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卡内基梅隆大学开源LegoGPT,用AI设计乐高模型

卡内基梅隆大学开源LegoGPT,可依文本提示生成物理乐高模型。它把乐高设计转为自回归文本生成任务,基于LLaMA - 3.2 - 1B - Instruct微调,应用场景广泛,如教育、玩具设计等。

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脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作:别再给模型叠加「高级词」了!模型更爱听「大白话」

脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law,即文本频率定律,揭示文本频率对模型训练及推理的重要性,还给出工程解法,实验效果显著,为行业带来新思路。

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让大模型“吃一堑一智”,南理工百度等提出模型记忆新方法

南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem,构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆,让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现,强模型记忆还可迁移给小模型

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阿里 Qwen 又双叒发模型,继基础、编程模型后,最强推理模型 Qwen3 Thinking 登场,击败Gemini 、R1?

阿里通义千问发布最强推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507,逻辑、通用技能等能力更强,原生支持 256K 上下文。此前已发布基础和编程模型,Qwen API 在 OpenRouter 表现佳,受社区关注。

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英伟达帮你省钱,让大模型推理「短而精」,速度快5倍

过去大模型推理追求链思维,导致推理链、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法,通过强化学习优化方法让模型‘短而精’,推理度减超70%且准确率不变,还适用于大模型

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本地可运行的高质量的文本转语音模型

介绍Kyutai的Pocket TTS,一款轻量级文本转语音应用,可在CPU高效运行,模型小且低延迟,支持Python API和CLI,能语音克隆,还可在浏览器试用,目前仅支持英语,也有社区浏览器端实现。

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无限、零掉帧!StableAvatar口型同步全新技术

当前音频驱动头像视频生成扩散模型合成视频时难兼顾音频同步与身份一致,瓶颈在音频建模。复旦大学提出StableAvatar,首个端到端视频扩散Transformer,能无限时生成,还介绍原理与演示效果。

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端到端语音模型:从语音表征到模型架构

本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑,涵盖识别、合成等方面;阐述端到端语音模型构建,涉及表征、架构、训推和任务;还提及模型评估方法。

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基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型

传统Transformer架构处理文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。

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陈丹琦新作:大模型强化学习的第三条路,8B小模型超越GPT-4o

陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法,支持在基础模型上直接使用,节省后训练成本。它让模型生成CoT,用奖励模型评价输出,使小模型超越大模型,推理更像人类。

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