Unsere Forschung ermöglicht KI-Systeme, die sich von traditionellen Turn-Taking-Einschränkungen befreien. Wir entwickeln Architekturen, die mehrere gleichzeitige Audio-, Video- und Datenströme in Echtzeit verarbeiten können, mit Vollduplex-Kommunikation und dynamischer Stream-Priorisierung.
Unsere Streaming-Architektur verarbeitet Eingaben, sobald sie ankommen, ohne auf vollständige Äußerungen oder Frames zu warten. Dies ermöglicht wirklich interaktive Systeme, die antworten können, während sie gleichzeitig neue Eingaben empfangen.
Das System behält separate Aufmerksamkeitskontexte für jeden Stream bei, während es effizient Berechnungen über gleichzeitige Eingaben teilt und Echtzeit-Leistung auch bei mehreren aktiven Streams erreicht.
Wir haben neuartige Mechanismen zur Integration asynchroner API-Antworten und Datenbankabfragen in die Echtzeit-Inferenz-Pipeline entwickelt. Das Modell kann Abfragen stellen, andere Streams weiter verarbeiten und zurückgegebene Ergebnisse nahtlos einbinden.
Diese Fähigkeit ermöglicht anspruchsvolle Agentenverhalten wie Echtzeit-Faktenprüfung, Wissensabruf und externe Werkzeugnutzung, ohne den Gesprächsfluss zu unterbrechen.
Unsere Systeme priorisieren intelligent die Aufmerksamkeit über mehrere gleichzeitige Streams basierend auf Kontext, Dringlichkeit und Relevanz. Diese adaptive Zuweisung gewährleistet reaktionsschnelle Interaktionen auch unter hoher Rechenlast.
Der Priorisierungsmechanismus lernt aus Interaktionsmustern und kann für verschiedene Anwendungsanforderungen konfiguriert werden.
Anders als traditionelle Chatbot-Architekturen unterstützen unsere Modelle echte Vollduplex-Kommunikation, bei der das System sprechen kann, während es zuhört, ähnlich wie bei menschlichen Gesprächen. Dies ermöglicht natürliche Unterbrechungen, Backchanneling und überlappende Sprache.