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阿里最新开源了一个实时语音Harness:Qwen-Audio-Agent,让你的Agent能像打电话一样对话,你边说边想,它边听边干活 简单说就是它给你的OpenCode、OpenClaw、Codex们加上了耳朵和嘴巴,然后你就可以用打电话的方式跟这些AI协作 OpenAI有GPT-Live,Qwen-Audio-Agent等于是给现有的Agent生态提供了一个统一的实时语音前台入口 前台上,全双工实时语音层,支持连续对话和自然打断 后台上,对接OpenCode、OpenClaw、Qoder、Hermes、CodeBuddy、Codex各类Agent,负责搜索、推理、写代码、改文件等深度任务 复杂任务委派给后台Agent,执行结果实时带回当前语音对话 人机协作方式就变成了:你一边说Agent一边干,你可以随时插嘴补充,它边干活边给你汇报进展,对话过程跟打电话一样 #AI语音 #agent语音助手 #qwenaudio

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NVIDIA 发布了类似豆包语音聊天的大模型 NVIDIA 放出了 PersonaPlex-7B-V1, 一个 7B 参数的全双工实时语音对话模型, 你可以理解为开源版的豆包语音聊天! 这玩意儿最牛的地方在于: 真正的全双工, 也就是说它能一边说一边听. 你打断它? 没问题, 它能立刻停下来听你说. 你俩同时说话? 也能处理. 这就是为啥叫 "Full Duplex" (全双工), 跟打电话一样自然. 技术上怎么实现的? 采用双流配置架构, 监听流和说话流同时运行. 模型基于 Moshi 架构魔改, 用 Mimi 编码器把语音压缩成神经编解码器 Token, 然后 7B 的 Transformer 同时预测文本和音频 Token, 最后 Mimi 解码器输出语音. 整个过程是流式的, 延迟极低. 还有个骚操作: 双重提示条件化. 你可以给它一段声音样本当 "声音提示", 它就能模仿那个声音风格说话; 再给个文本提示定义角色人设, 比如 "你是一个耐心的客服", 它就按这个人设来对话. 声音 + 人设, 都能定制. 跑分成绩: 在 FullDuplexBench 基准测试上, 平滑轮换成功率 90.8%, 用户打断处理成功率高达 95%, 响应延迟只有 170ms, 打断延迟 240ms. 官方说在对话动态、延迟、任务一致性上都优于其他开源和商业系统. 限制嘛: 目前只支持英语, 推荐硬件是 A100 80GB 或 H100, 不是一般人能跑得起的. 看了下训练数据用的是 Fisher English 数据集, 不到 1 万小时. 好消息是采用 NVIDIA Open Model License, 商用可用! 模型地址:

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