قدمت شركة Tether نموذج TranscribePsy، وهو نموذج للتعرف على الكلام يحتوي على 254 مليون معلمة يمكنه نسخ المحادثات مباشرة على الهواتف الذكية، والنظارات الذكية، والروبوتات البشرية دون إرسال الصوت إلى خوادم السحابة. وفقًا لإعلان Tether AI Research في 14 أكتوبر، يدعم النموذج مفتوح المصدر التعرف على الكلام متعدد اللغات ومصمم للأجهزة ذات الموارد الحاسوبية المحدودة.
وفقًا لاختبارات الشركة، على جهاز iPhone 17 Pro Max باستخدام إطار عمل Core ML، يقوم النموذج بنسخ 10 دقائق من الصوت في 1.65 ثانية. يعد TranscribePsy جزءًا من مشروع QVAC AI، الذي يهدف إلى إطلاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مباشرة على الأجهزة الاستهلاكية مع الحفاظ على خصوصية البيانات. تعتقد Tether أن المعالجة المحلية يمكن أن تكون مفيدة في الاستشارات الطبية، والمقابلات القانونية، وجلسات العلاج، والصحافة، حيث قد تحتوي التسجيلات على معلومات سرية.
في الاختبارات، كانت نسبة خطأ الكلمات (WER) 8.02% على لوحة قيادة Open ASR، و6.58% على Multilingual LibriSpeech، و21.56% على Common Voice. تم مقارنة النموذج مع نظرائه الأكبر حجمًا، بما في ذلك Qwen3-ASR-0.6B، omniASR-CTC-1B-v2، OWSM-CTC-v4، وWhisper-Medium. وفقًا للباحثين، على Multilingual LibriSpeech، كان أداء TranscribePsy أفضل من عدة نماذج أكبر بثلاث إلى أربع مرات. في الاختبارات على ستة هواتف ذكية تعمل على معالجات، كان النموذج أسرع بـ 2.6 مرة من النظام الأسرع التالي و5.7 مرة أسرع من Whisper-small. نشرت Tether تكوينات الاختبار حتى يتمكن الباحثون من تكرار النتائج.
يتم إصدار النموذج في أربع نسخ. واحدة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة تدعم 25 لغة أوروبية، وتكوين خفيف الوزن مصمم لثماني لغات شائعة. للأجهزة المحمولة، يتوفر إصدار GGUF، يعمل من خلال parakeet.cpp، بالإضافة إلى إصدار Core ML منفصل محسن لمحرك Neural Engine من Apple. تعالج النماذج الصوت المستمر وتخرج النص بعد وقت قصير من اكتشاف الكلام.
صرح الرئيس التنفيذي لشركة Tether باولو أردوينو أن الشركة تريد أن يحافظ المستخدمون على السيطرة على محادثاتهم مع انتشار الأجهزة التي يتم التحكم فيها بالصوت. وقال: "يجب ألا يعني مستقبل الذكاء الاصطناعي أن المنصات المركزية تحصل على مقعد في الصف الأمامي في حياتنا الشخصية".
يتم توزيع النموذج بموجب ترخيص Apache 2.0، مع الأوزان، وبناءات GGUF للأجهزة المحمولة، وإصدارات Core ML لأجهزة Apple Silicon، وتكوينات الاختبار المتاحة.
أُعدت هذه المادة لأغراض معلوماتية وتعريفية فقط ولا تشكل نصيحة أو توصية مالية.
مقالات ذات صلة
