„Deepgram“ Flux STT modelis sumažino nepageidaujamus pertraukimus „Anam“ avatarų pokalbiuose beveik perpus
„Anam“, kurianti fotorealistinius interaktyvius avatarus, perėjo prie „Deepgram“ Flux kalbos atpažinimo (STT) modelio, siekdama išspręsti pokalbio eilės (turn-taking) problemas neparuoštuose, realaus laiko pokalbiuose. A/B testavime, lyginant su savarankiškai talpinamu atviro kodo STT variantu, Flux sumažino nepageidaujamus avataro pertraukimus apie 50%, delsa nepadidėjo, o skundai dėl pokalbio eigos angliškose sesijose sumažėjo beveik iki nulio. „Anam“ įdiegė Flux savo „Kubernetes“/H100 infrastruktūroje ir pritaikė ją visiems „turnkey“ vartotojams po dviejų savaičių savarankiško diegimo (palyginti su keliomis dienomis naudojant „Deepgram“ talpinamą versiją).