⚡️ Команда Google Research представила технологию живого перевода речи в речь, которая позволяет говорить на одном языке и почти мгновенно слышать перевод на другом.

Раньше процесс проходил через три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез новой речи, из-за чего задержка могла достигать десятков секунд.

Исследователи оптимизировали весь конвейер, сделали обработку более устойчивой и сократили время реакции. Перевод звучит естественнее, меньше «подправляется» в реальном времени, а паузы стали значительно короче.

Технология приближает момент, когда люди смогут свободно общаться, даже если не знают языка собеседника.

https://research.google/blog/real-time-speech-to-speech-translation

@ai_machinelearning_big_data

#Google #AI #Translation #SpeechToSpeech #GoogleResearch

📌 Google разработала алгоритм квантования KV-кэша без потери точности.

Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом.

TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026.

KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти.

Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие.

🟡TurboQuant - двухэтапный пайплайн.

Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны.

На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score.

Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных".

Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral.

При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация.

Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами.

Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет.


🟡Статья
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

#AI #ML #LLM #TurboQuant #Google