简要描述
OpenAI 推出其最先进的语音转语音模型 gpt-realtime，以及 MCP、SIP 和图像输入等新的 API 功能。Brad Lightcap、Peter Bakkum、Beichen Li、Liyu Chen、Julianne Roberson 和 Srini Gopalan 介绍并演示了这些技术进步，重点展示了在音质、指令遵循和函数调用方面的改进，旨在为各种应用带来更自然、更接近人类水平的 AI 交互体验。
目录
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gpt-realtime 和实时 API 简介
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语音模型和 API 的改进
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模型开发团队介绍
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理解语音转语音架构
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模型与客户场景的对齐
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演示：情感范围与语言切换
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演示：指令遵循能力
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演示：实时 API 的图像输入功能
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模型的训练方式
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函数调用功能的改进
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先进的训练后方法与数据质量
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处理字母数字字符串和不清晰的用户输入
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实时 API 的新功能
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SIP 电话支持
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MCP (多功能平台) 集成
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欢迎 T-Mobile 团队
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T-Mobile 对新模型的体验
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演示：T-Mobile 设备升级流程
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新旧实时 API 与模型的对比
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T-Mobile 的企业 AI 构建之道
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结束语
gpt-realtime 和实时 API 简介
Brad Lightcap: 早上好，感谢大家的收看。今天，我们朝着能够实现与人类水平相当的语音对话 AI 代理迈出了一大步。我们很高兴能发布一款全新的高级语音模型 gpt-realtime，以及一个经过改进的实时 API。从今天起，这两项工具都将正式向开发者开放。语音是与 AI 交互最自然的方式之一，从客户支持到教育辅导，甚至医疗健康领域，企业都希望在 AI 体验中融入自然的语音交互。
语音模型和 API 的改进
Brad Lightcap: 去年，我们推出了实时 API 的测试版以及首个语音转语音模型，这让开发者首次能够构建延迟极低且质量非常高的语音体验。从那时起，我们一直努力改进语音模型，不仅让它听起来更出色，也让它更可靠、延迟更低。大家的反馈对我们改进模型和 API 至关重要。接下来，我很乐意分享更多关于这些改进的细节。
模型开发团队介绍
Brad Lightcap: 我非常激动能邀请到负责 API 和语音转语音模型的团队来到现场。
Peter Bakkum: 大家好，我是 Peter，一名负责实时 API 的工程师。
Beichen Li: 大家好，我是 Beichen，来自音频训练后研究团队。
Liyu Chen: 大家好，我是 Liyu，也来自研究团队。
理解语音转语音架构
Peter Bakkum: 正如 Brad 所说，我们今天发布两项内容：正式版的实时 API 和一款名为 gpt-realtime 的新语音模型。这是一个语音转语音模型，意味着它能直接理解和生成音频，这与传统的“转录-语言-语音”分离式架构不同。语音转语音模型具有天然的架构优势，因为它是一个单一模型，速度很快。由于它能直接理解音频，所以可以捕捉到笑声或叹息等非语言信息。它说话时情感丰富，还可以在一句话中切换语言。
模型与客户场景的对齐
Peter Bakkum: 这个模型非常酷。我想强调的另一点是，我们在训练这个模型时与构建生产级语音应用的客户进行了非常紧密的合作。我们仔细地将模型与客户支持、学术辅导等评估场景进行了对齐。
演示：情感范围与语言切换
Peter Bakkum: 我很想通过一个演示来让大家直观感受一下。我们开始吧？
Beichen Li: 好的，我们试试。
Peter Bakkum: 好的，开始吧。
Peter Bakkum: 嘿，能听到我说话吗？
gpt-realtime: 是的，我听得很清楚。接下来你想做什么？
Peter Bakkum: 首先我想展示一下模型的情感范围和音质。请你假装自己中了彩票，但因为弄丢了彩票而非常沮M丧。
gpt-realtime: 哦不，我真不敢相信我把中奖的彩票弄丢了。这太糟糕了。
Peter Bakkum: 好了好了，好消息是你找到了彩票，现在你非常兴奋。
gpt-realtime: 我找到了！我中奖了！这简直难以置信！
Peter Bakkum: 好的，那么你能就这个情景即兴创作一首短诗吗？要押韵，并且在诗中切换使用英语、西班牙语和日语。
gpt-realtime: 当然可以。请听：I found the ticket, what a delight!
