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Iyo One: 一部ヘッドフォン、一部オーディオコンピュータ

Aug 08, 2024 am 01:03 AM
AI スマートウェア

Iyo One:是耳機(jī),也是音頻計(jì)算機(jī)


いつでも集中力は美徳です。
著者 | Tang Yitao
編集者 | Jingyu
人工知能の人気が再燃し、ハードウェア革新の新たな波が生まれています。
最も人気のある AI ピンは、前例のない否定的なレビューに遭遇しました。マーケス?ブラウンリー氏(MKBHD)は、これまでレビューした中で最?lèi)櫎窝u品だと評(píng)したが、ザ?ヴァージの編集者デイビッド?ピアース氏は、誰(shuí)にもこのデバイスの購(gòu)入を勧めないと述べた。
その競(jìng)合相手である Rabbit R1 は、それほど優(yōu)れたものではありません。この AI デバイスに関する最大の疑問(wèn)は、これが明らかに単なるアプリであるのに、Rabbit は 200 ドルのハードウェアを構(gòu)築したということです。
多くの人が AI ハードウェアのイノベーションをスマートフォン時(shí)代を覆す機(jī)會(huì)として捉え、製品定義を完成させることに全力を注いでいます。しかし、「大型モデル時(shí)代のAIハードウェアとは何か」については、まだ結(jié)論は出ていません。
1 年前、Humane は TED カンファレンスで AI ピンを発表し、センセーションを巻き起こしました。
今、TEDカンファレンスに別のAIデバイスが登場(chǎng)しました。こちらはIyo社のAIヘッドセット「Iyo One」です。

Iyo One:是耳機(jī),也是音頻計(jì)算機(jī)

01、Iyo One: ヘッドフォン、オーディオコンピューターでもある

2021年、インサイダーは、Googleの「月面著陸プロジェクト」チームが革新的な聴覚デバイスを開(kāi)発していると報(bào)じた。數(shù)か月後、コードネーム「Wolverine」というプロジェクトが Google から獨(dú)立し、プロジェクト リーダーの Jason Rugolo が Iyo を設(shè)立しました。

Iyo は Alphabet を最初の投資家として、2,100 萬(wàn)ドルの資金を調(diào)達(dá)しました。他の投資家にはロッキード?マーティンやソフトバンク?ビジョン?ファンドなどが含まれる。

Iyo は Iyo One をヘッドフォンではなく「オーディオ コンピューター」と表現(xiàn)しています。その理由の 1 つは、Iyo が 4nm CPU、2GB RAM、32GB フラッシュ ストレージ、バッテリー、Bluetooth、Wi-Fi、GPS などの大量のコンピューター コンポーネントを 50 セント サイズの金屬ディスクに詰め込んでいることです。

Iyo One:是耳機(jī),也是音頻計(jì)算機(jī)

この會(huì)社はiPhoneをワイヤレスヘッドフォンに組み込みたいと考えています

これは、Iyoを電話から切り離して獨(dú)立したデバイスにすることができることを意味し、これがAI機(jī)能を統(tǒng)合した他のヘッドフォンとの重要な違いです。

騒がしいレストランに座っていて、向かいの友人の聲が聞こえないと想像してください。このとき、Iyo Oneを裝著すると、周?chē)欷悟X音を軽減し、友達(dá)の聲を大きくし、リアルタイムのスペイン語(yǔ)翻訳も提供して、相手とシームレスにコミュニケーションできます。

これは、TEDカンファレンスでルゴロ氏が聴衆(zhòng)に向けて説明したIyo Oneの使用シナリオです。この効果を?qū)g現(xiàn)するために、Iyo One はビームフォーミング、コンピューターによる聴覚シーン分析、機(jī)械學(xué)習(xí)によるノイズ低減、AI の文字起こしと翻訳などの複數(shù)のアプリを使用します。

ただし、コンテンツのこの部分はリアルタイムでは示されず、ビデオを通じて提示されることに注意してください。つまり、Iyo One が本當(dāng)に上記の機(jī)能を?qū)g現(xiàn)できるかどうかは現(xiàn)時(shí)點(diǎn)では疑問(wèn)符である。

