模型
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法,通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程(GC-MDP),结合线性与树搜索算法,对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度,并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力,成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
Reverb ASR
Reverb ASR是一款基于深度学习的开源自动语音识别与说话人分离工具,采用20万小时高质量英语语音数据训练,具备高精度语音转录能力,支持逐字稿控制及多种解码模式。其显著特点是擅长处理长时间语音内容,并在长篇幅识别任务中超越其他开源模型。Reverb ASR适用于播客、会议记录、法庭记录等多个应用场景,为用户提供灵活且高效的语音转文字解决方案。