#conversationalai — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #conversationalai, aggregated by home.social.
-
Call for Papers: Special Issue on "Smart Voice Agents" in the Journal on Multimodal User Interfaces (JMUI / Springer).
Topics include:
Real-time turn-taking & latency
Interoperability & multi-agent protocols
Voice-first web & XR accessibility
Multimodal coordination
Privacy, trust & delegation
Submission guidelines & details:
https://sites.google.com/view/smartvoiceagents/start-page
#CallForPapers #CFP #VoiceAgents #HCI #Multimodal #AI #Accessibility #W3C #ConversationalAI -
Call for Papers: Special Issue on "Smart Voice Agents" in the Journal on Multimodal User Interfaces (JMUI / Springer).
Topics include:
Real-time turn-taking & latency
Interoperability & multi-agent protocols
Voice-first web & XR accessibility
Multimodal coordination
Privacy, trust & delegation
Submission guidelines & details:
https://sites.google.com/view/smartvoiceagents/start-page
#CallForPapers #CFP #VoiceAgents #HCI #Multimodal #AI #Accessibility #W3C #ConversationalAI -
Call for Papers: Special Issue on "Smart Voice Agents" in the Journal on Multimodal User Interfaces (JMUI / Springer).
Topics include:
Real-time turn-taking & latency
Interoperability & multi-agent protocols
Voice-first web & XR accessibility
Multimodal coordination
Privacy, trust & delegation
Submission guidelines & details:
https://sites.google.com/view/smartvoiceagents/start-page
#CallForPapers #CFP #VoiceAgents #HCI #Multimodal #AI #Accessibility #W3C #ConversationalAI -
Call for Papers: Special Issue on "Smart Voice Agents" in the Journal on Multimodal User Interfaces (JMUI / Springer).
Topics include:
Real-time turn-taking & latency
Interoperability & multi-agent protocols
Voice-first web & XR accessibility
Multimodal coordination
Privacy, trust & delegation
Submission guidelines & details:
https://sites.google.com/view/smartvoiceagents/start-page
#CallForPapers #CFP #VoiceAgents #HCI #Multimodal #AI #Accessibility #W3C #ConversationalAI -
Call for Papers: Special Issue on "Smart Voice Agents" in the Journal on Multimodal User Interfaces (JMUI / Springer).
Topics include:
Real-time turn-taking & latency
Interoperability & multi-agent protocols
Voice-first web & XR accessibility
Multimodal coordination
Privacy, trust & delegation
Submission guidelines & details:
https://sites.google.com/view/smartvoiceagents/start-page
#CallForPapers #CFP #VoiceAgents #HCI #Multimodal #AI #Accessibility #W3C #ConversationalAI -
Trade Desk says Koa AI in Zuma cuts CPAs 32% across 62 campaigns: Conversational assistant, frequency controls and lift studies arrive in closed beta, limiting which traders can test them now. Wider availability stays undated. https://ppc.land/trade-desk-says-koa-ai-in-zuma-cuts-cpas-32-across-62-campaigns/ #TradeDesk #KoaAI #Zuma #DigitalMarketing #ConversationalAI
-
Trade Desk says Koa AI in Zuma cuts CPAs 32% across 62 campaigns: Conversational assistant, frequency controls and lift studies arrive in closed beta, limiting which traders can test them now. Wider availability stays undated. https://ppc.land/trade-desk-says-koa-ai-in-zuma-cuts-cpas-32-across-62-campaigns/ #TradeDesk #KoaAI #Zuma #DigitalMarketing #ConversationalAI
-
Trade Desk says Koa AI in Zuma cuts CPAs 32% across 62 campaigns: Conversational assistant, frequency controls and lift studies arrive in closed beta, limiting which traders can test them now. Wider availability stays undated. https://ppc.land/trade-desk-says-koa-ai-in-zuma-cuts-cpas-32-across-62-campaigns/ #TradeDesk #KoaAI #Zuma #DigitalMarketing #ConversationalAI
-
Trade Desk says Koa AI in Zuma cuts CPAs 32% across 62 campaigns: Conversational assistant, frequency controls and lift studies arrive in closed beta, limiting which traders can test them now. Wider availability stays undated. https://ppc.land/trade-desk-says-koa-ai-in-zuma-cuts-cpas-32-across-62-campaigns/ #TradeDesk #KoaAI #Zuma #DigitalMarketing #ConversationalAI
-
#NeuroSapiens+ #Living #TransConsciousAI. The only autonomous, local, self-regenerative, self-energizing, and self-aware #conversationalAI. No SaaS, LLM, server, cloud, API, or black box. Just #SacredLogic & #TCSAI. https://los-susurros-de-cantero.blogspot.com/2026/07/neurosapiens-living-transconscious-ai.html #AI #ArtificialIntelligence #SupraAIChat
-
Voice Bot Development: The Ultimate Guide for 2026
Voice bots are transforming customer interactions with AI-powered, natural voice conversations. Discover how voice bot development works, the best technologies to use, key business applications, and how to choose the right development partner for your project.