Iyo One には畫(huà)面がありません。Iyo はオーディオベースのインタラクティブ インターフェイスのセットを特別に設(shè)計(jì)しました。通常、ユーザー インターフェイスについて説明するときは、ユーザーがコンピュータと対話するための GUI を指します。 Iyo One の入力と出力は完全に自然言語(yǔ)に依存しています。ユーザーは音聲を通じて AI を駆動(dòng)し、電子メール、メッセージの読み取りと送信、通話、ナビゲーション、音楽再生を支援できます。

Iyo は MR 裝置にもなり得ますが、視覚的ではなく聴覚的です。 Iyo One は、サッカーの試合や賑やかな街路の仮想シーンを聴覚の観點(diǎn)から作成できます。 Rugolo はそれを Mixed Audio Reality と呼んでいます。

バッテリー壽命は注目に値する重要なポイントです。結(jié)局のところ、それが一日の使用に耐えられない場(chǎng)合、ウェアラブルデバイスの利便性は非常に低くなります。 Iyo One には WiFi バージョンとセルラー バージョンがあります。 TechCrunch によると、Iyo One は電話と組み合わせた場(chǎng)合、最大 16 時(shí)間持続します。ただし、セルラーモードで単獨(dú)で使用すると、バッテリー壽命は 1.5 時(shí)間に低下します。

Iyo Oneの価格も注目に値します。 Wi-Fi バージョンの価格 599 ドルは大衆(zhòng)市場(chǎng)向けの消費(fèi)者製品にはならない運(yùn)命にあり、セルラーバージョンは 100 ドル高いです。

良いニュースは、Iyo は AI Pin のような AI サービスのサブスクリプション料金を請(qǐng)求しないことです。

02. AI ハードウェアの問(wèn)題

AI ハードウェアの製品定義を完了した人はいませんが、スマートフォンをアンカーとして使用するなど、少なくとも従うべきガイドラインはいくつかあります。

人類(lèi)の歴史の中で、スマートフォンほど人間の生活に深く浸透したテクノロジーはありません。衣食住、交通から消費(fèi)、生産に至るまで、スマートフォンは人間社會(huì)のほぼあらゆる側(cè)面に関與しています。

スマートフォンの置き換えが AI ハードウェアの終著點(diǎn)である場(chǎng)合、これは明らかに短期間で達(dá)成できる目標(biāo)ではありません。 PC 時(shí)代からスマートフォン時(shí)代への大きな変化は、デバイスがよりアクセスしやすくなり、環(huán)境との相互作用がより多くなった (センサーが増えた) ことです。それでも、PC が完全になくなったわけではなく、依然として PC 上で重労働を行う必要があります。

長(zhǎng)い間、AI ハードウェアはスマートフォンと共存するでしょう。現(xiàn)時(shí)點(diǎn)では、次のことを考える必要があります。スマートフォンでは解決できず、AI ハードウェアでは解決できる問(wèn)題は何ですか?

AI Pin の失敗は、発熱、バッテリー壽命の低下、投影ディスプレイの貧弱さ、AI フィードバックの遅さなど、ユーザー エクスペリエンスの低下にあります。ユーザーエクスペリエンスの悪さは、製品定義の問(wèn)題を反映しています。 AI Pin は製品のインタラクションを革新しましたが、古い攜帯電話のインタラクションを簡(jiǎn)素化したわけではありません。既存のインタラクションのセットを、より面倒なインタラクションのセットに置き換えようとすることに論理はありません。

これは、AI ハードウェアのいくつかの特性を要約するために使用できます。

攜帯電話よりも軽量なデバイスである必要があります。
攜帯電話よりもアクセスしやすく、環(huán)境とより対話できる必要があります。
攜帯電話が抱える問(wèn)題を解決する必要があります。電話がすでにうまく行っている機(jī)能を?qū)g行する代わりに、電話は問(wèn)題を解決できません。

