原贴链接

无有效可翻译内容（仅一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1glxm4l.mp4）

讨论总结

原帖作者分享自己编写的与Standard Intelligence的Hertz语音 - 语音模型相关的应用，还提供了视频链接。评论者们从多个角度进行了讨论，包括分享应用的相关链接、阐述应用的工作原理、表达对应用的独特体验感受、提及应用与政治人物说话方式的关联、指出应用存在的内存占用等性能问题、对应用进行正面或负面的评价等，整体氛围较为轻松、多元。

主要观点

  1. 👍 分享了应用的github仓库地址和推特上介绍工作原理的链接
    • 支持理由：方便他人进一步了解应用的代码和原理
    • 反对声音：无
  2. 🔥 应用存在内存占用问题，32GB内存被完全占用，导致生成速度减慢
    • 正方观点：这是使用中遇到的实际问题，影响体验
    • 反方观点：无
  3. 💡 应用给人的感觉像睡前思绪，比较独特难以捉摸
    • 解释：从独特的角度描述了应用带来的感受
  4. 💡 认同应用很搞笑，但指出即将上任总统说话方式与之相同很可怕
    • 解释：从幽默与政治关联角度进行评价
  5. 💡 整体认为项目很棒，但指出应用中的AI Bobby声音不像Bobby
    • 解释：既肯定项目又指出不足

金句与有趣评论

  1. “😂Theoretically I think this should work exactly like how LLMs work, you could provide a "system prompt" that talks about what the rest will be about.”
    • 亮点：解释应用的工作原理类似LLMs
  2. “🤔freecodeio: sounds like my thoughts 2 minutes before sleep”
    • 亮点：形象地描述应用带来的独特感觉
  3. “👀-MadCatter-: It is, indeed, hilarious. But what’s scary is that the POTUS Elect speaks exactly the same way.”
    • 亮点：将应用与政治人物联系起来，幽默又新奇
  4. “😉false79: AI Bobby don’t sound like Bobby. Otherwise, amazing project”
    • 亮点：客观评价项目，既指出问题又给予肯定
  5. “🙄NeverSkipSleepDay: This on infinite is fall asleep material”
    • 亮点：直白地表达对应用的消极感受

情感分析

总体情感倾向比较多元，既有正面评价，如对项目整体表示很棒、对原帖分享表示感谢等；也有负面评价，如认为应用是催眠素材、存在内存占用问题等。主要分歧点在于对应用的评价好坏，可能的原因是大家从不同的使用体验、关注重点出发，例如有的关注技术原理，有的关注实际使用中的性能和体验效果等。

趋势与预测

  • 新兴话题：应用在不同硬件上的最低要求可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果应用的性能问题得不到解决，可能会影响其推广和在语音模型相关领域的发展。

详细内容：

《关于一款与赫茨相关的有趣应用引发的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个题为“我写了一个应用来玩转 Standard Intelligence 的赫茨（语音到语音模型），太搞笑了”的帖子引起了众多关注。此贴包含了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1glxm4l.mp4 ），获得了大量的点赞和众多评论。

帖子引发的讨论方向十分丰富。有人提到了相关的 github 代码库（https://github.com/cocktailpeanut/hallucinator ），还有人对名称发表了看法，比如有人说“我更喜欢雅珀，幻觉制造者这个名字听起来太像一部克伦伯格的电影了”。有人询问能否实现语音到语音的功能，也有人关心是否有办法控制对话，比如通过提供脚本。还有人探讨了内存占用的问题，有人说“占用了太多内存，我的 32GB 内存完全被占满，导致生成速度大幅下降”。也有人询问最低配置要求。

有人分享道：“作为一名拥有 RTX3090 显卡的用户，这个应用现在占用了 19.64GB 的内存，第一次运行时，把我的交换文件都搞坏了（我有 128GB 的 DDR5 内存）。后续运行似乎要占用约 64GB 的系统内存加上显存。”

关于未来的 70B 模型，有人认为“哇，70B 可能会带来近似于‘我们在家就有 GPT-4o’的体验”。但也有人认为当前版本存在不少问题，比如模型较小，容易产生幻觉，需要多次尝试才能得到有趣的结果，长生成往往也会导致幻觉。

讨论中的共识在于这个应用确实带来了有趣的体验，但在内存占用和模型表现等方面存在需要改进的地方。特别有见地的观点如有人认为即使当前有不足，但这种体验本身值得一试。

总之，这个应用虽然带来了欢乐，但也面临着一些技术挑战和优化需求，未来的 70B 模型令人期待。