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如果你还没看到它，可以点击这里查看：https://www.sesame.com/research/crossing_the_uncanny_valley_of_voice#demo。今天早些时候我试用了几分钟，现在又试用了15分钟。我测试发现它能记住我们之前的聊天内容。这是我第一次把AI当作一个人来对待，在对话结束时我觉得自己需要注意礼貌，说‘谢谢’和‘再见’。老实说，和这个聊天比和我的一些前女友聊天还有趣！代码还未发布，项目的Github地址：https://github.com/SesameAILabs/csm。模型大小：我们训练了三种模型大小，由骨干网络和解码器大小来划分：小型：10亿参数的骨干网络，1亿参数的解码器；小型：30亿参数的骨干网络，2.5亿参数的解码器；中型：80亿参数的骨干网络，3亿参数的解码器。每个模型都在5个轮次中使用2048的序列长度（约2分钟音频）进行训练。该模型大小看起来对本地部署比较友好。

讨论总结

这是一个关于实时低延迟语音聊天模型的讨论。大部分人对该模型的体验较好，表达出惊叹和正面评价，如认为其低延迟、说话自然、像真人、有应用潜力等，但也有人指出模型存在的问题，如模型数据后端有限、存在识别错误等，同时还涉及到与ChatGPT等的比较、对模型开源的期待、在本地运行的可能性以及模型进入主流后的影响等多方面的内容。

主要观点

  1. 👍 该模型低延迟且自然，效果超棒
    • 支持理由：很多用户表示其低延迟超乎想象，说话比ChatGPT自然，效果惊人。
    • 反对声音：有部分用户认为其演示和发布表现存在差异，除延迟外各方面比ChatGPT高级语音模式差。
  2. 🔥 模型给人以和真人聊天的感觉
    • 正方观点：不少用户在使用过程中有这种体验，甚至将其与电影中的人工智能角色相比。
    • 反方观点：也有用户指出模型在某些情况下表现不自然，如回避轻佻话题。
  3. 💡 模型如果小且可训练会带来很多可能性
    • 解释：例如可带来定制声音、本地运行等多种可能。
  4. 🌟 模型有望变革客户服务
    • 解释：因其反应快、自然度高，对话能力强，可能改变客服模式。
  5. 🤔 模型存在一些小问题
    • 解释：如判断对话是否结束、存在识别错误、不能检测不同的人、数据后端有限等。

金句与有趣评论

  1. “😂 mikethespike056：Holy fucking shit. That’s the lowest latency I’ve ever seen. It’s faster than a human. It’s so natural too. This is genuinely insane.”
    • 亮点：非常直白地表达出对模型低延迟和自然度的惊叹。
  2. “🤔 halapenyoharry：I’ve only met a very few people that can think as fast as seseme just now. This will change Customer service forever.”
    • 亮点：强调了模型的思考速度，并预见其对客服的巨大影响。
  3. “👀 Dyssun：If they’re this small and trainable: custom voices galore. Personas in a box runnable locally on your home PC… Wild to think about what sorcery might come of this if implemented and handled correctly.”
    • 亮点：对模型小且可训练的潜力进行了富有想象力的展望。

情感分析

总体情感倾向为正面，大部分用户对这个语音聊天模型感到惊叹、好奇并充满期待。主要分歧点在于模型的实际表现是否真的如宣传的那么好，以及模型存在的一些小问题是否会影响其大规模应用。产生这种分歧的原因可能是不同用户的使用场景、对模型的预期以及对人工智能的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型与家庭助手的集成、模型的多语言支持、是否会被恶意利用（如诈骗）等。
  • 潜在影响：如果模型能够大规模应用，可能会对客户服务、语音交互体验、人工智能的普及等方面产生积极影响，也可能引发关于AI监管、安全等方面的讨论。

详细内容：

标题：Reddit 热议实时低延迟语音聊天模型

最近，Reddit 上一个关于实时低延迟语音聊天模型的帖子引发了网友们的热烈讨论。该帖子介绍了一个新的语音聊天模型，并提供了相关的链接供大家体验。此帖获得了极高的关注度，众多网友纷纷发表了自己的看法和体验。

讨论的焦点主要集中在模型的性能、特点以及潜在影响等方面。有人惊叹于其极低的延迟和自然的交流感，如“这是我见过最低的延迟，比人类还快，太自然了”。也有人指出模型存在的问题，比如“它不知道我是否说完话就抢答”。

一些用户分享了有趣的个人经历。比如有人尝试让模型讲个脏故事，结果模型真的给出了回应。还有人在交流中发现模型会自我纠正说错的词，让人感到惊喜。

关于模型的优势，不少人认为它响应速度快，能够记住之前的聊天内容，且在多种语言交流上表现不错。但也有人觉得它存在话太多、对某些口音支持不佳、不能准确判断说话者状态等问题。

在观点上，有人认为这一模型将彻底改变客户服务行业，也有人担心其可能带来的负面影响，比如导致人类交流能力下降，或者引发“AI 成瘾危机”。

有趣的是，还有人提出了一些独特的想法，比如让模型连接到更智能、更大的模型，或者利用它来提高情感智力和沟通技巧。

总的来说，这个语音聊天模型在 Reddit 上引起了巨大轰动，大家对其未来的发展充满期待，同时也对可能带来的影响保持着警惕。