現(xiàn)時(shí)點(diǎn)では、Iyo One が実際の生活でどのように機(jī)能するかを知る方法はありません。しかし、上記の特性から判斷すると、AI ハードウェアのコンセプトには明らかに AI Pin よりも Iyo One の方が適しています。

実際、市場(chǎng)ではいくつかの成功事例があります。例えば、攜帯電話に裝著できるAIレコーダー「OLAUD NOTE」は、今年4月に売上1000萬(wàn)ドルを突破した。 Meta と Ray-Ban が発売した第 2 世代のスマートグラスと同様に、2023 年の第 4 四半期だけで 300,000 ペア以上が販売されました。

AI ハードウェアにとって、攜帯電話を置き換えることができるのは確かに成功です。テクノロジーメディア AXIOS によると、ルゴロ氏にはそれほど大きな野心はなく、數(shù)萬(wàn)臺(tái)を販売できることはすでに成功しているという。

結(jié)局のところ、これは會(huì)社の製品が問(wèn)題を解決し、誰(shuí)かがその対価を支払うことを意味します。

この記事は WeChat 公開(kāi)アカウントからのものです: WeChat 公開(kāi)アカウント (ID: null)、「この會(huì)社は iPhone をワイヤレスヘッドフォンに入れたいと考えています」、著者: Tang Yitao

以上がIyo One: 一部ヘッドフォン、一部オーディオコンピュータの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を參照してください。これらの質(zhì)問(wèn)は、インターネット上のどこでも見(jiàn)られる従來(lái)の質(zhì)問(wèn)バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規(guī)模言語(yǔ)モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業(yè)界で効率とイノベーションを推進(jìn)し、企業(yè)が競(jìng)爭(zhēng)力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語(yǔ)処理、テキスト生成、音聲認(rèn)識(shí)、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから學(xué)習(xí)することでテキストを生成できます。

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大規(guī)模言語(yǔ)モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現(xiàn)実世界の知識(shí)を取得します。この知識(shí)はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識(shí)は、トレーニングの終了時(shí)に「具體化」されます。事前トレーニングの終了時(shí)に、モデルは実際に學(xué)習(xí)を停止します。モデルを調(diào)整または微調(diào)整して、この知識(shí)を活用し、ユーザーの質(zhì)問(wèn)により自然に応答する方法を?qū)Wびます。ただし、モデルの知識(shí)だけでは不十分な場(chǎng)合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調(diào)整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調(diào)整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識(shí)に遭遇し、それを統(tǒng)合します。

あなたが知らない機(jī)械學(xué)習(xí)の 5 つの流派 あなたが知らない機(jī)械學(xué)習(xí)の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機(jī)械學(xué)習(xí)は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから學(xué)習(xí)して能力を向上させる機(jī)能を提供します。機(jī)械學(xué)習(xí)は、畫(huà)像認(rèn)識(shí)や自然言語(yǔ)処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機(jī)械學(xué)習(xí)の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機(jī)械學(xué)習(xí)の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な學(xué)派は、象徴學(xué)派、コネクショニスト學(xué)派、進(jìn)化學(xué)派、ベイジアン學(xué)派、およびアナロジー學(xué)派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識(shí)の表現(xiàn)のためのシンボルの使用を強(qiáng)調(diào)します。この學(xué)派は、學(xué)習(xí)は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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編集者 |ScienceAI 質(zhì)問(wèn)応答 (QA) データセットは、自然言語(yǔ)処理 (NLP) 研究を促進(jìn)する上で重要な役割を果たします。高品質(zhì)の QA データ セットは、モデルの微調(diào)整に使用できるだけでなく、大規(guī)模言語(yǔ)モデル (LLM) の機(jī)能、特に科學(xué)的知識(shí)を理解し推論する能力を効果的に評(píng)価することもできます?,F(xiàn)在、醫(yī)學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、その他の分野をカバーする多くの科學(xué) QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠點(diǎn)があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質(zhì)問(wèn)であり、評(píng)価は簡(jiǎn)単ですが、モデルの回答選択範(fàn)囲が制限され、科學(xué)的な質(zhì)問(wèn)に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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