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Gedanken zu Sprache, KI und dem Handwerk, Werkzeuge zu bauen, die verschwinden — von einem kleinen Team aus Algorithmus-Forschern und täglichen Nutzern von KI-Produkten.

Omni-modale Spracheingabe: multimodales Verständnis, MoE und streamende Textausgabe

Omni-modale Spracheingabe braucht eine geteilte Pipeline, Streaming-Audio und Mac-lokalen Kontext. Ein Blick in Loquas Voice-Stack.

Vergleich

Anleitung

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Reinforcement Learning für Spracheingabe: GRPO, DPO und On-Policy-Distillation in unserem Voice-Stack

Reinforcement Learning für Spracheingabe hilft Loqua, seltene Begriffe, Latenz und natürliche Ausgaben zu verbessern, sobald überwachtes Training nicht mehr zahlt.

Engineering

Multimodale Spracherkennung: einen Listener bauen, der sieht, was du siehst

Multimodale Spracherkennung hilft Loqua, Homophone, Code-Bezeichner und App-Kontext aufzulösen, indem Audio mit lokalen Bildschirmsignalen kombiniert wird.

Engineering

Audio Event Detection beim Diktat: Geräusche mit Bedeutung jenseits der Worte

Audio Event Detection beim Diktat ist eine Forschungsrichtung bei Loqua: Lachen, Pausen und akustische Hinweise als optionaler Kontext für strukturiertes Schreiben.

Engineering

Spracheingabe-Architektur: Einblick in Loquas Drei-Modell-Stack

Ein Blog-Blick auf Loquas Spracheingabe-Architektur — warum drei zweckgerichtet trainierte Modelle (Spracherkennung, Sprachintelligenz, Bildschirmkontext) ein einzelnes schlagen.

Engineering

Voice trifft Vision: wie omni-modale Modelle multimodale Spracheingabe ermöglichen

Warum multimodale Spracheingabe Audio plus Bildschirmkontext braucht, was die omni-modale Forschung zeigt und was Loqua davon auf dem Mac umsetzt.

Engineering

Privates Sprachdiktat auf dem Mac: wie Loquas hybrider Spracheingabe-Stack deine Daten bei dir behält

Eine Architektur für privates Sprachdiktat auf dem Mac: was Loqua lokal hält, wann optionale Cloud-Verarbeitung genutzt werden kann und wie Datenschutzgrenzen tatsächlich funktionieren.

Produktivität