Moshi：实时音频多模态AI模型
Moshi是由法国的的人工智能研究实验室Kyutai推出的一款端到端实时音频多模态AI模型，拥有听、说、看的能力，并能模拟70种不同的情绪和风格进行交流。作为平替[GPT-4o]的开源模型，Moshi在普通笔记本上即可运行，具有低延迟特性，支持本地设备使用，保护用户隐私。Moshi的开发和训练流程简单高效，由8人团队在6个月内完成，将很快开源模型的代码、权重和技术论文，免费供全球用户使用和进一步研究开发。
Moshi的功能特色
- 多模态交互：Moshi作为一个多模态AI模型，不仅能够处理和生成文本信息，还能够理解和生成语音，使得Moshi可以与用户进行更加自然和直观的交流，就像与真人对话一样。
- 情绪和风格表达：Moshi可以模拟70种不同的情绪和风格进行对话，让AI对话更加生动和真实。无论是表达喜悦、悲伤还是严肃，Moshi都能够通过语音的变化来传达相应的情感，增强交流的体验。
- 实时响应低延迟：Moshi的响应具备低延迟特性，能够快速地处理用户的输入，并几乎0延迟地给出回应。对于需要即时反馈的应用场景非常有帮助，比如客户服务或实时翻译。
- 语音理解与生成：Moshi能够同时处理听和说的任务，可以在听用户说话的同时生成回答，提高了交互的效率和流畅性，提供了一个自然无缝的对话体验。
- 文本和音频混合预训练：Moshi通过结合文本和音频数据进行预训练，使得模型在理解和生成语言时能够更好地捕捉到语义和语境信息，提高了模型的准确性和可靠性。
- 本地设备运行：作为一款完全端到端的音频模型，Moshi可以在用户的本地设备上运行，普通笔记本电脑或消费级GPU即可满足运行要求。
