সারাংশ
সারাংশ এখনও পাওয়া যায়নি। নিচের মূল প্রতিবেদন পড়ুন।
সারাংশ এখনও পাওয়া যায়নি। নিচের মূল প্রতিবেদন পড়ুন।
এটি ফিডে পাওয়া অংশবিশেষ। এটি সংক্ষিপ্ত বা প্রকাশকের মূল ভাষায় হতে পারে।
Gradium has open-sourced Phonon, a family of small text-to-speech models built to run on the device. The Gradium Phonon on-device TTS model comes in 31M and 40M sizes. The English Phonon 31m ships under Apache 2.0 and fits in a 64.5 MB file. Developers get natural speech with no cloud call, no GPU and no per-character bill. TL;DR Size: 31M parameters (excluding the audio tokenizer), 64.5 MB q8 GGUF, 24 kHz mono output. Phonon 40m: 40M, 74.6 MB. Runs on: CPUs, phones, Raspberry Pi 5, browsers (WASM, WebGPU) and NVIDIA GPUs. No GPU required. Performance: top English Elo among open models Gradium tested; about 7 ms to first audio on CPU. Best: 1.70% WER on a 500-sentence hard set, versus 3.50% for Kokoro (Gradium’s eval). Worst: 0.51% Seed-TTS LLM WER, behind Kokoro (0.45%) and Magpie (0.46%). What is Gradium Phonon? Phonon is an open-weight TTS family from Gradium, a Paris voice AI company spun out of Kyutai. It generates speech locally on phones, laptops, boards and browsers. The family has three models: Phonon 31m: English only, 37 built-in voices, Apache 2.0. Phonon 40m: 1 model per language (English, French, German, Spanish, Portuguese), CC BY-NC 4.0. Phonon 40m multilingual: all 5 languages in 1 model, 102 voices, CC BY-NC 4.0. How does Phonon work? Phonon uses a causal transformer backbone. Its prefix combines text and speaker embeddings. A SentencePiece tokenizer with a 4,000-token vocabulary reads raw text, with no phoneme conversion. The backbone generates 1 latent vector per 80 ms frame. A flow-matching head turns that vector plus noise into an audio embedding in a single step. A smaller variant of Kyutai’s Mimi decoder then outputs 24 kHz PCM audio. A separate end-of-speech head decides when to stop. Phonon 31m uses 6 transformer layers, width 512 and 8 attention heads. Phonon 40m uses 9 layers at the same width. Both are distilled from a larger Phonon teacher. Training ran on an NVIDIA H100 cluster with NCCL and CUDA Graphs. The work build
উৎসের বিশ্বাসযোগ্যতা, শব্দ ও সত্তার ভিত্তিতে ১–১২ স্কেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাজানোর সহায়ক। উচ্চ: ৯–১২; মাঝারি: ৬–৮; নিম্ন: ১–৫। এটি জরুরিতা বা খবরের সত্যতা নির্ধারণ করে না এবং সম্পাদকীয় অনুমোদন নয়।
Cohere Rerank 5 নির্দিষ্ট প্রাসঙ্গিক প্যাসেজ এবং ক্যালিব্রেটেড স্কোর প্রদান করে অনুসন্ধানের নির্ভুলতা বাড়ায়, যা ডেভেলপারদের কম, উচ্চমানের টোকেন LLM-এ পাঠাতে সক্ষম করে এবং RAG পারফরম্যান্স উন্নত করে।