現場示範 3 款全新 OpenAI realtime 音訊模型!


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示範 OpenAI API 新即時音訊模型:即時翻譯,以及能推理、執行動作的語音 agent
- 00:00 OpenAI API 推出新的即時音訊模型。本影片示範其中兩款:GPT Real-Time Translate 用於即時翻譯,GPT Real-Time 2 用於能遵循指示、執行動作的語音 agent
- 02:03 Jason 提醒:模型現在具備推理和 parallel tool calling 能力,因此更需要使用 preamble,讓模型自我說明並隨時向使用者更新進度
- 03:36 總結:agent 能一邊在背景思考一邊維持對話、能在 70 種語言間即時翻譯、能保留上下文,還能在既有產品裡執行動作
💡 你可以怎麼用:跟外語客戶開會或出國時,可以留意有沒有這類即時翻譯功能能用。請語音助理辦事時,可以先約好「等我說某句話再回應」,並要它動手前先講一下要做什麼,比較不會搞不清楚它做到哪裡。
看全部 20 條重點
🧑🏫 OpenAI 在 API(開發者把 OpenAI 模型接進自家產品的管道)推出新的即時音訊模型,這支影片現場示範其中兩款:專做即時翻譯的 GPT Real-Time Translate,以及能聽指令、真的動手辦事的 GPT Real-Time 2。看完就知道,語音 AI 已經從「陪你聊天」進步到「邊聊邊幫你做事」。
- 00:00 OpenAI API 推出新的即時音訊模型。本影片示範其中兩款:GPT Real-Time Translate 用於即時翻譯,GPT Real-Time 2 用於能遵循指示、執行動作的語音 agent↳ OpenAI API 推出新的即時音訊模型,也就是能邊聽邊用聲音回應的模型。影片示範兩款:一款專做即時翻譯,另一款是能聽指令、動手辦事的語音助理。
- 00:00 翻譯示範:講者說法文,觀眾聽到的英文是模型的即時語音輸出,直接從筆電擷取,並附上逐字稿↳ 講者說法文,觀眾聽到的英文不是配音,而是模型當下產生的語音,直接從筆電錄出來。旁邊附的 transcription 是逐字稿,把模型說的話轉成文字。
- 00:31 講者開始說法文時,會調低講者麥克風音量、調高模型音量,讓觀眾實際感受翻譯效果↳ 講者一開口說法文,現場就把他的麥克風轉小、模型的聲音轉大,讓觀眾主要聽到翻譯版本,自己判斷翻得好不好。
- 00:31 模型能邊聽講者說話邊翻譯,會等到關鍵字(例如動詞)出現就立刻開始翻譯,對話因此更自然,就像兩個人在對話↳ 模型不等整句講完才翻,而是邊聽邊翻。能確定意思的關鍵字(例如動詞)一出現,它就開口,中間不會有長長的空白,聽起來像兩個人在對話。
- 00:31 另一人可以用德文插話,模型能在德文與法文之間輕鬆切換↳ 中途有人改用德文插話,模型沒有卡住,能在德文和法文之間來回切換,繼續翻下去。
- 01:01 句子裡夾雜 GPT、real-time、OpenAI、computer use 等技術術語,模型也能順利處理↳ 句子裡夾著 GPT、real-time、OpenAI、computer use 這類英文專有名詞,模型也能照常處理,不會亂翻。這裡的 computer use 只是拿來舉例的技術名詞。
- 01:01 模型能在 70 種語言之間即時翻譯,並跟上每一句話↳ 模型支援 70 種語言互相即時翻譯,每一句都跟得上,不會越翻越落後。
- 01:01 適用情境:媒體平台、客服工具、教育工具,用來打破語言隔閡↳ 適合用在需要跨語言溝通的地方,例如媒體平台、客服系統、教學工具,讓說不同語言的人可以直接溝通。
- 01:32 GPT Real-Time 2 是新模型,為語音 agent 帶來智慧推理能力。示範對象是講者手機上的個人語音助理↳ GPT Real-Time 2 讓語音 agent(聽懂指令、替你執行動作的語音助理)多了 reasoning,也就是先想清楚再做事的推理能力。示範對象是講者手機上的個人助理。
- 01:32 講者請助理查看行事曆。助理回答:12 分鐘後要和 Sablecrest Robotics 開會,對象是該公司 CTO Alex Kim↳ 講者請助理看行事曆,它回答:12 分鐘後要和 Sablecrest Robotics 開會,對象是該公司 CTO(技術長)Alex Kim。可見它真的接上了行事曆。
- 01:32 講者請助理先保持安靜,直到聽見「back to demo」再回應↳ 講者要助理先別說話,等聽到「back to demo」(回到示範)再回應,等於跟它約好一個叫它回來的暗號。
