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新的半监督CoT框架通过伪监督增强LLM推理能力
研究人员推出了一种新颖的半监督思维链学习框架Semi-CoT，该框架利用未标记问题生成伪推理监督。该方法通过基于估计的答案级语义熵来选择可靠的推理链，从而改进了CoT的自训练方法。虽然实验在选择高精度伪CoT方面显示出潜力，但有效利用仍需要改进演示选择或学生训练策略。
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AI语音输入应用利用LLM提高准确性和功能
涌现出几款AI驱动的语音输入应用程序，由于LLM和语音转文本模型的进步，它们在准确性和上下文感知方面有了显著的改进。这些工具现在可以自动处理格式、填充词和标点符号，减少了手动编辑的需求。值得注意的应用包括Wispr Flow、Willow、Monologue、Superwhisper、VoiceTypr和Aqua，它们各有不同的功能、定价和隐私考量。
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Eleven Labs、Cohere、Grok 在 AI 模型质量基准测试中领先
近期对语音转文本模型的比较显示，Eleven Labs 的 Scribe v2 表现最佳，得分为 20,251。Cohere 的模型紧随其后，得分为 19,885，Grok 的得分为 19,611。AssemblyAI 的 Universal 3 Pro 得分为 19,530，Aqua 的 Avalon 1.5 得分为 18,899。Apple 的本地模型也被包含在内，得分为 10,907。