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本公开的实施例涉及使用主语音识别引擎和辅语音识别引擎的语音识别。所公开的语音识别技术通过以下操作改进用户感知的延迟，同时维持准确性：由主（例如，准确）语音识别引擎（SRE）和辅（例如，快速）SRE并行地接收音频流；利用主SRE生成主结果；利用辅SRE生成辅结果；将辅结果附加到词列表；以及将主结果合并到词列表中的辅结果中。将来自主SRE和辅SRE的输出组合到如本文中所描述的单个解码器中改善了用户感知的延迟，同时维持或者提高了准确性，以及其他优点。

本公开的实施例涉及高效地互连多个计算节点以形成线路交换网络。一种用于互连多个计算节点的系统，包括多个光路交换机和多个电路交换机。第一网络级包括从多个光路交换机和多个电路交换机中选择的第一多个线路交换机。多个计算节点中的每个计算节点光耦合到第一多个线路交换机中的至少一个线路交换机。第二网络级包括从多个光路交换机和多个电路交换机中选择的第二多个线路交换机。第一多个线路交换机中的每个线路交换机光耦合到第二多个光路交换机中每个线路交换机。

本文描述了能够执行具有推理解释的基于AI的恶意性分类的技术。通过将AI提示词与文件一起作为输入提供给AI模型，使AI模型将文件分类到恶意类别或非恶意类别，并且使AI模型提供描述推理的解释，推理由AI模型使用以执行分类。AI提示词请求AI模型在恶意类别与非恶意类别之间进行选择，并且还请求解释。从AI模型接收对AI提示词的响应。响应包括指示，指示用于指示AI模型将文件分类到的所选择类别，并且响应还包括解释。解释被存储和/或经由用户界面提供给用户，并且关于文件执行安全操作。