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Sakana AI推出KAME系統，延遲接近零的同時實現更深層知識注入
AIMPACT 消息，5 月 3 日（UTC+8），Sakana AI推出混合架構KAME，可在保持接近零延遲的同時實時注入後端LLM知識。該系統由兩個異步組件並行運行：前端基於Moshi架構的S2S模塊以約80毫秒週期處理音頻並立即生成響應；後端由STT組件和完整LLM組成，持續構建部分轉錄並生成oracle流式傳回前端，當更好oracle到達時可中途修正響應。評估顯示，單獨Moshi得分2.05，KAME+gpt-4.1得分6.43，KAME+claude-opus-4-1得分6.23，延遲均與Moshi相當；領先級聯系統Unmute得分7.70但延遲達2.1秒。KAME後端無關，支持在推理時切換LLM而無需重新訓練。