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小米语音首席科学家：AI发展的本质就像生物进化，不开源要慢1000倍 | MEET2026

小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出，AI发展像生物进化，是不断试错过程，开源是核心加速器，没开源行业进化或慢千倍，大公司应“两条腿走路”。

豆包语音团队发布「AI 多人有声剧」自动化方案，基于多角色 Seed - TTS - 2.0 模型，实现从小说文本到有声剧成品端到端 AI 制作，成本和周期大降，首批有声剧已在番茄小说 App 上线。

OpenAI推出GPT - 4o图像生成功能，AI生图安全挑战凸显，区分生成与真实图像成难题。北大与腾讯优图研究人员用正交子空间分解解决AI生图检测泛化难题，论文被ICML 2025接收。

在AI大模型时代，大家想让模型更个性化。最近GitHub爆火的开源项目`WeClone`，用微信聊天记录训练专属AI打造数字分身，还能语音克隆。它全链路覆盖、支持多模型，有隐私保护等特色，操作也有介绍。

介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS，它专为播客场景设计，以超低延迟实现零样本语音合成，预训练大量播客数据，支持长内容连贯生成，还介绍了使用步骤、适用场景等。

清华等多校及字节跳动研究者全面调研语音分离领域，撰写综述论文，分析200余篇代表性论文。从问题定义、学习范式、模型架构等多维度展开，还探讨评估指标、数据集等，指出未来挑战与探索方向。

作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。

B站Index团队开源文本转语音模型IndexTTS - 2.0，引发关注。它解决了传统AR模型时长控制难题，实现零样本TTS双维度控制，在多方面表现优异，为B站出海及AIGC应用奠定基础。

北大团队提出 INP - CC 模型重塑开放词汇 HOI 检测。它提出交互感知提示生成和概念校准两项创新，结合输入图片特性构造提示集合，引入‘困难负样本采样’策略，在两大数据集上表现超 SOTA。

传统TTS模型对个人开发者和边缘设备不友好，最近Github上开源的Pocket - TTS仅100M参数，能在普通CPU上超实时语音合成，支持语音克隆，安装简单，适合多种本地语音开发场景。