NExT Forum:
多模態基礎模型

本院於03/03攜手AINTU、AIF,舉辦「NExT Forum:多模態基礎模型」主題論壇,邀集國內外產學專家,探討台灣開發多模態基礎模型的挑戰與機會,及務實的建構策略,推進台灣AI邁向世界之巔!

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李宏毅談通用基礎模型:看似荒謬的跨域實驗也有新成果

除了文字之外,語音基礎模型是另一個令人關注的進展。語音相關的任務極為繁多,除了語音辨識外,還有語者辨識、情緒辨識、語音增強、語音問答等各式各樣的任務,細數起來有上百個,而世界上有七千多種語言,如果要為每一種語言的每一個任務都蒐集大量標註資料是不可能的。於是在語音AI領域掀起了自督導式學習(Self-supervised Learning)浪潮以解決巨量資料標註的問題。

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