第二十八届中国北京国际科技产业博览会上，一款藏语大模型成为焦点。展会现场，观众只需对着智能鼠标说出藏语问题，大模型便能迅速识别语音，并以地道的藏语作出回应。这一创新应用，让藏语在人工智能时代焕发出新的活力。
西藏大学博士研究生才让东知长期从事藏语大模型研发。他指出，当前主流的通用大模型多基于汉语、英语等语言训练，在藏语理解和生成方面存在明显不足。通用大模型给出的藏语回答往往缺乏自然语感，带有明显的人工转码痕迹，无法满足藏语使用者的实际需求。
针对这一痛点，研发团队采用藏语语音语料进行专门训练，使大模型能够以藏语思维进行思考和作答。在展会现场，藏语大模型展示了强大的实用功能：它可以协助起草买卖牦牛的合同，创作赞美父母的诗歌，还能为长期素食者提供营养建议。这些应用场景覆盖了日常生活的多个方面。
据"DeepZang"产品部负责人多吉美久介绍，该模型收集了近7000万条藏汉平行语料，采集超过30500小时藏语语音数据，覆盖卫藏、康巴、安多三大藏语方言区。这种全面的语料采集，使模型能够理解不同方言区的语音特征，实现跨方言交流。国家知识产权局网站显示，开发方西藏觉罗数字产业管理有限公司已申请相关专利，通过声纹识别与方言分类技术解决沟通障碍。
在西藏山南市从事藏汉翻译工作的洛桑顿玉深有体会。他表示，良好的跨方言识别能力大大降低了使用门槛，用户无需具备高水平的藏语文字能力，通过语音交互即可获得服务。据他介绍，藏语大模型已显著提升工作效率："过去需要两三人合作、耗时40分钟的翻译任务，现在借助AI辅助，单人20多分钟即可完成。"
觉罗数字提供的数据显示，"DeepZang"已拥有30多万用户，其中18至40岁青年占比超过70%。用户主要分布在西藏、青海、四川、甘肃等地区，不少来自偏远地带。随着西藏主电网实现全域覆盖，70%行政村通达5G网络，藏语AI的应用基础日益完善，能够为更多藏语使用者提供服务。
尽管取得显著进展，藏语大模型仍面临诸多挑战。多吉美久坦言，从"可用"到"好用"还有很长的路要走。部分用户反映，持续使用后会遇到"token余额不足"的提示。这正是团队参展科博会的重要目的——寻求技术合作，解决算力成本高、资金压力大、商业模式不成熟等问题。
作为首次参展企业，觉罗数字董事长旦增罗布认为，科博会为藏语AI技术提供了融入全国科技创新生态的重要平台。当被问及藏语大模型的意义时，AI自身给出了回答：它既是藏语使用者的新时代工具，也是连接藏语与其他语言的桥梁。
