实测教程"钱塘十三水有透视辅助软件吗"分享装挂详细步骤

您好：钱塘十三水这款游戏可以开挂，确实是有挂的，需要软件加微信【4770480】，很多玩家在钱塘十三水这款游戏中打牌都会发现很多用户的牌特别好，总是好牌，而且好像能看到-人的牌一样。所以很多小伙伴就怀疑这款游戏是不是有挂，实际上这款游戏确实是有挂的

1.钱塘十三水这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【4770480】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【4770480】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

截至2024年12月11日收盘，唐德影视(300426)报收于11.32元，上涨3.0%，换手率5.25%，成交量21.01万手，成交额2.36亿元。

投资者： 尊敬的董秘您好，请问公司到十二月十日的股东人数，谢谢董秘： 尊敬的投资者，您好！公司截至2024年12月10日的股东总户数为16,376。感谢您的关注。投资者： 请问贵公司截止到十二月十日股东人数是多少？谢谢董秘： 尊敬的投资者，您好！公司截至2024年12月10日的股东总户数为16,376。感谢您的关注。

以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。

来源标题：腾讯游戏数据团队发布智能数据助手Deltaverse UData

在2024年12月7日的StarRocks Summit 2024上，腾讯游戏数据团队孵化打造的数据品牌Deltaverse正式亮相，并发布了品牌旗下首个数据产品大数据时代的智能数据助手UData。在峰会现场，腾讯游戏数据的技术负责人、资深专家工程师刘岩发表了主题为《AI时代的湖仓数据体系建设》的演讲，分享了腾讯游戏在「AI+湖仓」上的实践经验，以及UData如何帮助腾讯游戏业务提升数据工作效率。

腾讯游戏数据负责人刘岩在StarRocks Summit发表主题演讲

作为一款问答式智能AI数据助手，UData基于大语言模型技术和湖仓一体架构打造，以新一代AI数据资产体系为支撑，资产能被AI理解和使用，能够提升业务需求到数据交付的准确率，为用户提供自然语言交互方式查询、探索、分析和可视化数据的便捷体验。

据刘岩介绍，UData已被应用于腾讯游戏内部超过80个业务，SQL代码编写效率提高了300%。在人们最关心的交付准确率方面，UData的一次性准确率达到89%，已满足实际业务场景需求。

腾讯游戏现存业务每年有数万个数据挖掘和数据提取类需求，相比BI场景，数据挖掘需要面对数万甚至数十万张表，这些表能够让AI理解，并且做到人类水平的准确率，才能满足实际业务场景需求。刘岩表示：我们一直在探索如何更好地让AI能力为数据工作赋能，让AI真正被应用到实际业务场景中，让Data+AI成为企业的核心竞争力。UData是腾讯游戏数据团队内部的最佳实践，解决了构建"Data+AI"体系的关键问题。

提升AI交付准确率的关键：需求构造和资产建设

腾讯游戏数据团队在大量的实践和研究分析中发现，在企业实际业务场景中AI写SQL的准确率之所以不高，往往并不是大模型能力不足，而是因为两方面的原因：第一是AI对数据需求的理解有歧义；第二是AI对数据资产的理解有歧义，大模型没有获得完备的信息。

针对这两个痛点，UData的技术路线重点就放在了需求构造和资产建设这两个方向上，通过工程化的方式来提升AI的准确率。

在需求构造上，首先定义AI和人都能理解的需求标准，基于定义好的需求标准，匹配需求案例和行业知识，将人提出来的需求改写成标准的需求格式，消除AI理解需求的歧义。此外，当数据需求较为复杂时，需求Agent能把复杂需求分解成简单的子需求，降低AI生成难度，通过工程化方式组合成最终结果，确保稳定可控的交付质量。

举例来说，当用户提出需求：统计游戏内各个玩法、按照每天的参与率排名+次日留存排名+七日留存排名，算一个总排名。UData会去查询相应的游戏领域知识，将这个复杂需求分拆为4个子需求，分别计算并生成参与率、活跃用户、玩法参与率、次日和七留的SQL，最后将4个数据包SQL结果合并，生成一个最终的SQL。

在资产建设方面，为了让AI能够更好的理解和使用资产，UData打造了基于AI驱动的数据资产体系。传统资产体系存在缺乏非结构化标准、建设滞后于业务需求、治理成本高等问题，不能支持大语言模型实现快速准确的交付数据需求。所以基于新一代AI数据资产，以让AI能够理解并且正确的交付SQL实现自助交付为目标，定义语义层建模规范，包括：行业知识、指标、维度、特征、元数据等。AI通过理解语意资产，对不同的需求采用不同的资产使用策略；对于已经有指标、维度资产的需求，通过推荐已有看板满足；对于新的指标、新的维度的需求，通过特征资产让AI生成指标、维度来满足；对于缺少语意资产的需求，AI能够感知并预警，补充特征等语意资产后，实现AI资产交付。