- 02:03 Jason 提醒:模型現在具備推理和 parallel tool calling 能力,因此更需要使用 preamble,讓模型自我說明並隨時向使用者更新進度↳ Jason 提醒:模型現在會推理,也會 parallel tool calling(同時叫用好幾個外部工具),所以更需要 preamble,也就是動手前先說明要做什麼,途中回報進度。
- 02:03 執行動作可能要花幾秒鐘,模型必須先向使用者表示已收到。GPT Real-Time 2 能在推理和呼叫工具的過程中直接與使用者溝通,讓使用者掌握狀況↳ 辦事可能要等上幾秒,助理如果不出聲,你會不知道它有沒有在做。所以它要先回一句「收到」。GPT Real-Time 2 能邊想、邊查、邊跟你說話,讓你知道進度。
- 02:34 語音 agent 會一直留在對話中:講者與 Jason 聊天時,模型持續在聽但沒有插話,直到講者說「back to demo」才回應↳ 講者和 Jason 聊天時,助理一直在聽,但沒有插嘴,聽到「back to demo」才開口。它不會搶話,但一直留在對話裡。
- 02:34 講者請助理更新 CRM,把今天的會議寫成摘要並列出下一步↳ 講者請助理更新 CRM(客戶關係管理系統,公司記錄客戶資料和往來紀錄的地方),把今天的會議寫成摘要,並列出下一步要做的事。
- 03:05 助理先說明要抓取最新資訊,接著回報:Sablecrest 今早上線倉儲自動化、擴展進行中、資安審查是目前的卡關點↳ 助理先說要去抓最新資訊,這就是 preamble。接著回報:Sablecrest 今早上線了倉儲自動化,擴展還在進行中,目前卡在資安審查。
- 03:05 模型可以連接各種系統,例如儀表板、正在使用的服務、連網裝置等↳ 這類模型能接上各種系統,例如儀表板、你正在用的服務、連網裝置,所以不只會聊天,還能實際查資料、改資料。
- 03:36 總結:agent 能一邊在背景思考一邊維持對話、能在 70 種語言間即時翻譯、能保留上下文,還能在既有產品裡執行動作↳ 總結有四點:能在背景思考、同時繼續對話;能在 70 種語言間即時翻譯;記得前面講過的內容;能在現有產品裡直接執行動作。
- 03:36 講者認為語音現在真的可以成為主要的操作介面↳ 講者認為,語音現在已經好用到可以當主要的操作方式,不只是打字和點按鈕之外的配角。
- 03:36 結尾講者說「back to demo」並問助理表現如何,助理回答:流暢清楚、自然,很適合示範↳ 最後講者說「back to demo」,問助理表現如何。它回答流暢、清楚、自然,很適合示範。這也說明它一路都在聽,暗號一出現就接上。
📘 術語
real-time audio model(即時音訊模型):OpenAI API 新推出的模型類型,本片示範 GPT Real-Time Translate 與 GPT Real-Time 2
voice agent(語音代理):能遵循指示並執行動作的語音助理,例如查行事曆、更新 CRM
transcription(逐字稿/轉錄):翻譯示範時,模型語音輸出旁附帶的文字紀錄
reasoning(推理):GPT Real-Time 2 帶給語音 agent 的智慧推理能力,可在背景思考同時維持對話
parallel tool calling(平行工具呼叫):字幕提到模型新具備此能力,也因此更需要用 preamble 向使用者說明
preamble(前導說明):讓模型在執行動作前先說明自己要做什麼並更新使用者,因為動作可能要花幾秒
CRM(CRM 系統):字幕未解釋;示範中請助理在 CRM 寫入會議摘要與下一步
computer use(computer use):字幕只把它當作翻譯時能正確處理的技術術語例子,沒有另外解釋
voice agent(語音代理):能遵循指示並執行動作的語音助理,例如查行事曆、更新 CRM
transcription(逐字稿/轉錄):翻譯示範時,模型語音輸出旁附帶的文字紀錄
reasoning(推理):GPT Real-Time 2 帶給語音 agent 的智慧推理能力,可在背景思考同時維持對話
parallel tool calling(平行工具呼叫):字幕提到模型新具備此能力,也因此更需要用 preamble 向使用者說明
preamble(前導說明):讓模型在執行動作前先說明自己要做什麼並更新使用者,因為動作可能要花幾秒
CRM(CRM 系統):字幕未解釋;示範中請助理在 CRM 寫入會議摘要與下一步
computer use(computer use):字幕只把它當作翻譯時能正確處理的技術術語例子,沒有另外解釋
✏️ 小考一題
根據影片,GPT Real-Time Translate 能即時翻譯多少種語言?
A. 30 種B. 100 種C. 70 種D. 50 種看答案
答案:C。[01:01] 字幕說模型能即時翻譯 70 種語言;[03:36] 總結時再次提到 70 種語言
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