我實驗環境是部署在 GCP 上，Compute Engine 選用的 GPU 是 NVIDIA T4 1 x GPU，登入主機後第一件事當是是要先確定你啟用的 Instance 真的有 GPU 沒出意外的話，CLI 上會顯示 再來就是要確保你的主機有安裝好 CUDA，這邊基本上就是按照 Nvidia 官網上的教學一步一步的完成安裝 CUDA Toolkit 12.3 Update 1 Downloads 當你透過上述方法安裝完成 CUDA Toolkit 後，它已經包括安裝與該版本 CUDA Toolkit 相容的必要 NVIDIA 驅動程式。 Check for NVIDIA GPU and Driver Status 根據 NVIDIA 官方的教學完成 CUDA 安裝之後，可以使用 nvidia-smi 這個指令去查看 GPU 使用情況的資訊，包括驅動程式版本、GPU 利用率、記憶體使用情況等等。 如果一切順利，你的 CLI
Seamless 筆者一句話以概之：#翻譯蒟蒻 結案！ Meta 提出的 Seamless model 能夠實現 end-to-end 的表達性多語言翻譯，並支持串流的處理方式。其中一項重要貢獻是改進後的 SeamlessM4T v2 模型，該模型基於更新的 #UnitY2 框架，並增加了對低資源（low-resource）語言的訓練。#SeamlessAlign 的擴展增加了大量自動對齊數據，支持高達 76 種語言。 模型的關鍵特性 性能評估 這裡的「適應性協議（Adapted Protocols）」可能包括以下幾個方面 理論上 Meta 透過這些適應性協議進行的人類評估，有助於更全面地理解和改進這些先進的自動語音翻譯系統，確保它們不僅在技術層面上先進，也在實際使用中達到人類使用者的期望和需求。 道德和負責任使用 在資訊安全與軟體開發領域中，紅隊測試的意思是建構一組團隊去模擬針對特定系統的惡意攻擊，用於在早期發現系統中可能被大規模攻擊的弱點，並有計劃地去評估系統的堅固性。 當 Meta AI 說他們在 Seamless 專案中實作了 red-teaming 測試，直通常意味著 最終成果 Seamless 通過結合 #SeamlessExpressive 和 #SeamlessStreaming 這兩大關鍵元件，開發了首個可公開使用的系統 #Seamless，實現了即時的表達性跨語言溝通，這標誌著將通用語音翻譯器從科幻概念轉變為實用技術方面的重大進展。 Model 公開存取：包括模型、代碼和水印檢測器在內的貢獻已公開可用，Meta 表明了對開放科學和技術共享的承諾。 Meta Seamless 的潛在貢獻 Llama Emu Video & Emu Edit
