Tether AI Research推出QVAC TranscribePsy，这是一款254M参数的多语言自动语音识别模型，设计为完全在设备端运行。
“该模型是Tether更广泛努力的重要一步，旨在将先进的AI能力直接带到智能手机、智能眼镜和人形机器人上，同时保护用户数据隐私，”Tether在一份声明中表示。
该模型支持开发者创建可离线运行的语音识别应用，无需将用户音频发送到云服务器。它可以近乎实时地处理来自iPhone和智能眼镜等各种设备的音频，也可以直接在人形机器人的板载处理器上运行。
Tether以USDT稳定币发行方而广为人知。该公司表示，其对隐私的重视旨在回应人们日益增长的担忧：设备可能会监听机密的工作或家庭讨论，以及附近那些并未同意使用这项技术的人发出的声音。Tether特别指出，通过智能眼镜进行本地转录可用于医疗咨询、法律访谈、治疗会谈，以及包含敏感信息的机密新闻报道。
在接受测试的6款智能手机中，QVAC TranscribePsy的运行速度最快，比第二快的模型快2.6倍。借助Core ML，它可以在iPhone 17 Pro Max上用1.65秒转录10分钟音频，同时与竞品相比占用更少的磁盘空间和内存。
“AI的未来不应意味着让中心化平台深入窥探我们的私人生活，”Tether首席执行官Paolo Ardoino表示。“AI将成为我们手机、眼镜和机器的一部分，但这并不意味着我们的数据必须离开这些设备。我们希望看到强大的AI直接运行在人们已经拥有的设备上，由用户掌控自己的数据，同时维护隐私。”