来源 | 机器之心
Mamba 这种状态空间模型（SSM）被认为是 Transformer 架构的有力挑战者。近段时间，相关研究成果接连不断。而就在不久前，Mamba 作者 Albert Gu 与 Karan Goel、Chris Ré、Arjun Desai、Brandon Yang 一起共同创立的 Cartesia 获得 2700 万美元种子轮融资。
Cartesia 创立于 2023 年。该团队在相关博客中写到，他们的使命是「构建具有长记忆能力的实时智能，无论你身在何处都能运行。」而其中一部分目标便是「把（Mamba）这些前沿模型带给我们的客户，帮助他们构建实时 AI 应用的未来。」
Albert Gu 的推文
Cartesia 是斯坦福人工智能实验室（Stanford AI Lab）多年来在 SSM 上研究成果的结晶，算得上是学术界到产业界成果转化的又一典范。该团队写到：「在过去四年中，我们构建了 SSM 背后的理论，并对其进行了扩展，让其可在文本、音频、视频、图像和时间序列数据等多种模态下达到 SOTA 的结果。」
消息发布后，人们纷纷点赞，包括 Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf 以及 Vercel CEO Guillermo Rauch。
Mamba 要落地，第一步是文本转语音？
Transformer 的最大痛点就是线性注意力机制，这导致模型在处理长文本时计算量暴增，比如上下文增加 32 倍时，计算量将增加 1000 倍。Mamba 通过引入「SSM」，成功将计算量增长从平方级降至线性，不仅能处理百万级 token 的长序列，还实现了 5 倍的推理吞吐量提升。
论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2312/2312.00752.pdf
「SSM」的突破让 Mamba 在语言建模方面的效果尤为出色，甚至能击败 Transformer。但从 Cartesia 的产品来看，Mamba 的主要作者 Albert Gu 首先把宝押在了文本转语音上。
他们将 Cartesia 的使命定位为打造具有长期记忆能力、可以在任何地方运行的实时智能系统。
Cartesia 的官方博客写道：「基于 Transformer 架构的模型仍有重要局限，它们一次只能处理和生成很短的信息（几分钟的音频或几秒钟的视频），无法高效地保持交互状态，在大多数硬件上实时运行的成本也太过昂贵。」而能将长序列数据压缩成固定大小的状态的 S4 和 Mamba 架构正好是这些问题的「特效药」。
基于这样的理念，Cartesia 在今年推出了第一个产品 Sonic。这是一个可部署在移动设备上的文本转语音模型，并提供 API 服务。
试玩链接：https://play.cartesia.ai/text-to-speech
除了基础的文本转语音功能，Sonic 还支持声音克隆，并允许用户调节语速、情感、发音和口音等参数。
Sonic 目前支持 15 种语言，还可以按性别调整男性、女性和中性三种选项：
Cartesia 选择了「最快、质量最高」作为 Sonic 的宣传语：它可以在仅 90 毫秒内（大约是眨两次眼睛的时间）流式输出第一个音频字节，完美适用于实时和对话式体验。
机器之心也尝试了一下，Sonic 的速度确实是「超音速」级的，有点偏科，更擅长英语「母语」，中文的 AI 味仍然很重。
提示词：你在以下时间有空吗？上午 10:00、10:05、10:10、10:15、10:20、10:25、10:30、10:35、10:40、10:45、10:50 或 10:55?
提示词：How much wood could a woodchuck chuck if a woodchuck could chuck wood? A woodchuck would chuck as much wood as a woodchuck could chuck if a woodchuck could chuck wood.
论文地址：https://stacks.stanford.edu/file/druid:mb976vf9362/gu_dissertation-augmented.pdf
Tri Dao：Together AI 首席科学家、普林斯顿大学计算机科学助理教授、Flash Attention 提出者、Mamba 的另一位作者。 Stefano Ermon，斯坦福大学计算机科学副教授。 Simran Arora，Stanford AI Lab 在读博士，其一作论文《Ask Me Anything: A simple strategy for prompting language models》是 ICLR 2023 的 Spotlight 论文。 Sabri Eyuboglu，Stanford AI Lab 在读博士，其一作论文《Simple linear attention models balance the recall-throughput tradeoff》获得了 ICML 2024（用于基础模型的高效系统研讨会） 的最佳论文奖。 Ishaan Preet Singh，投资者之一，曾参与投资了多家创业公司。
