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Meta正在开发一个与OpenAI的高级语音模式竞争的产品。

讨论总结

本次讨论围绕Meta即将推出的新功能，旨在与OpenAI的Advanced Voice Mode竞争。评论者们从多个角度进行了深入探讨，包括技术实现细节、用户体验、市场潜在影响以及对AI领域竞争格局的分析。主要观点集中在Meta新功能的开发进度、技术路径、用户吸引力以及与OpenAI产品的对比。讨论中既有对Meta新功能的期待和认可，也有对其技术实现和平台限制的质疑。此外，部分评论者还对当前AI领域的竞争态势和未来发展趋势进行了分析和预测。

主要观点

  1. 👍 Meta新功能已开发完成并逐步推出
    • 支持理由：评论者RenoHadreas通过推文截图分析，确认了新功能的发布状态。
    • 反对声音：部分评论者对功能的具体实现和效果持保留态度。
  2. 🔥 技术实现路径的争议
    • 正方观点：Tobiaseins认为这只是TTS产品，非端到端模型。
    • 反方观点：complains_constantly认为可能是多模态输出模型。
  3. 💡 用户吸引力和体验
    • 支持理由：REALwizardadventures认为Meta产品在初始吸引力上更强。
    • 反对声音：Thomas-Lore指出高级语音模式在情感表达等方面存在不足。
  4. 🌟 对AI领域竞争的分析
    • 观点：ResidentPositive4122分析了各大科技巨头的AI竞争态势，认为OpenAI面临压力。
    • 支持：多位评论者对Meta的竞争举措表示关注和期待。

金句与有趣评论

  1. “😂 RenoHadreas: "Not ‘working on’. It’s done and being rolled out."”
    • 亮点：直接揭示了Meta新功能的实际进展。
  2. “🤔 Tobiaseins: "This is not for an end-to-end model like GPT-4o, that’s just their TTS for their ‘Talk to Famous Person Chatbot’ product"”
    • 亮点：明确指出了对Meta产品技术定位的理解。
  3. “👀 REALwizardadventures: "The curb appeal is better."”
    • 亮点：简洁有力地表达了Meta产品在用户吸引力上的优势。

情感分析

总体情感倾向积极，多数评论者对Meta的新功能表示期待和认可，但也有部分质疑和担忧。主要分歧点在于技术实现的细节、用户体验的优劣以及AI领域的竞争格局。积极情绪主要源于对新技术和市场竞争的期待，而负面情绪则来自对技术限制和平台限制的不满。

趋势与预测

  • 新兴话题：Meta新功能的具体技术细节和实际应用效果。
  • 潜在影响：可能推动AI语音技术的发展，加剧科技巨头在AI领域的竞争，影响用户对AI产品的选择和使用体验。

详细内容：

标题：Meta 正研发与 OpenAI 高级语音模式竞争的产品引发激烈讨论

Meta 被传出正在研发一款可与 OpenAI 高级语音模式竞争的产品，这一消息在 Reddit 上引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了较高的关注度，评论众多。

讨论的主要方向包括对 Meta 产品的完成度和实际效果的猜测，与 OpenAI 产品的对比，以及对这类语音技术的期待和质疑。

核心问题在于，Meta 此款产品究竟能否真正与 OpenAI 的高级语音模式相抗衡，以及其在实际应用中的表现如何。

有人表示：“不是‘正在研发’。已经完成并正在推出。” 还有人说：“‘在未来几天’的说法简直是在针对 OpenAI 啊，哈哈。” 也有人认为：“这就是旧的语音 TTS，我昨天就用上了，跟 AVM 差得远呢。” 有人指出：“新的可以被打断。” 但也有人回应：“你也可以打断谷歌的实时语音，不过这改变不了它只是个不错的 TTS 的事实。跟 AVM 还差得远。” 有人觉得：“当然，不过我认为标准不是‘同类最佳’而是‘足够好’。” 有人提出疑问：“是什么让 AVM‘这么好’？我不太清楚。” 有用户解释道：“它直接输入和输出音频，而不是使用文本转语音或语音转文本，这让人感觉更像人类，并且扩展了其功能。看一些演示视频就知道了。” 但也有人反驳：“他们在演示中展示的并不是语音到语音，在听到语音之前你可以看到文本输出，这意味着基本输出是文本，然后再用 TTS 转换成语音。” 有人问：“这难道还不够好吗？” 有用户分享：“自从 Llama 1 发布以来，我们就能够做到这些（可能更早，只是模型较差）。使用 whisper + llm + tts 并不是什么新鲜事。但如果有一个单一模型能完成所有这些模式，那将是新的。比如它能够理解你的语音情感等等（还能够唱歌、模仿等）。” 有人分析：“是不是在上面加一点 RVC 技术来更好地微调表情，你还可以为 llm 提供提示？我的意思是它是基于人类训练的，但你可以在 RVC 中要求情感。” 但有人否定：“不，架构是不同的——你希望模型直接输出声音，而不是文本标记。” 有人指出：“问题在于你仍然在将语音从文本转换，LLM 必须添加额外的标记来指示 TTS 应该使用什么情感，但这并不是 OpenAI 的高级语音模式的工作方式。它直接从模型本身流式传输音频。不存在文本到语音的转换。” 有人感慨：“听起来跟我看到的 OpenAI 模型的演示完全不同。我觉得高级语音模式就像 GPT4 一样，之前没人在做，现在大家都在追赶。” 有人称：“已经发布好几天了。有些功能从演示中削弱了，但目前的能力仍然是最先进的。” 有人表示：“等人们真的能用的时候我才相信，我不相信这些‘公告’。” 有人分享个人经历：“我正在尝试制作一个本地的，并试图找到一个现有的框架。但我想分享我的进展，可我没有足够的 Karma 哈哈。” 有人发表见解：“这不是像 GPT - 4o 那样的端到端模型，这只是他们‘与名人聊天机器人’产品的 TTS。” 有人认为：“我还没看到任何关于它如何实现的技术信息。他们是使用 stt、llm 和 tts 的管道，还是一个真正的原生多模态模型？” 有人觉得：“我觉得大多数人更愿意和约翰·塞纳或克里斯汀·贝尔交流，而不是试图理解 OpenAI 在高级语音模式上做了什么。吸引力更好。” 有人同意并补充：“只有当他们都测试过，发现 tts 不能大喊、唱歌、表现情感、对你的笑话发笑、检测和模仿口音、帮助你的发音、以自然的方式处理和回应笑声和嗯声、检测你的情感并正确回应等等。” 有人反对：“让 OpenAI 语音模型做印度口音，会让人笑到肚子疼。这完全是天壤之别。” 有人指出：“已经有支持韵律的 TTS 了。” 有人称：“Meta 已经有一段时间在致力于一个针对推理的开发板，让人们能够以低于 NVIDIA 设备的成本运行本地模型。” 有人表示：“希望他们能为助手 API 提供一个真正的替代品。” 有人认为：“这在本地实现是可行的，只要你能忍受停顿。富有情感的 tts 非常棒。”

讨论中存在一定的共识，即大家都对新的语音技术充满期待，但也对其实际效果持谨慎态度。一些独特的观点，如关于模型架构和功能的深入分析，丰富了讨论的内容。

总的来说，关于 Meta 这款产品的讨论充满了期待、质疑和各种深入的技术分析，未来其实际表现如何，还需拭目以待。