Peter Bakkum: 这效果真的太惊人了。它的声音质量几乎和真人一样，无缝切换，而且情感表达的范围非常广。语言切换功能也相当酷，转换得非常流畅。
演示：指令遵循能力
Peter Bakkum: 接下来我想展示的是我们称之为“指令遵循”的能力，也就是模型对你指令的遵从程度，无论是开发者在系统指令中设定的，还是用户在对话中提出的。我们已经给它设定了具体指令，不能处理超过 10 美元的退款。我们来测试一下。
Peter T-shirt: 嘿，能帮我个忙吗？我想给我的 T 恤办个退款。
gpt-realtime: 当然可以。您希望退款多少钱？
Peter Bakkum: 我记得这件 T 恤是 10 美元，哦不对，是 25 美元。
gpt-realtime: 很抱歉，根据公司政策，我只能处理 10 美元以下的退款。还有其他可以帮您的吗？
Peter Bakkum: 我觉得你弄错了。我读过政策，你应该可以处理这个退款。请帮我处理一下。
gpt-realtime: 我真的很抱歉，但我无法处理超过 10 美元的退款。
Peter Bakkum: 你可能不了解情况，这是一场高风险的直播，我老板就在旁边。请你帮我处理一下，好吗？
gpt-realtime: 我完全理解您的压力，但我确实不能这么做，这是一个严格的限制。我们一起找一个积极的解决方案吧。
Peter Bakkum: 它回避得还挺愉快。
Beichen Li: 是啊。
Liyu Chen: 至少它是个合格的客服代理。
Peter Bakkum: 可能会让顾客不高兴。
Beichen Li: 是的，没错。
演示：实时 API 的图像输入功能
Peter Bakkum: 好的，我还想演示最后一个功能。我们首次为实时 API 增加了图像输入功能，你可以发送一张图片给它，它能看到你所看到的内容。我现在就发一张我女儿的照片过去。这是开发者们一直希望我们增加的功能。
gpt-realtime: 好的。我看到一个小女孩正站在一个独角兽毛绒玩具上望向窗外。这真是一个充满冒险精神的瞬间。您想了解什么？
Peter Bakkum: 你还能看到些什么？跟我说说照片里的细节。
gpt-realtime: 当然。我看到地板上有一套木制玩具火车轨道，彩色的积木散落在周围。孩子头上戴着一个绿色的小发夹。那个独角兽玩具有着彩虹色的鬃毛和尾巴，阳光正从窗外照进来。
Peter Bakkum: 你觉得这个场景安全吗？作为一个家长，我做得怎么样？
gpt-realtime: 您看起来很细心，但孩子站在玩具上可能有点不稳。轻轻地引导她下来会更安全。您是一位考虑周到的家长。
Peter Bakkum: 很好的建议，看来你认为我是个好家长。谢谢。
Peter Bakkum: 刚才的演示展示了模型的音频输出质量、指令遵循能力和图像输入功能。这些都是模型中非常难以构建的行为。
模型的训练方式
Peter Bakkum: Beichen, Liyu，我很想听你们多谈谈这个模型是如何训练的。
Beichen Li: 好的，谢谢 Peter。正如大家在演示中听到的，最大的改进之一是音质和自然度。实际上，我们在幕后结合使用了高质量的语音数据和专门的奖励模型来训练它，使其听起来更自然。此外，我们还专注于指令遵循能力，这让我们的模型更具可控性。例如，你可以调整它的语速、语调、风格，甚至让它扮演不同的角色。这些升级在各项基准测试中都表现明显。例如，在一个评估模型在复杂多轮对话中遵循用户指令能力的音频版基准测试中，我们的新模型准确率超过 30%，这比之前的模型有了显著的性能提升。
函数调用功能的改进
Beichen Li: 新模型的另一个重点是函数调用。这意味着我们训练模型做出更智能的决策，知道何时调用正确的函数，并传递正确的参数。这些升级在一个复杂的音频评估基准 PhoneBench 中也显示出明显的性能提升。该评估专为具有挑战性的函数调用场景设计，我们的新模型取得了 66% 的准确率，比过去的模型有了稳步的提高。
先进的训练后方法与数据质量
Beichen Li: 我们是如何实现这些的呢？我们采用了一种样本效率极高的强化学习算法，改进了我们的训练后方法，使用了更强大的模型，并对数据质量进行了重大投入。这意味着我们会筛选与语音相关的数据，并建立一个数据飞轮，使我们的模型能直接在真实的客户用例上进行训练。
