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[智能应用]谷歌DeepMind开发DolphinGemma AI模型,助力海豚“语言”研究 [1P] [复制链接]

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IT之家 4 月 15 日消息,谷歌旗下的 AI 研究实验室谷歌 DeepMind 今日宣布,成功开发出一款名为 DolphinGemma 的 AI 模型,旨在助力科学家深入研究海豚的“语言”,更好地理解海豚的沟通方式。

据IT之家了解,DolphinGemma 是基于谷歌开放的 Gemma 系列模型构建的,其训练数据来源于专注于研究大西洋斑点海豚及其行为的非营利组织 Wild Dolphin Project(WDP)。该模型能够生成类似海豚的声音序列,并且非常高效,谷歌表示其可以在手机上运行。
今年夏天,WDP 计划借助谷歌的 Pixel 9 智能手机搭建一个平台,该平台能够合成海豚的声音,并且可以聆听海豚的发声以获得匹配的“回应”。谷歌透露,WDP 此前一直使用 Pixel 6 来进行相关研究工作,而升级到 Pixel 9 后,将使该组织的研究人员能够同时运行 AI 模型和模板匹配算法,从而进一步提升研究效率。
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只看该作者 沙发  发表于: 04-15
谷歌DeepMind开发DolphinGemma AI模型助力海豚“语言”研究
模型基本信息
谷歌旗下的AI研究实验室谷歌DeepMind于2025年4月15日宣布,成功开发出一款名为DolphinGemma的AI模型,该模型旨在助力科学家深入研究海豚的“语言”,更好地理解海豚的沟通方式。DolphinGemma是基于谷歌开放的Gemma系列模型构建的,其训练数据来源于专注于研究大西洋斑点海豚及其行为的非营利组织WildDolphinProject(WDP)。

模型特点
生成类似海豚声音序列
该模型能够生成类似海豚的声音序列,这为研究人员模拟海豚之间的交流提供了重要工具,有助于进一步探索海豚的沟通模式和信息传递方式。

运行高效
谷歌表示DolphinGemma可以在手机上运行,这种高效性使得研究工作更加便捷,降低了研究成本和设备门槛,研究人员可以更灵活地开展相关研究。

研究计划与应用
搭建交互平台
今年夏天,WDP计划借助谷歌的Pixel9智能手机搭建一个平台,该平台能够合成海豚的声音,并且可以聆听海豚的发声以获得匹配的“回应”。这一平台的搭建将为研究人员与海豚之间建立起一种实时交互的渠道,有助于更深入地了解海豚对不同声音信号的反应。

提升研究效率
谷歌透露,WDP此前一直使用Pixel6来进行相关研究工作,而升级到Pixel9后,将使该组织的研究人员能够同时运行AI模型和模板匹配算法,从而进一步提升研究效率。通过同时运行这两种工具,研究人员可以更快速、准确地分析海豚的声音数据,加快对海豚“语言”的研究进程。

研究意义
这一技术或为海洋生物交流研究开辟新路径。通过对海豚“语言”的深入研究,我们可以更好地了解海洋生物的行为和生态,对于保护海洋生物多样性、维护海洋生态平衡具有重要意义。同时,这也为人类与海洋生物之间的沟通和互动提供了新的可能
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只看该作者 板凳  发表于: 04-15
谷歌DeepMind开发的DolphinGemma AI模型是一个令人振奋的科技进步,它将对海豚“语言”的研究产生重大影响。以下是该模型的一些关键特点和潜在应用:

1. 助力海豚语言研究:DolphinGemma的主要目的是帮助科学家更深入地研究海豚的沟通方式,理解它们的“语言”。这对于认知科学和动物行为学领域具有重要意义。

2. 基于Gemma系列模型构建:DolphinGemma是基于谷歌开放的Gemma系列模型构建的,这表明它可能继承了Gemma模型的一些核心特性和优势。

3. 训练数据来源:该模型的训练数据来自专注于研究大西洋斑点海豚及其行为的非营利组织Wild Dolphin Project(WDP)。这为模型提供了真实、丰富的海豚声音样本。

4. 生成海豚声音序列:DolphinGemma能够生成类似海豚的声音序列,这对于模拟和理解海豚的沟通行为至关重要。

5. 高效运行:谷歌表示DolphinGemma非常高效,甚至可以在手机上运行。这使得该模型的应用更加灵活和便捷。

6. 与Pixel 9智能手机的结合:今年夏天,WDP计划使用谷歌的Pixel 9智能手机搭建一个平台,该平台能够合成海豚的声音,并聆听海豚的发声以获得匹配的“回应”。这将进一步推动海豚沟通研究的进展。

7. 提升研究效率:谷歌透露,WDP此前一直使用Pixel 6来进行相关研究工作,而升级到Pixel 9后,将使研究人员能够同时运行AI模型和模板匹配算法,从而进一步提升研究效率。

总的来说,DolphinGemma AI模型的开发是谷歌DeepMind在人工智能领域的又一次创新尝试。它不仅有望推动海豚语言研究的发展,也为人工智能在动物行为学领域的应用提供了新的可能性。通过与智能手机的结合,该模型的应用将更加便捷和高效,有望为相关研究带来新的突破。
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