SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Google wypuścił model, który wycina z dyktowania każde "eee"

Gemini 3.5 Transcribe, pokazany przez Google 26 sierpnia i dostępny w publicznym podglądzie w Gemini API, sam wycina z dyktowania wahania i poprawki, więc warstwy czyszczenia tekstu drugim wywołaniem modelu nie trzeba już dopisywać samemu. Google chwali się średnim WER 2,6% dla nagrań i 4,0% na żywo, ale na zestawie FLEURS ten sam model schodzi do 5,04% i 5,50%, a rozbicia na poszczególne języki nie publikuje, więc gdzie w tym wypada polski, trzeba zmierzyć samemu. Model przyjmuje własny słownik nazw i skrótów oraz rozdziela głosy do trzech mówców, tylko cennika w ogłoszeniu nie ma.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  3 min  · 

Google wypuścił model, który wycina z dyktowania każde "eee"
Ilustrację przygotowała AI.

Podyktuj na głos "spotkajmy się we wtorek, nie, w środę", a typowy system rozpoznawania mowy zapisze dokładnie to: pomyłkę, przecinek i poprawkę, razem z każdym "eee" po drodze. Gemini 3.5 Transcribe, który Google pokazał w środę 26 sierpnia, zostawi w zapisie samą środę. Brzmi to jak kosmetyka, ale każdy, kto budował kiedyś asystenta głosowego, dopisywał tę warstwę czyszczenia sam, zwykle drugim wywołaniem do LLM-a i zwykle za drugie pieniądze.

Wcześniej za transkrypcję odpowiadał u Google Chirp 3; nowy model ma wobec niego lepszy WER, niższe opóźnienie i możliwości, których tam nie było. Nowy model jest w publicznym podglądzie w Gemini API i można go wypróbować w AI Studio. Przychodzi w dwóch wariantach. gemini-3.5-transcribe-live obsługuje rozmowę na żywo, dwukierunkowo i z opóźnieniem poniżej sekundy, czyli nadaje się pod agenta głosowego albo napisy na żywo. gemini-3.5-transcribe bierze gotowe nagranie, rozdziela głosy i dokleja znaczniki czasu do pojedynczych słów, więc służy raczej do analizy zarejestrowanych rozmów niż do interakcji.

Średnia 2,6% pochodzi z nieopisanych warunków

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Gemini 3.8 Live mówi dalej, kiedy myśli
Model / Badania

Gemini 3.8 Live mówi dalej, kiedy myśli

4 min

Google wypuścił 15 września dwa modele głosowe, Gemini 3.8 Live do taniej obsługi dużego ruchu i wersję Extended Thinking, która rozumuje i mówi równocześnie, dzięki czemu rozmowa nie zamiera na czas wywołania narzędzia. Extended Thinking prowadzi w rankingu jakości rozmów Artificial Analysis z wynikiem 82,6 punktu, ale w bankowym wariancie testu agentowego τ-Voice domyka tylko 35,1% spraw, czyli dwie na trzy nie dochodzą do finału. Cennika Google nie podał, a przy rozmowie na żywo płaci się za godziny dźwięku, więc akurat ta liczba decyduje o sensie agenta na infolinii.

Kolejny model roboczy Google w miejscu obiecanego flagowca
Model / Badania

Kolejny model roboczy Google w miejscu obiecanego flagowca

3 min

Google wypuścił Gemini 3.7 Flash zaledwie trzy tygodnie po wersji 3.6, znów model roboczy w miejscu obiecywanego flagowego Pro. Skok w benchmarkach jest realny, ale niewielki: na DeepSWE v1.1 wynik rośnie z 49,0% do 65,3%, a w rozumieniu dokumentów model bije Claude Sonnet 5 i GPT-5.6. Prawdziwa zmiana jest w cenie, 0,75 dolara za milion tokenów wejściowych, tyle że OpenAI zbiło stawkę swojej Luny do 0,20 dolara. Ryan Whitwam z Ars Technica pyta wprost, czy to szybszy rozwój, czy tylko szybsze wypuszczanie.

Google przerabia Gemmę 4 na model dyfuzyjny, a o cenie za jakość milczy
Model / Badania

Google przerabia Gemmę 4 na model dyfuzyjny, a o cenie za jakość milczy

3 min

Google DeepMind przerobił Gemmę 4 na model dyfuzyjny o nazwie DiffusionGemma, który zamiast pisać słowo po słowie odsłania średnio 20 tokenów na przejście i osiąga około 1500 tokenów na sekundę na jednej karcie H100, wyprzedzając nawet modele ze spekulatywnym dekodowaniem. Pod spodem siedzi wariant mixture-of-experts z 25,2 miliarda parametrów, z których na token aktywuje się tylko 3,8 miliarda. Kłopot w tym, że raport chwali się wyłącznie prędkością i nie podaje żadnej twardej liczby o jakości, zwłaszcza na kodzie.