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vendredi 30 octobre 2026Mise à jour à 14 h 12Le FilNewsletterArchives

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  • @voicearena_ai · 🏆 NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe fait ses débuts à la première place parmi 14 systèmes du classement Diarization + ASR de Voice Arena. Sur l’ensemble du benchmark, il atteint un cpWER de 32,43 %. Ce test évalue si un système peut reconnaître à la fois les mots et les personnes qui les prononcent. Nous avons évalué 139 conversations mises de côté, avec 2 à 8 locuteurs...
  • Alex / @alex_tra_memory · NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe, porté sur Core ML et Core AI d’Apple, lancé le jour même de la sortie du M5 Pro. Core ML (vidéo) : une réunion de 49,5 min à 3 personnes → une transcription avec les locuteurs identifiés et les horodatages des mots en 6,0 s, 500 rtfx. - Encodeur vocal + tête CTC sur le GPU - Nemotron-3-Diarization sur le Neural Eng...
  • @vllm_project · 🎉 NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe est là — avec une prise en charge dès le premier jour via vLLM + NeMo Speech. 40 langues. Des enregistrements jusqu’à une heure. Des transcriptions guidées par prompts, l’identification des locuteurs et des questions-réponses sur l’audio. Poids ouverts en BF16, FP8 et NVFP4.
  • Ivan Fioravanti / @ivanfioravanti · NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe est génial ! J’y ai eu accès en avant-première et il est ultra polyvalent, essayez-le !
  • @artificialanlys · Nemotron 3.5 Transcribe de NVIDIA est à égalité à la première place parmi les modèles Speech to Text à poids ouverts, avec un WER de 2,8 %, et seulement 4 milliards de paramètres actifs. Nemotron 3.5 Transcribe est le nouveau modèle Speech to Text à poids ouverts de NVIDIA pour la transcription non continue, avec 30 milliards de paramètres au total et 4 milliards de paramètres actifs, et le plus précis...
  • Mia / @miaai_lab · NVIDIA a lancé Nemotron 3.5 Transcribe 🎙️ - 4 milliards de paramètres actifs - Prend en charge 40 langues - Classé n° 1 des modèles à poids ouverts sur huggingface - Excelle pour identifier ce qui a été dit et qui l’a dit. Pourrait tourner parfaitement sur un DGX Spark.
  • @varien · NVIDIA a résolu le problème de la transcription, et c’est le scénario parfait pour le démontrer. Je vous ferai part de mes propres conclusions !

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