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에이전트 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 도구 시퀀스 기반의 TASTE를 제안합니다. 또한 ByteDance가 다수 화자의 음향적 일관성을 유지하는 음성 합성 모델 SwanVoice를 출시했습니다.
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원문 바로가기TASTE에 관한 문제
현재의 에이전트 벤치마크 (agent benchmarks)는 포화 상태입니다. TASTE는 구축 방식을 뒤집습니다. 즉, 수기로 작성된 시나리오가 아닌 도구 시퀀스 (tool sequences)에서부터 시작합니다.
현재 테스트에서 90%의 점수를 기록하는 모델들이 TASTE에서는 30%로 급락하며, 2배 더 많은 도구 조합 (tool combinations)에 직면합니다.
논문 (Paper):
https://huggingface.co/papers/2605.28556
…
코드 (Code):
https://github.com/tomerkeren42/TASTE-task-synthesis-from-tool-sequence-evolution
…
ByteDance가 SwanVoice를 출시합니다.
이 모델은 최대 4명의 화자가 참여하는 긴 형태의 독백과 대화를 합성합니다.
모델은 대화 차례 (turns) 전반에 걸쳐 음향적 일관성 (acoustic consistency)을 유지합니다.
화자 차례 조건화 (speaker-turn conditioning)를 갖춘 플로우 매칭 DiT (flow-matching DiT)를 사용합니다.