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Full-Duplex-Bench v1
Full-Duplex-Bench v1
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新研究探索全双工对话模型、记忆和轮流发言
研究人员正在开发改进全双工口语对话模型的新方法，这些模型允许同时进行听和说。一种方法 PERSIST 引入了一个记忆系统，该系统跟踪谁在何时说了什么，从而显著降低了检索延迟。另一个关注点是这些模型在相互交互时的轮流发言行为，研究表明它们的时序是耦合的，但与人类对话相比通常会延迟。正在提出 DyaFDB 和 HiPLEX 等新框架来评估和改进这些模型，考虑它们的二元交互和分层策略分解，以获得更好的时序和内容协调。
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新的 PACE 中间件提高了 LLM 语音对话的上下文准确性
研究人员开发了 PACE，这是一个新的中间件层，旨在提高全双工语音对话系统中的上下文管理。该系统解决了生成式上下文错误锚定 (GCM) 问题，即由于助手生成响应的速度快于用户听到它们的速度，导致用户语音被误解。PACE 将模型的上下文锚定到客户端播放边界，确保助手的内容准确地反映在用户的理解中。该系统在新 GCM-Bench 数据集上将指代锚定准确性从 25.0% 显著提高到 96.3%，同时在 Full-Duplex-Bench v…