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RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图 行业新闻

威尔德编辑 12天前 2865

10月25日,由声网和 RTE 开发者社区联合主办的 RTE2024 第十届实时互联网大会在北京正式开幕,本届大会主题为“AI 爱”,覆盖AI、出海、社交泛娱乐、IoT、Voice AI、空间计算等20+行业及技术分论坛。

今年是声网成立的十周年,也是 RTE 大会的第十届。十年间,实时互动从“理念”发展成一个“行业”。实时互动技术不仅助力社交泛娱乐、在线教育、IoT、企业服务等几十个行业、数百个场景实现了跨越式成长,也支撑了诸多互联网风口的进化,从过去的电商直播、互联网医疗、秀场直播到如今的大模型,都离不开 RTE 能力的参与。

在全新的生成式 AI 时代,RTE 与 AI 也将迎来更多可能性。25日上午的 RTE2024 主论坛中,声网创始人兼 CEO 赵斌、Lepton AI 创始人兼 CEO 贾扬清、声网首席科学家、CTO 钟声分别带来主题演讲。赵斌分享了声网十年以来专注实时互动行业的深刻洞察,以及他对 RTE 在生成式 AI 时代下未来发展的趋势判断。贾扬清则站在 AI 基础设施的视角下,分享了他对 AI 应用、云、和 GPU 算力云技术的独到观点。钟声的主题演讲聚焦在对实时 AI 基础设施的探讨上,并分享了 AI 与 RTE 结合的前沿技术实践。

 RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

赵斌:生成式 AI 将驱动 IT 行业四大变革

生成式 AI 正在驱动 IT 行业发生大变革,赵斌认为,这一趋势主要体现在四个层面:终端、软件、云和人机界面。在终端上,大模型能力将驱动 PC 和 Phone 往 AI PC 和 AI Phone 的方向进化。在软件上,所有的软件都可以、也将会通过大模型重新实现,并从 Software with AI 发展至 AI Native Software 。在云的层面,所有云都需要具备对大模型训练和推理的能力,AI Native Cloud 将成为主流。此外,人机界面的主流交互方式也将从键盘、鼠标、触屏变成自然语言对话界面(LUI)。 

RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

随着生成式 AI 成为下个时代 IT 行业进化的主题,RTE 也成为了多模态应用和基础设施中一个关键的部分。10月初,声网的兄弟公司 Agora 作为语音 API 合作者,出现在了OpenAI 发布的 Realtime API 公开测试版中。

在此次大会中,赵斌表示,声网与 MiniMax 正在打磨中国第一个Realtime API。赵斌也展示了声网基于 MiniMax Realtime API 打造的人工智能体。在演示视频中,人与智能体轻松流畅的进行实时语音对话。当人类打断智能体并提出新的疑问时,智能体也能够灵敏的快速反应,实现了与人类自然流畅的对话。

RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

在生成式 AI 的大潮下,RTE 将会提供更为广阔的空间。赵斌也在分享中宣布,声网正式发布了 RTE+AI 能力全景图。在全景图中,声网从实时 AI 基础设施、RTE+AI 生态能力、声网 AI Agent、实时多模态对话式 AI 解决方案、RTE+AI 应用场景五个维度,清晰呈现了当下 RTE 与 AI 相结合的技术能力与应用方案。生成式 AI 与RTE 结合带来的场景创新,将成为下一个十年的主题。

RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

过去十年,声网不仅见证并推动了 RTE 从一个理念变成一个行业的过程,更身体力行的打破了国内实时音视频领域的三无状态。赵斌称,10年前行业内没有行业会议、专业书籍、以及专业媒体和社区。如今,RTE 大会迈入第10年,声网也于今年8月正式出版行业首本系统介绍实时互动的技术型科普图书《读懂实时互动》,同时,RTE开发者社区也持续繁荣,加速推动。

贾扬清:AI 是云的第三次浪潮

随着 AI 技术的发展,AI 时代的大模型应用开发、AI 云、以及 GPU 等基础设施建设逐渐成为热门话题,也成为了支撑整个行业发展、催生新应用诞生、新商业价值实现的基本底座。Lepton AI 创始人兼 CEO 贾扬清在 RTE2024 主论坛上分别从 AI 应用、云、GPU 算力云技术以及企业大模型自主性等层面带来了他对 AI 基础设施进化的解读。

针对 AI 应用,贾扬清指出,越是简洁的 AI 模型思路越容易产生优秀的效果。AI 能力加持后,应用本身的开发范式也在从数据、模型、应用构建三个维度发生变化,未来的应用开发将从“以流程为中心” 转化为“以模型为中心”。 

RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

除了 AI 应用层面,传统的云架构也在大模型、GPU 优化等需求的催化下发生了翻天覆地的变化。贾扬清认为,AI 是云的第三次浪潮,继 Web 云、数据云之后,AI 将成为第三朵云。AI 云有以下三个特征:算力会成为智能的基础、AI 云需要大量计算与大规模的异构集群,以及少量但高质量的通讯。总体而言,云的产品形态,本质是计算和传输的平衡。贾扬清指出,在 AI 云的形态下,实时的交流和智能的结合在用户体验环节非常重要。毫不夸张的说,实时将直接与生产力划上等号。

