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음성과 AI, 그리고 존재감 없이 스며드는 도구를 만드는 일에 대한 생각 — 알고리즘 연구자이자 매일 AI 제품을 쓰는 작은 팀이 전합니다.

옴니모달 음성 입력: 멀티모달 이해, MoE, 스트리밍 텍스트 출력

옴니모달 음성 입력에는 분할된 파이프라인, 스트리밍 오디오, 맥 로컬 컨텍스트가 필요해요. Loqua 음성 스택의 내부를 들여다봐요.

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가이드

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강화 학습 음성 입력: 음성 스택의 GRPO, DPO, 온-폴리시 디스틸레이션

강화 학습 음성 입력은 지도 학습이 더 이상 효과를 내지 못할 때 Loqua가 희귀어, 레이턴시, 자연스러운 출력을 개선하는 방법이에요.

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멀티모달 음성 인식: 보이는 것을 보는 리스너 만들기

멀티모달 음성 인식은 Loqua가 오디오와 로컬 화면 단서를 결합해 동음이의어, 코드 식별자, 앱 컨텍스트를 해결하도록 도와줘요.

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오디오 이벤트 감지 받아쓰기: 단어 너머의 의미 있는 소리들

오디오 이벤트 감지 받아쓰기는 Loqua의 연구 방향이에요. 웃음, 침묵, 소리 신호를 구조화된 글쓰기를 위한 선택적 컨텍스트로 다루는 가능성을 탐구해요.

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음성 입력 아키텍처: Loqua의 3-모델 음성 입력 스택

Loqua의 음성 입력 아키텍처를 블로그 수준에서 들여다봐요 — 왜 목적별로 학습된 세 모델(음성 인식, 언어 인텔리전스, 화면 컨텍스트)이 하나보다 나은지.

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음성과 비전의 만남: 옴니모달 모델이 멀티모달 음성 입력을 가능하게 하는 방법

멀티모달 음성 입력에 오디오와 화면 컨텍스트가 모두 필요한 이유, 옴니모달 연구가 보여주는 것, 그리고 Loqua가 맥에서 적용하는 방식.

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맥에서 쓰는 프라이빗 음성 받아쓰기: Loqua의 하이브리드 음성 입력 스택이 데이터를 사용자 편에 두는 방법

맥을 위한 프라이빗 음성 받아쓰기 아키텍처. Loqua가 로컬에 두는 것, 선택적 클라우드 처리가 쓰이는 시점, 그리고 개인정보 경계가 실제로 어떻게 동작하는지를 설명해요.

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