私たちがデザインエージェントをどのように構築したか
LangChainが、ブランドに合わせた動画、グラフィック、プレゼンテーション資料を生成するSlack向けのオープンソース型デザインエージェント「Content Studio」と、それを支えるハーネスをどのように構築したか。
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LangChainが、ブランドに合わせた動画、グラフィック、プレゼンテーション資料を生成するSlack向けのオープンソース型デザインエージェント「Content Studio」と、それを支えるハーネスをどのように構築したか。
arXiv:2610.33036v1 公表タイプ:新規 要旨:発話スタイルキャプション(SSC)は、声の質感、プロソディー、表現力といったパラリンガリスティックな属性を捉えながら、話し方がどのように伝えられているかを自然な言語で記述することを目的としています。会話型AIエージェント、制御可能な音声生成、大規模な音声アノテーションなど、多くの下流アプリケーションでは、単一で区別されない記述ではなく、話者の特性、感情、発話スタイルなど、特定の側面を対象とした次元別のスタイルキャプションが必要とされています。しかし、既存の研究には、制御可能な発話スタイルキャプションに関する統一的な定式化が欠けています。本研究では、このギャップを埋めるために、SSCを指示に従う音声言語タスクとして定式化し、明示的な指示によって発話スタイルの次元を指定する形で取り組みました。