原贴链接

这是一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1jh0ovc.mp4

讨论总结

此讨论围绕MoshiVis这个首个开源实时语音模型展开。有评论者分享了很多关于该模型的资源链接，包括各种技术资料的链接等。同时也有一些负面的观点，如调侃模型表现不佳。还有评论者表示有兴趣对模型进行微调深入研究，也有人提出关于模型能否本地运行、功能独特性等疑问，以及将其与其他模型进行比较的观点。总体氛围比较多元，包含了信息分享、质疑、探索等多种态度。

主要观点

  1. 👍 [分享MoshiVis多方面的资源链接]
    • 支持理由：[为对MoshiVis感兴趣的人提供更多深入了解的途径]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 [认为MoshiVis模型表现不佳]
    • 正方观点：[直接描述模型表现像低智商状态]
    • 反方观点：[无]
  3. 💡 [计划对MoshiVis模型进行大量微调]
    • 支持理由：[可能想探索更多功能或满足需求]
    • 反对声音：[无]
  4. 🤔 [质疑MoshiVis功能的独特性]
    • 支持理由：[提到可能已有类似功能的模型存在]
    • 反对声音：[无]
  5. 👀 [认为文本到语音模型与大型语言模型混合的方式更好]
    • 支持理由：[以Orpheus为例说明这种方式在音频质量等方面的优势]
    • 反对声音：[无]

金句与有趣评论

  1. “😂 It can see but it still behave like a <30 IQ lunatic lol”
    • 亮点：[用诙谐幽默的方式表达对模型表现的看法]
  2. “🤔 Welp, time to finetune the fuck out of it!”
    • 亮点：[简洁地表达对模型深入研究和微调的决心]
  3. “👀 aitookmyj0b: Is this voiced by Elon Musk?”
    • 亮点：[提出关于模型发声者比较新奇的疑问]

情感分析

总体情感倾向比较复杂。有积极的资源分享者，也有消极调侃模型表现的。主要分歧点在于对模型的评价上，一部分人看好并想深入研究，另一部分人则对其表现或独特性表示怀疑。可能的原因是大家从不同的角度看待这个新模型，如技术探索者更关注潜力，普通使用者更关注实际表现等。

趋势与预测

  • 新兴话题：[可能会有更多关于模型与其他类似模型比较的讨论]
  • 潜在影响：[如果模型不断改进，可能会对开源语音图像领域产生推动作用]

详细内容：

标题：MoshiVis 引发 Reddit 热议，开源实时语音模型震撼登场

近日，Reddit 上一则关于“MoshiVis by kyutai - first open-source real-time speech model that can talk about images”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要分享了一系列相关链接，包括模型的演示https://vis.moshi.chat/ 、博客文章https://kyutai.org/moshivis 、预印本https://arxiv.org/abs/2503.15633 、语音基准https://huggingface.co/datasets/kyutai/Babillage 、模型权重https://huggingface.co/kyutai/moshika-vis-pytorch-bf16 以及推理代码https://github.com/kyutai-labs/moshivis 等。

帖子引发的讨论方向多样，有人称赞其令人惊叹，即使声音质量稍差，也认为未来已来，只是大多数人还未察觉，并且质疑这是否并非特别大型的模型；有人对其延迟表现印象深刻，询问是否会有 API 服务，能否与自己的 LLM 结合使用；有人觉得它虽能看却表现得像智商低于 30 的疯子，十分有趣；有人表示要对其进行大量微调；有人询问能否在本地运行及如何运行；有人质疑是不是已有类似模型；还有人讨论语音是男是女，甚至有人觉得使用原始文本转语音模型与大型语言模型结合比这种既能说话又能交流的模型更好。

讨论焦点与观点分析：

有人表示：“Amazing even with the the lo fi sound. Future is here and most humans still have no idea. And this isn’t even a particularly large model right? Super intelligence isn’t needed just a warm conversation and some empathy. I mean once our basic needs are met aren’t we all just wanting love and attention? Thanks for sharing.” 认为即便声音效果一般，但未来已至，且这个模型不算特别大，强调温暖的交流和同理心，而非超级智能。

有用户提出：“the latency is impressive, will there be an API service? can it be used with my own llm?” 对延迟表现肯定，并关心是否有 API 服务以及能否与自己的 LLM 结合。

有人称：“It can see but it still behave like a <30 IQ lunatic lol” 以幽默的方式指出模型表现的不足。

有人问道：“Can this be run locally? If so, how?” 关注模型能否在本地运行及运行方法。

有人质疑：“Didnt minicpm already have this?” 思考是否已有类似模型。

有人觉得：“I feel like using raw text - to - speech models and mixing them with large language models is much better than making a model that can both talk and do conversations. So something like Orpheus is great because it’s trained on text, yes, but it is used to enhance its audio quality.” 认为原始文本转语音模型与大型语言模型结合更好。

在讨论中，大家对于模型的创新性和应用前景存在一定的共识，认为这是一个具有潜力的技术进展。同时，对于模型的性能、应用方式以及与现有技术的比较存在争议。一些独特的观点，如关于模型与人类需求的关系、不同技术结合方式的优劣等，丰富了讨论的深度和广度。

总之，这次关于 MoshiVis 的讨论展现了大家对新技术的好奇与期待，也反映出对其发展方向和应用价值的深入思考。