Voyage to Edge AI - E1 Recurrent Ideas

主要观点总结

本文记录了作者在将端侧AI agent升级为voice mode LLM过程中的突破和进一步改进的想法。文章主要讨论了全双工功能、体验瓶颈、function calling以及延时等问题。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

作者在升级AI agent到voice mode LLM时，在断网环境下将延时降低到了毫秒级，并在此基础上有更多改进和突破的想法。

关键观点2: 全双工功能

虽然实现了低延时的语音AI，但作者提到目前尚未实现全双工功能，即同时接收和发送语音。全双工功能对于模型的听和说过程的互相耦合很重要，特别是在人的正常交互中涉及打断和插入语的情况下。

关键观点3: 体验瓶颈

作者指出了语音AI的实际体验瓶颈，包括always on需要的抗干扰能力，function calling带来的额外延时抵消方法等问题。作者提到了希望模型能够分辨语境，不加入不属于它的对话，以及在团队会议中扮演合理的角色等需求。

关键观点4: 其他挑战

文章还提到了其他挑战，如声音与摄像头结合的嘴唇、肢体等信息的使用，以及langchain在语音模式中的调用等。作者认为，最好的机会可能在于技术成熟与用户体验设计的同时进步。

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