搜索：任务型语音对话

「任务型语音对话」共找到 2664 篇相关文章

手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里

中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。

南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。

百度文库、百度网盘联合发布全球首个全端通用Agent——GenFlow2.0，能让100+AI专家Agent天团并行工作，3分钟交付5、6个复杂任务，还能随时改需求。它依托权威资料，可控性强，多任务并行，已上线百度文库Web端/APP。

Claude Code刚发布后台任务功能，产品经理宣布它能处理长时间后台任务，不阻塞工作流程。有人将其变为全自动DevOps智能体用于运维，设置简单，还能语音播报、远程告警、自主诊断等。

Anthropic宣布给Claude Opus 4和4.1赋予主动终止对话能力，这是潜在AI福利探索工作一部分。因用户辱骂或提有害要求时Claude有类似“痛苦”反应，此功能极端情况才用，社区对此看法不一。

Liquid AI发布首个端到端音频基础模型LFM2 - Audio - 1.5B，参数1.5B，能在本地设备处理高质量端到端音频任务。它是统一多模态模型，支持两种生成策略，多种应用场景，虽仅支持英文但性能出色。

人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。

国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。

论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。

今天凌晨，OpenAI的Sam Altman回应删除与Jony Ive信息一事，公布与iyO交涉邮件，透露收购io是为开发硬件语音AI Agent。iyO曾邀OpenAI投资、合作，演示失败后被弃，双方因名字打官司。