鏟屎官終於能理解汪星人的小心思了。
「狗語翻譯器」已經席捲娛樂圈。
在節目中，貴氣男孩尤長靖花了八百塊錢，買了個「狗語翻譯器」。
影片連結：https://mp.weixin.qq.com/s/vMBq-S-NPwNXhh4XlVSJiA
汪蘇瀧下單時問他，「有兩百的、四百的和八百的，要買哪個？」
尤長靖斬釘截鐵地說，「買八百的」。
因為一分錢一分貨，越貴的肯定越精準。
結果買回來，它就各種胡言亂語。
郭麒麟和陸虎也同樣玩起了「狗語翻譯器」。
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購物平臺上，不少買家吐槽，這類長得像個蝴蝶結的狗語翻譯器，簡直就是智商稅。
狗叫的時候沒反應，狗睡覺了它開始說話了。
現在，AI 闖進了這個小眾賽道，帶來了不一樣的效果。
一位華人小哥搞出來一款狗語 GPT，專門識別汪星人的小情緒，其準確率高達 80%。
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「汪星人」能聽懂人話了
最近，人類和「汪星人」絲滑對話的影片，在社交媒體上一炮走紅。
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影片中，一位男士對著手機上的一款 APP 說：
Hi Ellie，你能幫我拿下遙控器嗎？
這款 APP 隨即就把人類語言翻譯成幾句狗叫聲。
金毛犬聽後，立馬搖著尾巴，跑到茶几上叼來了遙控器。
還有類似的案例。
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女主人也是對著手機的 APP 說了一段話：
你可以親我一下嗎？
隨著手機發出的幾句短促的汪汪聲，「毛孩子」聽懂了，飛身來了一個 Kiss，主人一臉的不可思議。
這款手機 APP，名叫 Traini，是一款「寵物共情 APP」，俗稱「狗語翻譯器」。
它透過 AI 聊天機器人 PetGPT，實現人類與狗狗之間的跨物種對話和交流。
其核心技術基於一個先進的寵物行為多模態翻譯模型。
這個模型採用了類似於 GPT-4o 的 Transformer 架構，並接受了大量專家級寵物行為學文字、視覺和音訊資料的訓練。
為了確保翻譯的準確性，Traini 團隊嘗試了多種訓練方法，包括使用純狗語音資料訓練，對人類語音預訓練模型進行微調，以及使用來自不同國家地區、不同品種狗的語音資料混合訓練等。
除了翻譯狗叫聲，它還能理解小狗的面部表情和身體行為，從而推薦它們的心理狀態和情感需求。
其實，小狗和人類一樣，也是透過表情、聲音和行為，來表達情緒。
比如，當它們眼睛半閉含著淚珠，這就表示痛苦；耳朵直立指向前方，就表示想玩；鼻孔張大肌肉緊張，表示戒備。
為此，該團隊收集了 10 萬隻狗的照片、聲音和影片，餵給模型，然後不斷進行訓練。
如今，Traini 可以解讀 10 種不同的寵物情緒，其準確率更是高達 80%。
使用者可以直接在 PetGPT 中上傳照片並提出問題，以瞭解寵物的心理狀態。
截至目前，這款應用已經吸引了超過 20 萬的使用者。
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背後團隊是何方神聖？
Traini 創始人兼 CEO 名叫孫鄰家 (Arvin Sun) ，是一位華人連續創業者，曾在國內創業 7 年。
他最早的創業經歷還得追溯到大學時。
那時，他和室友一起向剛入學的新生賣被子，畢業後就去了一家上市公司做供應鏈管理，差不多做了兩年時間。
2015 年，孫鄰家又和同學一起創業，做起了零食專賣店「鄰家鋪子」，主打三公里內 30 分鐘送貨上門。
後來又為美容院提供線上預約和門店端的 SaaS 服務，曾在 3 個月內融資數百萬元。
再之後，他做了一個給電商提供配套物流的平臺，融到 3000 多萬，團隊也擴充到 100 多人，業務覆蓋了 50 多個城市。
2018 年，孫鄰家去了美國，加入了最大的中餐外賣平臺 GESOO 做 CEO，並實現了公司扭虧為盈。
後來又去了另一家競品公司 Chowbus 負責西海岸業務，並融資超過 1 億美金。
2022 年，孫鄰家創辦了 Traini，負責公司的客戶增長和市場擴充。
Traini 聯合創始人名叫 Jason Hong，他是一名年輕的中國小夥子，年僅 24 歲。
他曾是湖南省奧數青訓隊成員，後在美國東北大學大學攻讀計算機研究生，並在 Scale AI、OpenAI 和百度工作過，積累了先進模型的開發實踐經驗。
如今，他負責核心 PetGPT 模型架構和訓練。
此外，Traini 還有兩名全職員工，分別負責介面設計和全棧工程搭建。
公司還邀請了前 Chewy 資料科學負責人 Yiyi Yang 加入，擔任寵物健康專業顧問。
今年 5 月份，公司還完成了千萬元天使輪融資。
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日本團隊搞了個雞叫 GPT
除了狗語翻譯器，日本還搞了個雞叫 GPT。
東京大學教授 Adrian David Cheok 帶領他的團隊，研究了一種 AI 和機器學習方法，可以「聽懂」雞叫，並理解其心情。
他們將這種高度數學化和創新的方法稱之為「深度情感分析學習（DEAL）」，可以透過聽覺資料對情緒狀態實現精細分析。
首先，收集雞叫聲。
研究團隊將音訊記錄分割成小片段，以專注於每隻雞的聲音，每個片段代表一個不同的聲音事件，如咯咯聲或嘎嘎聲。
為了消除背景噪音，提高雞叫聲訊號質量，團隊還採用了降噪技術。
再把音訊訊號進行標準化，確保它們具有一致的幅度範圍，有助於減少記錄條件中的任何變化，並確保模型可以很好地泛化不同的記錄。
其次，把雞叫聲輸入 DEAL 模型，該模型透過多個層次進行資料處理。
這個系統利用卷積層學習空間特徵層次結構，池化層減小表徵的空間大小以控制過擬合併減少計算，全連線層學習高階特徵的非線性組合。
最後，softmax 函式用於產生最終輸出情緒狀態的機率分佈。
機率最高的情緒狀態，將被選為預測的情緒狀態。
為了測試新系統，該研究團隊以 80 只雞為樣本，仔細記錄和分析了它們在不同條件下的發聲。
同時為了確保準確性，它們專門聘請了 8 名動物心理學家和獸醫，對雞的情緒狀態提供了專家的見解。
最終，他們發現這個系統可以準確地翻譯雞的各種鳴叫和心情，包括飢餓、恐懼、憤怒、滿足、興奮和痛苦等，準確率接近 80%。
然而，研究人員也指出，由於世界雞的種類繁多，可能存在無法翻譯的情況。
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