हाल ही में, aiOla ने एक ओपन-सोर्स AI ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन मॉडल Whisper-NER लॉन्च करने की घोषणा की, जो ट्रांसक्रिप्शन प्रक्रिया के दौरान संवेदनशील जानकारी को वास्तविक समय में छिपा सकता है। aiOla का नया Whisper-NER OpenAI के उद्योग मानक ओपन-सोर्स मॉडल Whisper पर आधारित है, जो पूरी तरह से ओपन-सोर्स है, और अब इसे Hugging Face और Github पर प्राप्त किया जा सकता है, ताकि व्यापार, संगठन और व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोग, अनुकूलन, संशोधन और तैनात किया जा सके।

इजरायल की एआई कंपनी aiOla ने एक ओपन-सोर्स वॉयस रिकग्निशन मॉडल व्हिस्पर मेडुसा पेश किया है, जो उन्नत आर्किटेक्चर डिजाइन पर आधारित है, जिसमें मल्टीहेड अटेंशन मेकैनिज्म का उपयोग किया गया है, जिससे इसकी प्रोसेसिंग स्पीड OpenAI के व्हिस्पर मॉडल से 50% तेज हो गई है। व्हिस्पर मेडुसा समानांतर रूप से दस टोकन्स की भविष्यवाणी करता है, जबकि पारंपरिक रूप से एक बार में एक यह वॉयस रिकग्निशन की गति को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाता है, जबकि प्रदर्शन को बनाए रखता है। इसकी नवोन्मेषी प्रशिक्षण विधि कमजोर पर्यवेक्षित अध्ययन को अपनाती है, मुख्य प्रणाली को फ्रीज करके और使用

इजरायल की AI स्टार्टअप aiOla ने Whisper-Medusa नामक ओपन-सोर्स वॉयस रिकग्निशन मॉडल लॉन्च किया है। यह मॉडल OpenAI के Whisper की तुलना में 50% तेज है। यह मॉडल Whisper पर आधारित है और इसमें एक नवोन्मेषी "मल्टी-हेड अटेंशन" आर्किटेक्चर है, जो एक बार में अधिक टोकन की भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे गति में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है जबकि सटीकता अपरिवर्तित है। Whisper-Medusa को हगिंग फेस पर MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो अनुसंधान और वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति देता है। aiOla ने कमजोर पर्यवेक्षण के माध्यम से।