 营销场景：要求语气更热情、更具感染力。
- 催收场景：要求语气相对严肃、正式。
- 细化语言控制能力：需在沟通全过程中提供细粒度的控制手段，以辅助业务目标的达成。
- 补足Zero Shot能力：针对外部客户需求暴露出的不足，后续需重点补齐 Zero Shot 相关技术能力。
AI催收：意图和话术打标的数据验证
针对 M1 话术体系运营专项，已根据梳理的意图和话术标签列表（详见文档 M1话术体系运营）同步给科技。通过在轮次维度上对历史数据进行打标以及构建的节点话术漏斗，进一步分析话术优化的方向。
基于打标功能以及数据，需推进的重点事项如下：
- 验证标签准确率：随机挑选 50-100 通录音转写文本进行数据打标，并验证不同轮次下的标签准确率。
- 历史数据回溯：回溯 9 月份自研 AI 外呼录音的打标数据，建立节点话术漏斗。
- 话术漏斗分析：分析不同轮次下的意图和话术分布，重点先分析 1-2 之间的漏斗数据。
AI催收周会：M1话术运营+M2人机协同
1. M1话术运营
在下一个阶段需要汇报以下事项的进展：
- 轮次标签的准确率验证结果
- 回溯9月打标数据
- 分析轮节点漏斗的数据分布，输出一份分析报告，包含流程和节点话术的优化建议
- 固定一版意图和话术标签，推动线上实时落轮次级别的意图和话术标签
- 将设计的话术体系在 M1 自研 AI 上应用
AI催收—话术运营：话术师JD
在传统话术框架的体系中，我们会使用节点漏斗的方式去分析转化情况，不断完善意图以及应对话术。但当前 AI 催收机器人使用的是端到端大模型技术架构，场景话术丰富度决定 AI 催收机器人是否具备核心竞争力，需要专门话术师参与到 AI 催收项目中，针对复杂的催收场景设计独立的话术剧本。
美团——信贷风控大模型算法专家
美团金融服务平台成立于2016年，以“场景+金融”模式，携手合作伙伴构建开放生态，为美团平台用户和商户提供底层账户、支付通道、信贷、保险和理财等金融解决方案。我们致力于以科技为核心，助力金融机构打通金融普惠“最后一公里”。我们期待与大家共同完成每一件平凡而卓越的事情，一起为用户提供优质的产品体验，守护用户的资金安全，让生活变得更美好。