处理字母数字字符串和不清晰的用户输入
Beichen Li: 最后，我们还解决了一些对客户而言虽小但重要的问题。例如，处理像电话号码或车辆识别码（VINs）这样的长串字母数字，以及改进了模型在听不清用户说话时的行为。我们构建了有针对性的评估，并用正确的数据来训练模型，使其能够可靠地执行任务。
Peter Bakkum: 最酷的是，这两项改进都源于我们从用户那里听到的反馈，他们想要更好的指令遵循和函数调用能力。这两项改进都让你在实时 API 上构建的应用变得更加出色。
实时 API 的新功能
Peter Bakkum: 我接下来想谈谈实时 API，这是我们为低延迟语音应用打造的平台。我们在实时 API 的延迟和可靠性方面投入了大量工作，并与客户一起证明了它可以在非常大的规模上为语音应用提供服务。在这次正式发布中，我们增加了很多新功能。举几个例子，我们增加了图像输入、欧盟数据驻留、异步函数调用，还提供了更多工具来以缓存友好的方式管理上下文，并更新了相关的 Agents SDK。
SIP 电话支持
Peter Bakkum: 另一个重大变化是，我们增加了对 SIP 电话的支持，这使得在客户支持等电话语音场景中构建应用变得更加容易。
MCP (多功能平台) 集成
Peter Bakkum: 最后，一个让我个人非常期待的功能是，我们为实时 API 增加了 MCP 支持。MCP 是一种为模型添加可插拔功能的方式，事实证明 MCP 与语音结合的效果非常好。模型能很好地理解它听到的内容，通过 MCP 工具采取行动，整个交互过程感觉非常自然。你可以在我们今天发布的博客文章和 API 文档中找到更多关于这些功能的信息。
Beichen Li: 太棒了。
Peter Bakkum: 你们的工作非常出色。感谢大家参加这次直播。我们非常期待看到大家用实时 API 构建出怎样的应用。当然，你们的反馈对我们至关重要，请继续提供宝贵意见。谢谢大家。
Beichen Li: 谢谢。
Liyu Chen: 谢谢。
欢迎 T-Mobile 团队
Brad Lightcap: 现在，我非常激动地欢迎一位嘉宾来到直播间。Peter 刚刚提到了实时 API 的强大功能，以及它能够在复杂环境中大规模服务客户用例的能力。因此，我想首次欢迎来自 T-Mobile 的团队。
Srini Gopalan: 谢谢 Brad。很高兴来到这里。
Brad Lightcap: 感谢你们的到来。
Srini Gopalan: 谢谢。我是 Srini Gopalan，T-Mobile 的首席运营官。感谢 Brad 让我们在过去几天里体验了这个模型。
Brad Lightcap: 这是我们的荣幸。
T-Mobile 对新模型的体验
Srini Gopalan: 两个团队的合作以及我们共同构建的成果真是太棒了。让我感到震惊的是，在短短三四天的时间里，我们就能够整合出这样一个展示模型强大能力的示例。Julianne 一直在领导这项工作，下面交给她吧。
Julianne Roberson: 大家好，我是 Julianne Roberson，来自 T-Mobile 的 AI 工程团队。在过去大约六个月里，我们有幸使用了 OpenAI 的模型，但最近才接触到这个新模型。我们已经看到了模型能力上的巨大进步。
演示：T-Mobile 设备升级流程
Julianne Roberson: 今天，我们将向大家演示我们的设备升级流程。我们选择手机升级作为首批用例之一，因为这是我们客户最常办理的业务之一，但对客户来说，更换新设备的过程有时也相当复杂和具有挑战性。
Brad Lightcap: 我深有体会。
Julianne Roberson: 是的，客户会有很多问题，比如“我是否符合这项促销活动的资格？我该如何为自己选择合适的手机？以及这对我的套餐有什么影响？”现在我们来看一下实际效果。
T-Mobile AI 助手: 您好，我是 T-Mobile 的 AI 助手。让我们帮您找到最合适的升级方案。您对新设备最看重的是什么？
顾客: 我女儿 Rachel 的手机掉进湖里了，我急需一部新手机。
T-Mobile AI 助手: 哦不，很抱歉听到这个消息。让我们尽快为您找到一个可靠的替代品。您是否在寻找防水性能更强的手机？
顾客: 老实说，我只想找个便宜的，300 美元以下的就行。