🔗 https://lemolite.com/blog/voice-bot-development-guide
#VoiceBotDevelopment #VoiceAI #ConversationalAI #AIDevelopment #VoiceAssistantDevelopment #ChatbotDevelopment #ArtificialIntelligence #BusinessAutomation #CustomerExperience #LemoliteTechnologies #DigitalTransformation #AIInnovation #AutomationTechnology #TechTrends2026 #MachineLearning
-
https://winbuzzer.com/2026/05/29/sesame-launches-iphone-voice-ai-app-with-four-agents-xcxwbn/
Sesame has put its hypereralistic conversational AI agents on iPhone, opening a public preview app that turns its research demo into a consumer product.
#AI #VoiceAI #ConversationalAI #VoiceAssistants #AIAgents #AIAssistants #AIAudio #AIVoices #AIVoiceGeneration #SpeechSynthesis
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
https://www.fogolf.com/1163663/liv-golf-debuts-ai-fan-caddie-second-screen-companion/ LIV Golf debuts AI ‘Fan Caddie’ second-screen companion #Agentforce #AIAgents(AgenticAI) #ArtificialIntelligence(ai) #ConversationalAI #CustomerData #DataPlatform #DataVisualisation #DigitalTransformation #DirectToConsumer(D2C) #ECommerce(eCommerce) #FanExperience #GenerativeAI(GenAI) #Golf #GolfNews #Hospitality #Personalisation #PredictiveAnalytics #RealTimeData #Retail #salesforce #Semiconductors #Slack #SportsTechnology(SportsTech) #ticketing
-
Game On: MOD 制作者が NVIDIA RTX Remix と生成 AI を使ってクラシック ゲームを再構築する方法 – NVIDIA https://www.playing-games.com/808800/ #ArtificialIntelligence #ConversationalAI #Game #GameNews #GamingNews #GeForceRTX #NVIDIARTX #RTXAIGarage #ゲーム #ゲーム最新情報
-
PeppercornAI, a Cardiff-based insurtech, raised £3.25M, led by Wealth Club, to enhance its AI conversational platform despite a challenging funding environment for UK fintech.
#PeppercornAI #CardiffTech #Insurtech #WealthClub #AIConversational #Funding #UKFintech #TechInvestment #AIPlatform #InvestmentUpdate #ChallengingTimes #UKTech #AIAdvancements #WealthClubInvestment #CompanyGrowth #TechFunding #ConversationalAI #UKBusiness #FinancialTech #AIandFinance #BusinessGrowth #FintechNews #Cardiff
-
If your org is looking to sponsor an academic conference on natural language generation and/or dialogue and related areas (e.g. #ConversationalAI, #DialogueSystems, #CUI), let me know and I can put you in touch with this year's sponsorship chair for the joint meeting of SIGDIAL and INLG.