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摘要

Cartesia 推出了 Managed Agents，这是一个端到端的企业级语音智能体平台。通过将级联语音模型与智能体运行框架作为一个整体系统协同设计，该平台在 Artificial Analysis 的 Speech Agent Arena 和 ServiceNow 的 EVA-Bench 的人类偏好盲评排名中均位居榜首。

一个级联式语音智能体刚刚在盲测人类偏好排名中击败了原生语音到语音模型。 今天，Cartesia 推出了 Managed Agents，在 Artificial Analysis 的 Speech Agent Arena 中排名第一。 大多数大语言模型从分词器划分的文本片段中学习。但在这里，H-Nets 直接从原始字节中学习，并自行确定这些边界。 在受控的规模扩展实验中，这使效率提升至原来的 3–5 倍。在更大规模下，仅用约十分之一的训练数据和计算量，就能达到一个使用 11 万亿 token 训练的开源模型的水平。 > 盲测人类偏好排名第一，企业级准确率排名第一 > 级联式技术栈，听起来和语音到语音系统一样自然 > 自研语音模型与智能体运行框架作为一个整体系统协同调优
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缓存时间: 2026/10/30 17:22

一个级联式语音智能体刚刚在盲测人类偏好排名中击败了原生语音到语音模型。

今天，Cartesia 推出了 Managed Agents，在 Artificial Analysis 的 Speech Agent Arena 中排名第一。

大多数大语言模型从分词器划分的文本块中学习。但在这里，H-Nets 直接从原始字节中学习，并自行确定这些边界。

在受控的规模扩展实验中，这使效率提升至 3–5 倍。在更大规模下，仅用约十分之一的训练数据和计算量，就能达到一个使用 11 万亿个词元训练的开源模型的水平。

盲测人类偏好排名第一，企业级准确率排名第一 级联式技术栈，听起来与语音到语音模型一样自然 自研语音模型与智能体运行框架作为一个整体系统进行调优

Cartesia (@cartesia)： 推出 Cartesia Managed Agents：我们面向企业的端到端语音智能体平台。

在 @ArtificialAnlys Speech Agent Arena 和 @ServiceNow EVA-Bench 中均排名第一，通过将我们的语音模型与运行框架作为一个整体系统协同设计而打造。

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