企业在构建自己的大模型自主性上,到底该如何决策?贾扬清强调,企业应该将开源和闭源大模型都纳入考虑范畴。采用开源模型+定制化的优势不仅仅是具备更强的可定制性,还有更低的成本以及更高的速度,开源+定制化能够达到比闭源模型更好的效果。

钟声:分布式端边云结合的AI系统将成为现代基础设施的基本形态

 在已经到来的 AI 时代,现代化基础设施应该是什么样?声网首席科学家、CTO钟声提到,大量用户设备往往会先接入边缘节点、并在需要的时候再接入云端,数据将在端设备、边缘节点和云之间往返传递。AI 时代的数据中心会包含以大量异构算力组成的超级计算集群(SuperScaler)。但是,停留在仅依赖超级计算集群的系统是远远不够的,万亿参数、多模态引入所造成的高昂计算成本、缺乏机制约束的数据隐私保护、几秒钟的延时都将阻碍大模型的普惠,极大地限制其在很多场景下的应用。

钟声认为,分布式端边云结合的 AI 系统将有效解决这些痛点。这个系统将把计算和传输在各节点做合理地配置,系统会智能地以自适应的方式把任务编排到端与边上执行,非常有效地降低了成本,同时提供了更低延时(低于1秒级的响应速度)、更高网络抖动容忍度、优秀的抗噪声能力,并且完整的用户数据只会保留在端上。 

RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

分享过程中,钟声还在大会现场演示了一个由STT、LLM、TTS 、RTC四个模块组成的端边结合实时对话AI智能体,这也是首次有厂商在比日常实际场景更具挑战的环境下展示实时AI 对话能力。大会现场观众规模超过千人,面临复杂的噪声、回声、麦克风延迟等困难,但智能体与钟声的互动仍然表现出了优秀的对话能力,在普通5G网络环境下实现了流畅、自然、有趣的双向实时对话,对话模型的极快响应速度、及时打断与被打断的自然程度、对抗噪声能力、遵循语音指令做等待能力都非常突出。

正如钟声在最后分享的,随着端设备的多样化以及能力的提升,AI 基础设施会变得更优化合理,使得 AI 无处不在,AI助理、AI分身帮助我们有效缓解时间稀缺性,改善工作效率和生活体验。

圆桌:AI 的6000亿难题,从基础设施到商业化落地

AI 的6000亿美元难题,一直都是整个行业非常关心的话题,在圆桌讨论环节中,Lepton AI 创始人兼 CEO 贾扬清、MiniMax 合伙人魏伟、面壁智能联合创始人&CTO 曾国洋、Hugging Face 工程师王铁震、Agora 联合创始人 Tony Wang 五位嘉宾一起探讨了从 AI 基础设施到 AI 商业化落地的机会与挑战。

RTE2024:聚焦Gen AI 时代的 RTE,声网发布 RTE+AI 能力全景图

针对商用大模型和开源大模型未来的发展趋势,贾扬清分享了两个核心观点:其一,同等质量模型的Size会变得越来越小,计算效率会越来越高,模型架构也会变得更加开放和标准。其二,除了极少数头部公司之外,越来越多的企业会采用开源架构来做下一代模型。因此,开源架构的应用会变的越来越普遍,通过开源架构训练出来的模型也都会有各自不同的风格。

王铁震则表示,我们将在未来看到越来越多 Infra 和 Realtime 的工作,大家不仅需要关注开源模型本身,还需要重视开源模型的基础设施和数据闭环,才能把开源模型跑得更好、更快。Realtime 需要TTS、也需要大模型,如果能够通过一些方式放在一起,放在边缘侧、离用户更近的地方,才能产生较好的效果。

关于如何看待音视频多模态模型的实际应用潜力,魏伟表示,随着多模态的出现,生成式人工智能的边界一定会被继续拓展,并加速这一产业的变革。从产品和用户服务过程中魏伟发现,文本、语音、音乐、视频这些模型可以帮助艺术、影视、音乐等领域的创作者极大地提高效率,并为他们提供新的思路和方法。 

针对大模型技术巨大的成本使用问题,曾国洋分享到,随着技术的前进,算力一定会变得越来越便宜,相同能力的模型规模也会变得越来越小,但算力成本优化会最终转化为训练更强大的模型。真正达到 AGI 水平之前,我们只能感受到模型在变得越来越强,很难感受到成本的变化。雷峰网(公众号:雷峰网)了解到,由于面壁智能是做端侧模型的,所以很关注如何让模型在端上跑得更快,在实际部署过程中,他们会用各种量化压缩甚至是稀疏化方法去优化实际部署的开销。

总结来说,Tony Wang 认为想要推动 AI Infra 到模型、再到商业化落地,技术驱动和成本是最核心的两个点。此外,在产品真正走向市场的过程中,流量和口碑也是关键。 

过去十年,声网不仅见证并推动了 RTE 从一个理念变成一个行业的过程,更身体力行的打破了国内实时音视频领域无行业会议、无专业书籍、无专业媒体及社区的三无状态。自此,RTE 大会迈入第10年,行业首本系统介绍实时互动的技术型科普图书《读懂实时互动》于今年8月正式出版,RTE开发者社区也正在秉持着“开放、连接、共创” 的理念加速实时互动和 AI 的共生。

 未来,声网将继续和大家一起,站在全新的起点、拥抱繁荣且充满挑战的 AI + RTE 新时代。


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这家伙太懒了,什么也没留下。
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