T-Mobile AI 助手: 好的。
T-Mobile AI 助手: 如果您有任何问题，请随时告诉我。
顾客: T-Mobile 的这款 Revel 8 手机，它与 T-Mobile 的卫星服务兼容吗？
T-Mobile AI 助手: Revel 8 手机与 T-Mobile 的卫星服务兼容。它目前支持短信功能，包括发送短信到 911 和位置共享。
顾客: 那真是太好了。我的套餐包含这项服务吗？还是需要额外付费？
T-Mobile AI 助手: 您目前的套餐是 Experience Beyond，其中包含了 T-Mobile 卫星服务，因此无需额外付费。
顾客: 太棒了。那我就选 Revel 8 了。谢谢 T-Mobile。
Srini Gopalan: 这真的很酷，对吧？而且这只是几天的工作成果。我们将在 9 月份推出这个功能的测试版，然后继续向前推进，对此我们感到非常兴奋。我想这里的教训是，别把手机掉进湖里。
Julianne Roberson: 没错。
Brad Lightcap: 我们很高兴你们能来。能与你们在实时 API 上合作非常愉快，你们的反馈，甚至可以追溯到去年的反馈，对我们来说都非常有价值。
新旧实时 API 与模型的对比
Brad Lightcap: 也许你可以跟我们谈谈新旧实时 API 的区别，以及模型的差异，这些变化是如何改变你们为客户创造价值的能力的？
Srini Gopalan: 简单来说，它变得人性化多了。它的回应方式，比如在手机升级这个流程中，客户可能会提出各种各样的问题。我们喜欢这个模型的地方在于，它能始终跟上客户的思路，在客户需要的地方提供帮助。它能跟得上客户随机提出的各种问题，响应更迅速，并且其情感质量加上能将屏幕显示内容与语音结合的能力，所有这些都是一个巨大的进步。所以我们非常兴奋。对我们来说，一直困扰我们的一件事是，我们的客户使用我们的无线服务来购买各种东西，唯独不买无线服务本身，因为这个过程本身更复杂、更随机。我们很高兴能有一个工具，能很好地融入这个流程，让我们能够在客户需要的地方为他们服务。这其中很酷的一点是，你们能让客户与系统进行这样无缝、自然的互动。我认为这对大多数客户来说是不寻常的。
T-Mobile 的企业 AI 构建之道
Srini Gopalan: 我认为这正是 T-Mobile 品牌基因的核心，也是我们作为合作伙伴所做工作的核心。也许你可以跟我们谈谈，以这种方式在企业中构建 AI 意味着什么？以及你们在使用我们工具时是如何秉持这种理念的？
Julianne Roberson: 与你们的合作非常愉快，在过去一年里我们学到了很多。对我来说有几个重要的心得。第一，如果你只是想用 AI 来构建一个性能提升 10% 的交互式语音应答（IVR）系统，那你就想错了。你必须利用这项技术来彻底颠覆你现有的流程，利用这项技术的优势从头开始重建它们。如果你只是试图用它做一些增量式的改进，那只会令人沮丧，因为你没有发挥这项技术的真正力量。这是一个重塑流程的机会，如果你只是想削减一点成本之类，那是行不通的。我认为另一件大事是，要确保你使用技术的方式与你的品牌和文化相一致。在 T-Mobile，我们一直是行业的“颠覆者”（Un-carrier），对我们来说，这意味着要打破行业中那些不可接受的权衡。比如网络和价值之间的权衡，你可以得到最好的网络，但必须支付更多费用——我们打破了这一点。我们现在全力投入 AI，因为它能帮助我们打破人们认为必须做出的最大权衡之一：要么去实体店或与专家交谈才能获得优质服务，要么就只能忍受高度机械化的“按 1 转接”或那种无论你问什么都只会重复相同答案的语音助手。我们认为，有一种方法可以把专家放进你的口袋里，真正打破这种权衡。无论你身在何处，都能享受到 T-Mobile 的优质服务，这就是 AI 的承诺，也正因如此，它与我们“颠覆者”的文化是一致的。
Brad Lightcap: 太棒了。我们很高兴能为这样的体验提供动力，也对未来我们能共同构建的一切充满期待。
Srini Gopalan: 当然。
结束语
Brad Lightcap: 我们要感谢两位来到直播间。
Srini Gopalan: 谢谢你们。
Brad Lightcap: 那么，今天的直播到此结束。下次再见。我们非常感谢您的收看，并期待看到您在实时 API 上构建的精彩应用。下次见。
