Third Intelligence, açık ağırlıklı Japonca konuşma tanıma modeli Haas-ja-v1.0’ı Apache 2.0 lisansıyla yayımladı. Şirketin beş veri kümesine dayalı değerlendirmesinde model %6,12 katı CER elde etti; bildirilen saatlik maliyet tahmini, GPT-Transcribe’dan yaklaşık 75–100 kat düşük. Haas-ja-v1.0, 615,8 milyon parametreli ve yaklaşık 46.000 saatlik veriyle eğitilmiş. Şirket, asr-ja-bench v1.1’deki 18.318 ifade ve 23,38 saatlik Japonca konuşma üzerinde açık modeller arasında en iyi katı CER sonucunu bildirdi.
Vals AI’nin çalışması, Çin modellerinin siyasi sorulara verdiği yanıtların model, istem dili ve kullanım bağlamına göre değiştiğini bildiriyor. Şirketin ölçümü doğruluğu değil, yanıtların Çin hükümetinin belirli görüşleriyle ne ölçüde örtüştüğünü değerlendiriyor. Araştırmacılar yüzlerce soruyu farklı dillerde ve yanıt biçimlerinde test etti. Çince istemler çoğu modelde daha hükümet yanlısı sonuçlar üretirken, bazı Çin dışı modeller de zaman zaman resmî görüşlerle örtüştü. Gerçekçi iş görevlerinde eğilimleri saptamak daha zordu.
