上周，OpenAI 发布了一个开源神经网络，能够以接近人类的性能将音频转录为文本。
ARK 表示，音频数据应该成为人工智能训练过程的关键
ARK 分析师威廉·萨默林 (William Summerlin) 在 9 月 26 日的通讯中写道，该版本是在最近推出其他备受瞩目的开源项目之后发布的，包括Stability.AI 的稳定扩散模型。
根据 Summerlin 的说法，OpenAI 的 Whisper 模型经过超过 600,000 小时的音频数据训练，可以将英语转录为非英语语音，反之亦然。“大型语言模型需要越来越多的文本数据集，这表明准确的音频语音识别工具将激活重要的训练数据，”萨默林写道。“随着 Whisper 等模型与 GPT-3 等大型语言模型无缝、准确地交互，音频数据应该成为人工智能训练过程的关键。”
OpenAI 的 DALL·E 2 是一个 AI 系统，它可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术，今年夏天，它能够从文本提示中生成创意图像，给业界留下了深刻的印象。在过去的几个月里，DALL·E 2 已经通过了一些重要的里程碑：商业可用性、定价层和更严格的内容中介。
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