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SteerablePlex：可引导全双工语音模型与SimIF-Bench
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv Audio and Speech发布一手研究，提出SimIF-Bench，用于评测对话模型能否在规定场景内按顺序完成多个目标；结果显示当前开源全双工模型难以遵循此类约束。团队进一步提出基于GDPO的训练方法，使全双工模型在保持轮次切换能力的同时遵循文本指令，生成SteerablePlex。连接异步后端语言模型后，其多阶段约束遵循能力优于现有开源模型和GPT-Realtime。
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最新进展10月9日 12:00
研究称SteerablePlex连接异步后端语言模型后，多阶段约束遵循能力优于现有开源模型和GPT-Realtime。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Audio and SpeechSteerablePlex：全双工语音模型能被引导吗？
研究提出 SimIF-Bench，用于评测对话模型是否能在规定场景内按顺序完成多个目标，结果显示当前开源全双工模型难以遵循此类约束。团队进一步提出基于 GDPO 的训练方法，让全双工模型在保持轮次切换能力的同时遵循文本指令，生成 SteerablePlex。连接异步后端语言模型后，其多阶段约束遵循能力优于现有开源模型和 GPT-Realtime。
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