音声エージェントは音声合成を開始する前にエージェントの完全な応答を待つことが多く、ユーザーが直接感じる遅延が大きくなります。この投稿では、各文を Amazon SageM の Kokoro-82M テキスト読み上げモデルにストリーミングする方法を示します。
コンピューティングの供給、エネルギー、データセンターの容量によって、AI をいかに安価に実行できるかが決まります。インフラストラクチャの変化は数週間後に推論コストに現れます。
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