• lzh

    我只能想到两方面,一是用户信息收集更方便,二是获取语音相关的模型训练数据。有没有大佬分析一下。

    之前互联网时代好像没有很多大厂往输入法方面卷,所以我感觉可能是为了获取训练数据?

    主楼
  • 娜娜米

    反了吧,感觉更应该是 AI 语音识别能力加强过后再下放输入法

    #1
  • Lemonade

    豆包语言识别挺厉害的,他自己不差数据。

    大概收集信息个性化推荐自家服务吧。没钱的事不会干的。

    #2
  • pew

    agent收集代码数据

    输入法收集语音数据

    视频模型要怎么收集?

    #3
  • 美帝码工

    需要讯端到端的语音对话模型,多收集一些语音数据总是好的。

    #4
  • Ringo

    输入法除了Speech-to-Text还有日常对话信息呢,我觉得这个是大头。

    #5
  • shanyuhai

    就我自己在做 Agent 来说,现在我下一步是增加语音能力。因为现在我大部分时候真的全靠语音输入,很少打字了。

    而且终归是一个数据入口,从各个厂商来看,语音模型训练的能力似乎成本不是很高,如果花小钱解决问题的话对于大厂应该是挺性价比的事情。

    #6
  • lzh

    非常有道理,可能是现在语音转文本技术达到一个临界点了,所以才爆发式的出现了多个输入法产品

    #7
  • 幻方集团Anthropic中心Gemin

    除了确实有业务上的刚需场景

    掌握出口/入口=掌握了用户

    #8
  • Mordenkainen

    输入法可以直接偷你数据更方便啊.

    #9
  • Princip1e

    仅从用户层面说,vibecoding显然语音输入要比键盘手敲效率高多了,而且模型也可以理解个别错误词。大厂看到语音用户变多,都开始投入了

    #10

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