中电信人工智能总经理何忠江:2024年将发布超自然语音2.0
11月10日下午,中电信人工智能总经理何忠江在人工智能与数据产业发展合作论坛上,对通用大模型的产品和思路进行了解读
何忠江首先分享了对通用人工智能的看法,他认为,通用人工智能是指能像人一样能看、能听、会思考,而能看需要视觉技术,能听需要语音技术,将视觉信息与语音信息采集到大脑之后,大脑对其进行加工判断,提供决策思路,通用大模型发挥的便是大脑的作用。当今的海量数据、先进算法、坚实算力也将推动大模型规模化发展。
阐述完基本看法后,何忠江从中国电信星辰语义大模型、中国电信星辰多模态大模型进行了详细讲解。中国电信星辰语义大模型是通用人工智能的核心,具备更优秀的能力,同时能够缓解多轮幻觉,使得“幻觉率”降低40%。未来,中国电信星辰语义大模型对外能够赋能2B2G业务,提质提效,优化体验;对内能够全面应用,提升生产协同效率,应用更为丰富。何忠江也透露,中国电信的AI团队也将参与到开源开放的行列中,将于今年年底之前开源百亿模型,明年4月开源千亿模型,所有底层代码都会开源。
何忠江介绍中国电信星辰多模态大模型时谈到,目前中国电信已训练超过12亿图文对,采用混合精度的策略显著提升GPU效率,推理提速4.5倍,多模态大模型将作为下一代数字人的基础能力底座。
通过万号智能客服声音与超自然TTS1.0的对比,何忠江称,中国电信星辰语音大模型1.0能够实现自然度媲美真人,实时流成合式语音;首包响应时间小于50毫秒;支持极小数据量声音转换和定制,进而实现更好、更快、更灵活。他也透露,2024年中将发布超自然语音合成2.0。
中国电信HR基于中国电信星辰多模态大模型,通过基础数字分身展示了任意搭配妆容配饰、个性化生成定制等功能。何忠江表示,随着大模型技术的不断增强和知识的不断丰富,数字人在虚拟空间以及机器人在现实世界对人们的生产经营生活产生的影响将越来越大,人工智能时代即将真正到来!
运营商财经(官方微信公众号yyscjrd)—— 主流财经网站,一家全面覆盖科技、金融、证券、汽车、房产、食品、医药、日化、酒业及其他各种消费品网站。
以上是中电信人工智能总经理何忠江:2024年将发布超自然语音2.0的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
