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音声とAI、そして気配を消していく道具づくりについての考察 — アルゴリズム研究者であり、AIプロダクトを毎日使う小さなチームより。

オムニモーダル音声入力: マルチモーダル理解、MoE、ストリーミングテキスト出力

Loqua がどのように音声認識、マルチモーダル命令計画、テキストレンダリングを組み合わせ、音声応答を生成せずに動作させているかの技術的解説。

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強化学習による音声入力: GRPO、DPO、オンポリシー蒸留を Loqua の音声スタックで

強化学習による音声入力は、教師あり学習が頭打ちになった後の希少用語、レイテンシ、自然な出力の改善に貢献する。

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マルチモーダル音声認識: 画面を見るリスナーを作る

マルチモーダル音声認識は、音声とローカル画面の手がかりを組み合わせて、同音異義語、コード識別子、アプリコンテキストを解決する。

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音響イベント検出ディクテーション: 言葉を超えた意味を持つ音

Loqua の研究方針として、笑い声・沈黙・音響的手がかりを構造化ライティングのオプションコンテキストとして扱う取り組み。

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音声入力アーキテクチャ: Loqua の三モデル音声入力スタックの内側

Loqua の音声入力アーキテクチャを高所から眺める — なぜ目的別に訓練された三つのモデル(音声認識、言語インテリジェンス、画面コンテキスト)が一つに勝るのか。

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音声と視覚の出会い: オムニモーダルモデルがマルチモーダル音声入力を解き放つ

マルチモーダル音声入力に音声と画面コンテキストが必要な理由、オムニモーダル研究が示すこと、そして Loqua が Mac で実装する内容。

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プライベート音声ディクテーション Mac 版: Loqua のハイブリッド音声入力スタックがどのようにデータを守るか

プライベート音声ディクテーション Mac アーキテクチャ: Loqua が何をローカルに保つか、オプションのクラウド処理はいつ使えるか、プライバシー境界の実際の仕組み。

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