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什么是Kyutai Moshi?

Kyutai Moshi是由位于巴黎的开源科学AI实验室Kyutai开发的一个革命性实时本地多模态基础模型。Moshi的发布在科技界引起了广泛的关注和讨论,被认为是人工智能领域的一次重大突破。

Moshi的技术架构

  1. 7B多模态语言模型:Moshi的核心是一个7B参数的多模态语言模型,支持语音输入和语音输出。这意味着它不仅能理解和生成文本,还能处理和生成语音。
  1. 双通道I/O:Moshi能够通过流式语言模型不断生成文本和音频编码,其延迟仅为160毫秒,实时因子为2。
  1. 压缩和编码:Moshi使用Mimi音频压缩模型,这是一种向量量化-变分自动编码器(VQ-VAE),能够实现300倍的压缩率。
  1. 丰富的情感和风格:Moshi的文本到语音引擎支持70种不同的情感和风格,包括低语、口音和个性化风格。

训练和优化

Moshi在1000个H100 GPU集群上进行训练,使用的训练数据包括10万条详细标注的转录文本和20小时的音频数据。其生成的音频带有水印,并且在数据库中进行了索引,确保安全性和可追溯性。

官方体验案例

网友体验案例

延迟低

回复准确度低

看起来现阶段这玩意根本不可用,模型智商很低无法回复有效内容,语速过快。而且很容易复读。

在线体验地址

实际应用和未来计划

Moshi的实时响应能力使其在研究辅助、头脑风暴、语言学习等方面展现了巨大的潜力。但是现阶段网友反馈,还需要很大改进,尤其再准确度上。 Kyutai计划在短期内发布技术报告和开源模型,包括推理代码库、7B模型、音频编码器以及完整的优化堆栈。

Kyutai的使命

Kyutai致力于通过开源科学研究实现和普及通用人工智能,其在Moshi项目上的成就仅由8人团队在6个月内完成,展现了极高的研发效率和创新能力。
通过这些链接,您可以进一步了解和体验Moshi的功能和表现:
Kyutai Moshi的推出标志着人工智能技术的一个重要里程碑,其开放的研究和创新精神必将推动整个AI生态系统的发展。
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