wir bewegen uns endlich von Sprache-zu-Text zu Umgebung-zu-Kontext!! Standard-Sprachassistenten verwenden eine ASR (Spracherkennung)-Pipeline, die 90 % des akustischen Kontexts entfernt. Was OpenHome zeigt, verwendet wahrscheinlich native Audio-Transformer oder CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining)-Einbettungen, um rohe Audiospektren kontinuierlich zu verarbeiten. Es erkennt akustische Ereignisse (AED) und paralinguistische Hinweise (Seufzer, Ton) anstelle von nur Wörtern. Jetzt integrieren Sie einen immer aktiven Kamerafeed mit visuellen Transformatoren, und Sie haben Ihrem Agenten Augen gegeben, die seinem räumlichen Hören entsprechen. Echte multimodale Sensorsfusion könnte manuelle Aufforderungen obsolet machen. Nur etwas zum Nachdenken.