音声AIがやばい。精度がどんどんあがっていて、誤字がほぼなく、勝手に要約してくれたりもする。1時間もないくらいなのに5万文字くらいかけてしまった。毎日頭の中ごちゃごちゃしているので、それを全部話して書き出して、それをAIにまとめていくと、Xもnoteもこれまでの非にならないくらい出していけそうだ。Xもnoteも頑張りたいんだけど、何投稿しようか思い浮かばないなあって人は、音声AIつかうべき。僕はTypeless使ってます。

テオリア・テクノロジーズとExaMD、音声AIを用いた「脳の健康度セルフチェック」の共同実証実験を開始！ 認知機能の低下リスクに早期に気づける仕組みの構築を目指し、一般参加が可能な実証実験用の特設サイトを公開しています。 #テオリア# #テオリアテクノロジーズ# #ExaMD#

【#日経クロストレンド# FORUM 2026】 #梶裕貴# が登壇させていただきます🗣️ 『音声AIで生み出すIP新事業の可能性』 日時：7月29日(水)13:20〜14:30 場所：東京コンベンションホール（京橋）ルームA 受講費：無料(事前登録)

8月23日 【経済本ランキング 第12位❗】 40代、【音声入力】に切り替えたら、AI活用が10倍になった～「疲れるキーボード」から、「ラクな音声入力」へ。: スマホ×音声入力×AIで、「考える・書く・指示 #Amazon# #人気#

🦢 TL;DR: 「聞く・話す・割り込む」のタイミングはトップクラス、でもタスク遂行はまだ発展途上。Tencentが音声・映像・エージェントを1つに統合したomni対話モデルを発表しました。 タイトル: Omni Interaction Agent Technical Report（Gander） URL: 📌 ポイント 🧠 「小脳（対話制御）」と「大脳（Claude/Codexで実行）」の二層構造 🎙 音声・映像をチャンク単位でストリーミング処理、外部VAD不要 ✅ ターンテイキング精度100%でGPT-Realtimeの96%を上回る ⚠️ タスク完遂率(Pass@1)は0.400とGPT-Realtimeの0.600に劣る 🔀 音声認識を介さずテキストを直接渡すとPass@1が0.520に改善 🌐 音声×映像の統合でDaily-Omniが単一モダリティ比+19.13pt向上 📦 モデル重み・学習コード・評価ハーネスを公開予定 対話のテンポの良さと、タスクをやり切る正確さは今のところ別物という現実的な結果が興味深いです。 #マルチモーダルAI# #音声対話AI#

水月雨 × 崩壊：スターレイル 火花 リアルタイム適応型ノイズキャンセリング ミニHi-Fi 完全ワイヤレスBluetoothイヤホン 9月14日（月）18:30より、予約販売スタート！ ようこそ、火花のステージへ 愉悦、開幕―― 君だけの演目に耳を澄ませて。 ✨ コラボイヤホン · 新登場「フィットビーンズ」アクティブノイズキャンセリング完全ワイヤレスイヤホン ♥ 天然木ドーム異方性ダンピング振動板採用10mmダイナミックドライバー ♣ リアルタイム演算型適応型アクティブノイズキャンセリング ♦ AI ENC通話ノイズキャンセリング＆音声強調 ♠ LHDC-V + LC3 オーディオコーデック対応 🎧 「フィットビーンズ」イヤホンデザイン 軽量・コンパクトなデザインで耳にやさしくフィットし、快適でストレスフリーな装着感を実現。 さらに、8+28時間のロングバッテリーを実現。 いつでもどこでも、お気に入りのサウンドをあなたのそばに~ ✨ コラボ限定ワイヤレスイヤホン ♥コラボ限定イヤホン充電ケース アイコニックなレッド×ブラックを基調に、個性あふれる火花のイラストをデザイン ♣ コラボ限定カスタムイヤホン 「うさぎキノコ」と「キノコウサギ」のモチーフに、「SPARXIE」ロゴをあしらった特別仕様 ♦ コラボ限定特典 特別仕様レザー収納ケース + オリジナルアクリルストラップ + 特典ちびキャラ火花アクリルスタンド ♠ キャラクター専用音声ガイダンス 愉悦の声とともに幕が上がる―― 火花とのひとときを、いつまでもあなたのそばに。 —— 予約販売情報 —— 予約販売日時：9月14日（月）18：30 公式販売価格：16,200円 予約販売チャネル： MOONDROP公式サイト： 楽天市場： eイヤホン、ヨドバシカメラ、ビックカメラ、フジヤエービック #崩壊スターレイル# #スターレイル# #水月雨# #moondrop# #火花# #Sparxie# #崩壊スターレイル火花×水月雨# #スターレイル×水月雨#

🎼 テキスト・画像・音声・動画が入り混じる難タスクを、専門サブエージェントに分解して並列で解く——巨大単体モデルより「適材適所のチーム」が勝つことを示した研究です。 タイトル: Orchestra-o1: Omnimodal Agent Orchestration URL: 💡 概要 Orchestra-o1は、複数モダリティが同時に絡むタスクを、高レベルのオーケストレーションと低レベルのツール実行に分離して解く階層型エージェント枠組みです。モダリティに応じてサブエージェントを専門化し、並列実行で効率を高めます。 ⚠️ 解決する課題 既存のオーケストレーションは扱えるモダリティが限られ、テキスト・画像・音声・動画が共存して相互作用するシナリオに汎化できませんでした。 🛠 方法論と提案手法 ・バックエンドを「スキルベクトル＋コスト/レイテンシ」で表し、コスト考慮で選択 ・知覚系（画像/音声/動画解析）と行動系（検索/閲覧/コード実行）のツールを割り当て ・サブゴールの潜在依存グラフを作り独立タスクを並列実行 ・学習はDA-GRPO：最終回答でなくステップ単位を評価し、decision quality(0.6)を重視した多次元ルーブリック報酬で意思決定を整合 📊 実験結果（独自ベンチOmniGAIA） ・Orchestra-o1-GPT-5が72.8%で、2位のGemini-3-Proを10.3ポイント上回り最高 ・オープンソースのOrchestra-o1-8B（Qwen3-8Bベース）は30.0%でOSS最高 ・精度72.8%をコスト341.6で達成し、低精度な比較手法より安く高精度 ・難易度別はEasy80.3%/Medium75.0%/Hard56.4% #AIエージェント# #マルチモーダル#