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新的突破,如何让AI与人类对话变得“顺滑”:Moshi背后的黑科技

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brzhang
发布2024-09-19 22:07:36
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发布2024-09-19 22:07:36
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文章被收录于专栏:玩转全栈

你有没有想过,当我们跟智能音箱、客服机器人或者语音助手对话时,它们是怎么“听懂”我们说的话,又是怎么迅速给出回应的?就好像你对着Siri、Alexa说一句:“给我订个披萨”,它立刻明白你想要干嘛,然后帮你下单。背后的技术其实比我们想象的要复杂得多,但现在,有了Moshi这样的新技术,AI对话将变得更加流畅和自然。

今天,我们就来聊聊Moshi这个新出的“黑科技”,它是如何让AI听懂人类语言、并且快速做出反应的。不要担心,这篇文章会用最简单的语言,带你轻松了解其中的奥秘。

喜欢阅读论文的同学,可以直接进入这里:

https://kyutai.org/Moshi.pdf

1. 实时对话:像聊天一样流畅

我们都知道,日常的对话是即时的,几乎没有延迟——你说一句,我回应一句,整个过程顺畅自然。但如果我们和机器对话,情况往往就不一样了。你可能经常碰到这样的场景:你对着手机语音助手说话,结果它要反应好几秒,甚至有时还理解错了你的意思。这是因为传统的语音识别和理解技术有一个“处理瓶颈”,它们需要把你的语音转换成文本,再去分析文本意思,最后再决定该怎么回应。这一系列操作看起来简单,但在技术层面却耗费不少时间。

Moshi的出现大大改善了这个问题。它采用了最新的“多模态”技术,不仅能理解语音,还能同时处理文本信息,甚至在某些情况下能提前预测你可能会说什么,从而更快给出反应。就像你和朋友聊天时,有时候他只需要听到开头几个词,就已经明白你接下来要说的内容了。

换句话说,Moshi让机器也学会了“秒懂”你的意思,极大地提升了对话的流畅度。

2. 多语言适配:跨语言沟通更容易

现在,我们生活在一个全球化的世界,跨语言沟通变得越来越重要。但让机器能够听懂各种语言,并且在不同语言之间无缝切换,一直是技术上的难题。特别是当我们需要跟来自不同国家的客户、用户或合作伙伴进行交流时,语言障碍往往让人感到困扰。

Moshi在这方面下足了功夫。它不仅支持多种语言,还能够自动检测你所使用的语言,并迅速做出调整。假设你和客户用英语交流,突然切换成中文,Moshi依然能够顺利接上话,完全没有“卡壳”的感觉。

这种多语言适配功能,大大降低了跨文化交流的技术门槛,也让对话的自然度更上一层楼。

3. 实用场景:客服、教育、医疗等领域的福音

Moshi的技术并不是只停留在实验室,它已经开始进入我们的生活,尤其是在客服、教育和医疗等领域。我们来举几个例子:

  • • 客服行业:如果你打过电话给某个公司的客户服务中心,可能会遇到那种僵硬的机器人客服,它们往往只会根据预设的流程回答你,稍微复杂点的问题就处理不了。而Moshi的加入,可以让这些客服机器人变得更“聪明”,不仅能听懂你说的话,还能根据语境给出更加个性化的回答。比如,你投诉网购的商品有问题,Moshi的AI客服可以根据你的描述,迅速给出退款或换货的方案,而不再是机械地重复问题。
  • • 教育领域:在在线教育中,Moshi可以充当一个智能助教,帮助学生实时解答问题。比如,你在学习英语时碰到了不理解的单词,Moshi可以快速解释,并根据上下文给出例句。它还能根据你的学习习惯,提供个性化的学习建议。
  • • 医疗行业:对于医疗咨询,Moshi的实时语音理解功能可以帮助医生更好地与患者沟通,尤其是在远程医疗的场景中。患者的症状描述往往复杂多变,Moshi的AI能够快速抓住关键点,并将患者的描述转换成医学语言,帮助医生更准确地做出判断。

4. 技术背后的秘密:大模型与小数据

说到这儿,可能你会好奇,Moshi到底用了什么“黑科技”,能让它做到这么厉害?其实,这一切的关键在于它使用了一种叫做“基础模型(Foundation Model)”的技术。简单来说,基础模型是一种通过大量数据训练出来的AI模型,它能够处理多种任务,比如翻译、文本生成、问题回答等。

Moshi的特别之处在于,它不仅仅依赖海量数据,还通过小数据训练出适应不同场景的能力。这就像一个“万能钥匙”,不管是语音识别、语言翻译,还是语境理解,它都能快速切换,找到最合适的处理方式。

更重要的是,Moshi的架构非常高效,能在保证精度的前提下,减少计算资源的消耗。这意味着,它可以在各种设备上运行,从手机到服务器,适应性非常强。macos 上可以直接使用下述方式跑起来。

代码语言:javascript
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python -m moshi_mlx.local -q 4   # weights quantized to 4 bits
python -m moshi_mlx.local -q 8   # weights quantized to 8 bits
# And using a different pretrained model:
python -m moshi_mlx.local -q 4 --hf-repo kyutai/moshika-mlx-q4
python -m moshi_mlx.local -q 8 --hf-repo kyutai/moshika-mlx-q8
# be careful to always match the `-q` and `--hf-repo` flag.

5. 未来展望:Moshi将如何改变我们的生活

最后,让我们大胆想象一下,Moshi这样的技术将如何彻底改变我们的生活。也许在不久的将来,你可以在家中通过AI助手,和任何国家的人实时对话;或者在路上用语音控制汽车,进行实时导航;甚至,未来的AI医生可以通过对话帮你做初步诊断。

不管未来如何发展,Moshi带来的变化无疑是革命性的。它不仅仅是一次技术升级,更是让人类与机器对话变得更“人性化”的重要一步。

Moshi通过它强大的实时对话、跨语言适配和多场景应用,让AI对话更自然、更高效。未来的AI不再是冷冰冰的机器,而将变成我们生活中的得力助手,让我们的沟通更加便捷。

不妨期待一下,Moshi会如何继续刷新我们对AI的认知。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 1. 实时对话:像聊天一样流畅
  • 2. 多语言适配:跨语言沟通更容易
  • 3. 实用场景:客服、教育、医疗等领域的福音
  • 4. 技术背后的秘密:大模型与小数据
  • 5. 未来展望:Moshi将如何改变我们的生活
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