在数字孪生项目中经常融合运用多种技术手段，探索更加丰富的展示效果，语音交互 作为新交互形态应运而生。通过集成先进的语音识别、自然语言处理及语音合成技术，支 持用户通过自然语言与大屏应用进行沟通，借助人机对话实现交互效果。同时提供移动端 服务，能够通过手机远程输入语音，极大提升了可视化大屏的交互效率与智能化水平。 当点击某个桥吊设备时，可使用数字人功能进行设备详情的播报： (1) 语音交互大屏

测试模型在指令执行场景下的表现， 适合评估模型对复杂任务描述的理解和执行能力 Interactive Prompting ： 通过多轮交互调整 Prompt，测试模型在动态语境下的适应性和对话 能力，用于模拟人机对话或多轮推理任务 二、评估指标 评估大模型性能有客观评估和主观评估两种方式： 1. 客观评估指标（传统机器学习评估指标） 客观评估通过量化指标来衡量模型在特定任务上的表现， 是小模型时代的主流评估方法，

他又组建了大名鼎鼎的斯坦福人工智能实验室（Stanford Artificial Intelligence Laborato- ry，SAIL)。 随后的几年中人工智能继续发展，在机器证明、人机对话和机器翻译等领域取得了一些进展， 但这些进展远远达不到公众对于人工智能的期待。 司马贺曾经在 1958 年预言，再过 10 年机器就能问鼎国际象棋世界冠军，但直到 1997 年才完成； 而明斯基在

断、创新构想和非逻辑创造，凭借经验修正模型未考虑的潜在风险，或利用 AI 提供的启发性洞察进行突破性创新。这种人工智能能力与人类能力的深度结合， 将形成一种能力螺旋式上升的闭环：AI 通过持续的、高质量的人机对话，不断 提升模型的灵感激活能力，而人类大脑则因持续参与最高价值的创造性环节而得 到最深刻的锻炼。这种能力互补的模式，推动工程系统从“技术叠加”向“内在 协同”的质变，最终实现人机共同进化，让高价值、高难度的工程创新成果从偶