新一代AI数据资产能建立从业务需求、行业知识、数据结构之间的资产纽带，通过领域模型进行沉淀和推荐，确保资产能被AI理解和使用。

稳定可控的需求构造和AI可理解的资产体系，是UData提升AI交付准确率的关键，也是UData相较于行业其他产品的差异化优势。腾讯游戏数据技术负责人刘岩表示：从目前腾讯游戏内部的应用情况来看，准确率已经能够稳定在89%，我们坚信这个方向是靠谱的。

基于湖仓一体能力，实现智能动态的计算加速

为了能够支持对实时的明细数据进行探索和分析，仅仅把SQL写对是不够的，传统的数仓架构（例如：Lambda）大量计算是T+1离线进行的，不能支持对所有的数据进行实时快速查询。为此，UData对数据底座进行了升级，采用湖仓一体的架构，通过数据实时接入、虚拟数仓、冷热分层等技术实现对实时明细数据的高效查询。同时，UData建设了一个成本效率优化引擎，围绕资产热度、执行速度、数据量级三个方向快速定位需要优化加速的资产，通过资产整合、物化视图等方式，能够让数据低成本、高效率的使用。

基于大模型能力，建设可持续优化的运营平台

以新一代AI数据资产为基础，通过通用大模型、领域模型、Agent多智体架构，AI 能力得到了更好的释放。

目前，UData能够适配包括GPT、混元在内的多种行业通用大模型。此外，针对各行各业的行业Know-How、企业知识，UData引入了领域模型，通过知识图谱、语义理解、检索、排序等技术，帮助大模型更好地理解数据资产。

在平台应用流程方面，UData使用Agent多智能体架构，打造了一个人与AI高度协同工作、可持续优化的运营平台。将一个Job（工作）分解成若干的Task（任务），在某些Task上由AI完成，某些Task人与AI协同完成（需求协同、验收协同），覆盖从业务需求到数据交付的全链路，各节点Agent可与用户实时交互，及时感知问题并进行干预和修正，确保系统的可持续优化。

UData已被应用于腾讯游戏内部超过80个业务，针对MOBA、MMORPG、战术竞技等不同品类的游戏，UData会基于具体的业务个性化需求，进行产品的持续迭代升级。

除了游戏业务之外，UData产品能力也可被用在其他行业，诸如餐饮、金融、教育等，助力传统企业实现AI数字化转型，提升数据工作效率，并通过新一代AI数据资产提升数据治理ROI，帮助企业降本增效。

AI技术在数据工作上的应用仍有巨大的潜力，腾讯游戏数据团队Deltaverse也在不断地探索，除了通过AI生成SQL以提升数据获取效率之外，我们还在进一步尝试将AI+湖仓一体的能力与更多工具和系统做集成，进一步探索挖掘AI的潜力，实现用AI来重构数据工作的各个领域。

对腾讯游戏数据团队Deltaverse、UData以及数据技术感兴趣的企业与合作伙伴，可以登录Deltaverse官网 www.deltaverse.net 查看更多信息，免费申请产品试用。

（本文来源：信阳新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）

在2024年12月7日的StarRocks Summit 2024上，腾讯游戏数据团队孵化打造的数据品牌Deltaverse正式亮相，并发布了品牌旗下首个数据产品大数据时代的智能数据助手UData。在峰会现场，腾讯游戏数据的技术负责人、资深专家工程师刘岩发表了主题为《AI时代的湖仓数据体系建设》的演讲，分享了腾讯游戏在「AI+湖仓」上的实践经验，以及UData如何帮助腾讯游戏业务提升数据工作效率。

腾讯游戏数据负责人刘岩在StarRocks Summit发表主题演讲

作为一款问答式智能AI数据助手，UData基于大语言模型技术和湖仓一体架构打造，以新一代AI数据资产体系为支撑，资产能被AI理解和使用，能够提升业务需求到数据交付的准确率，为用户提供自然语言交互方式查询、探索、分析和可视化数据的便捷体验。

据刘岩介绍，UData已被应用于腾讯游戏内部超过80个业务，SQL代码编写效率提高了300%。在人们最关心的交付准确率方面，UData的一次性准确率达到89%，已满足实际业务场景需求。

腾讯游戏现存业务每年有数万个数据挖掘和数据提取类需求，相比BI场景，数据挖掘需要面对数万甚至数十万张表，这些表能够让AI理解，并且做到人类水平的准确率，才能满足实际业务场景需求。刘岩表示：我们一直在探索如何更好地让AI能力为数据工作赋能，让AI真正被应用到实际业务场景中，让Data+AI成为企业的核心竞争力。UData是腾讯游戏数据团队内部的最佳实践，解决了构建"Data+AI"体系的关键问题。

提升AI交付准确率的关键：需求构造和资产建设

腾讯游戏数据团队在大量的实践和研究分析中发现，在企业实际业务场景中AI写SQL的准确率之所以不高，往往并不是大模型能力不足，而是因为两方面的原因：第一是AI对数据需求的理解有歧义；第二是AI对数据资产的理解有歧义，大模型没有获得完备的信息。

