苹果重磅研究破解Siri“慢吞吞”痛点：响应速度或暴增数倍！

核心要点：

• 苹果最新研究论文提出“Principled Coarse-Graining (PCG)”方法，可大幅加速Siri语音token生成，同时保持原有语音质量。
• 该技术通过“声学相似组（Acoustic Similarity Groups）”将声学相似的token进行分组，避免当前系统因过度严格匹配而导致的处理拖慢。
• 这项突破有望让Siri变得显著更快、更灵敏，直接解决用户长期吐槽的“反应迟钝”问题。

目前，人们对更聪明、更实用的Siri语音助手寄予厚望，主要还是短期依赖苹果刚刚宣布的与谷歌合作——引入Gemini技术来提升自家AI能力。但从长远来看，一篇全新研究论文提出了一种方法，有望让苹果完全靠自己就能让Siri速度飞起。

这篇名为《Principled Coarse-Grained Acceptance for Speculative Decoding in Speech》的论文，由苹果公司与特拉维夫大学五位研究者共同完成，并于上月底正式发布（经我们报道）。论文提出了一种全新方法，用研究者的话说，就是能够“在保持语音质量的前提下加速语音token生成”。

研究人员认为，速度提升的关键在于“避免不必要的严格要求”。他们写道：“对于生成声学token的语音大模型来说，精确的token匹配过于严苛：许多离散token在声学或语义上是可以互换的，这导致接受率降低，严重限制了加速潜力。”换句话说，当两个语音token足够相似、听起来或含义基本相同时，非要精确判定到底选哪一个，其实是在白白浪费时间和算力。

为此，他们提出的解决方案是将声学相似的token进行分组处理。

论文解释道：“我们提出Principled Coarse-Graining（PCG）框架，用组级别验证替代传统的精确token匹配。我们在目标模型的token嵌入空间中构建声学相似组（Acoustic Similarity Groups，ASGs），捕捉模型内部对语义和声学相似的组织方式。PCG在ASGs的粗粒度分布上进行推测采样，并在组级别执行拒绝采样。”

研究人员宣称，这一方法能在几乎不牺牲可靠性的前提下显著提升速度。实验结果（详见论文第4页）显示，随着每秒token数量的增加，准确率略有下降，但下降幅度远小于传统推测解码方式。

论文虽然技术性较强，但篇幅不长。感兴趣的读者可以直接查看PDF完整内容。