500万+真实的猫狗声音样本，通过深度学习算法打造了一个庞大的情绪数据库

刚出来的Pettichat用了500万+真实的猫狗声音样本，通过深度学习算法打造了一个庞大的情绪数据库。它像一台实时翻译器，能在1秒内给出回应，准确率更是高达94.6%。这个核心技术就好比是一把解开宠物语言密码的钥匙。比如泰迪发出焦虑的呜咽声，或者田园猫发出满足的呼噜声，这些细微差别里藏着复杂的情绪。研发团队把这些声音经过专业宠物行为学家标注后，给Pettichat喂进去学习。它用的是Transformer架构，跟ChatGPT那个技术是同源的，还结合了阿里云通义千问大模型的多模态语义理解能力。虽然只是做翻译，但Pettichat不光靠听叫声的音调高低，还会结合场景来判断宠物到底是兴奋、警告、满足还是焦虑。它通过云端AI和边缘计算的协同工作，保证了反应速度。为了让产品更懂你家宠物的独特“方言”，它还具备自学习功能。每次用的时候都会记录和分析佩戴宠物的发声习惯，然后通过机器学习不断优化识别模型。有内测用户反映说，刚开始用的时候翻译还不太准，但只要用了一周左右，它连撒娇和真生气的叫声都能分清了。这次产品是由来自浙江大学、新加坡国立大学的顶尖团队研发的，他们跟DeepSeek、宇树科技的创始人是同出一流学术渊源的同学。他们依托通义实验室和专业兽医院的资源，花了两年时间才完成了三轮产品迭代。研发团队表示，Pettichat会在四月中旬正式上市，之后还会通过OTA升级不断优化算法。