针对这两个痛点，UData的技术路线重点就放在了需求构造和资产建设这两个方向上，通过工程化的方式来提升AI的准确率。

在需求构造上，首先定义AI和人都能理解的需求标准，基于定义好的需求标准，匹配需求案例和行业知识，将人提出来的需求改写成标准的需求格式，消除AI理解需求的歧义。此外，当数据需求较为复杂时，需求Agent能把复杂需求分解成简单的子需求，降低AI生成难度，通过工程化方式组合成最终结果，确保稳定可控的交付质量。

举例来说，当用户提出需求：统计游戏内各个玩法、按照每天的参与率排名+次日留存排名+七日留存排名，算一个总排名。UData会去查询相应的游戏领域知识，将这个复杂需求分拆为4个子需求，分别计算并生成参与率、活跃用户、玩法参与率、次日和七留的SQL，最后将4个数据包SQL结果合并，生成一个最终的SQL。

在资产建设方面，为了让AI能够更好的理解和使用资产，UData打造了基于AI驱动的数据资产体系。传统资产体系存在缺乏非结构化标准、建设滞后于业务需求、治理成本高等问题，不能支持大语言模型实现快速准确的交付数据需求。所以基于新一代AI数据资产，以让AI能够理解并且正确的交付SQL实现自助交付为目标，定义语义层建模规范，包括：行业知识、指标、维度、特征、元数据等。AI通过理解语意资产，对不同的需求采用不同的资产使用策略；对于已经有指标、维度资产的需求，通过推荐已有看板满足；对于新的指标、新的维度的需求，通过特征资产让AI生成指标、维度来满足；对于缺少语意资产的需求，AI能够感知并预警，补充特征等语意资产后，实现AI资产交付。

新一代AI数据资产能建立从业务需求、行业知识、数据结构之间的资产纽带，通过领域模型进行沉淀和推荐，确保资产能被AI理解和使用。

稳定可控的需求构造和AI可理解的资产体系，是UData提升AI交付准确率的关键，也是UData相较于行业其他产品的差异化优势。腾讯游戏数据技术负责人刘岩表示：从目前腾讯游戏内部的应用情况来看，准确率已经能够稳定在89%，我们坚信这个方向是靠谱的。

基于湖仓一体能力，实现智能动态的计算加速

为了能够支持对实时的明细数据进行探索和分析，仅仅把SQL写对是不够的，传统的数仓架构（例如：Lambda）大量计算是T+1离线进行的，不能支持对所有的数据进行实时快速查询。为此，UData对数据底座进行了升级，采用湖仓一体的架构，通过数据实时接入、虚拟数仓、冷热分层等技术实现对实时明细数据的高效查询。同时，UData建设了一个成本效率优化引擎，围绕资产热度、执行速度、数据量级三个方向快速定位需要优化加速的资产，通过资产整合、物化视图等方式，能够让数据低成本、高效率的使用。

基于大模型能力，建设可持续优化的运营平台

以新一代AI数据资产为基础，通过通用大模型、领域模型、Agent多智体架构，AI 能力得到了更好的释放。

目前，UData能够适配包括GPT、混元在内的多种行业通用大模型。此外，针对各行各业的行业Know-How、企业知识，UData引入了领域模型，通过知识图谱、语义理解、检索、排序等技术，帮助大模型更好地理解数据资产。

在平台应用流程方面，UData使用Agent多智能体架构，打造了一个人与AI高度协同工作、可持续优化的运营平台。将一个Job（工作）分解成若干的Task（任务），在某些Task上由AI完成，某些Task人与AI协同完成（需求协同、验收协同），覆盖从业务需求到数据交付的全链路，各节点Agent可与用户实时交互，及时感知问题并进行干预和修正，确保系统的可持续优化。

UData已被应用于腾讯游戏内部超过80个业务，针对MOBA、MMORPG、战术竞技等不同品类的游戏，UData会基于具体的业务个性化需求，进行产品的持续迭代升级。

除了游戏业务之外，UData产品能力也可被用在其他行业，诸如餐饮、金融、教育等，助力传统企业实现AI数字化转型，提升数据工作效率，并通过新一代AI数据资产提升数据治理ROI，帮助企业降本增效。

AI技术在数据工作上的应用仍有巨大的潜力，腾讯游戏数据团队Deltaverse也在不断地探索，除了通过AI生成SQL以提升数据获取效率之外，我们还在进一步尝试将AI+湖仓一体的能力与更多工具和系统做集成，进一步探索挖掘AI的潜力，实现用AI来重构数据工作的各个领域。

对腾讯游戏数据团队Deltaverse、UData以及数据技术感兴趣的企业与合作伙伴，可以登录Deltaverse官网 www.deltaverse.net 查看更多信息，免费申请产品试用。

（本文来源：信阳新闻网。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉内容不构成投资、消费建议。对文章事实有疑问，请与有关方核实或与本网联系。文章观点非本网观点，仅供读者参考。）

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