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Duplex
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构建听起来自然的语音助手需要一个多模型流水线
为电话通话构建听起来自然的语音助手不仅仅是语音到语音的翻译。该过程需要一系列小型模型来处理倾听、判断何时发言、组织回应以及在允许中断的情况下进行发言。这种方法,以用于协商运费的“Alex”助手为例,优先考虑基于文本的中间步骤,以确保价格等关键信息在说出之前由代码进行验证。
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新方法改进AutoML数据集划分,以实现更好的模型评估
一篇新的研究论文探讨了在自动化机器学习(AutoML)中划分数据集的方法,以确保更准确的模型评估。该研究将五种现有策略,包括随机划分和分层抽样,与Kennard-Stone、Duplex和SPXY等几何方法进行了比较。研究人员发现,几何方法可能由于接近零的相似度得分而导致性能估计不稳定。他们提出了一种新的“Optimised-Distribution”方法,该方法优先考虑统计相似性,达到了89.0%的平均MMD相似度得分,高于其他评估策略。