OpenAI推出GPT-Live,实现连续语音交互,移除轮次检测器,采用全双工语音模型和低延迟架构,支持同时听说及异步委托深层推理。系统优化媒体流、有状态推理和协议,缩短启动时间,并通过静默测试确保生产环境稳定,使对话更自然即时。
本文探讨了如何将Fast-Whisper模型部署到Amazon SageMaker推理端点,以实现实时响应和批量处理。通过使用SageMaker的异步推理,提升了吞吐量和稳定性,并实现自动扩缩容,从而优化了音频转写服务的性能和成本。
Hugging Face推出了SmolVLA,一个轻量级的视觉-语言-动作模型,旨在以低成本和高效能实现机器人控制。该模型基于社区数据训练,优化于单GPU或CPU环境,具备低延迟和高成功率,适用于多种机器人平台。SmolVLA的异步推理提高了控制效率,显著降低了计算需求,为未来的机器人学习研究奠定基础。
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