「音频加速识别」共找到 974 篇相关文章
解码加速15倍！EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”
大语言模型参数膨胀，端侧部署难，量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出，采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”，在性能、效率、易用性等方面表现出色，打通AI全生态链路。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
LTX-2开源：首个能同时生成视频和音频的模型
LTX-2开源，它是Lightricks团队开发的首个开源多模态基础模型，能联合生成音频和视频。采用非对称双流扩散变换器架构，用深度多语言文本编码器，速度比许多纯视频开源模型快，让模型理解声画关联。
机器人新势力估值断层加速，具身智能靠什么穿越风暴？
文章指出机器人新势力估值断层加速，具身智能公司估值复杂，标准难统一。其智能路线收敛，但暂无领先团队。投资上，虽人才被认为处‘价值低谷’，但 VC 要回归商业本质，港股上市规则也引发担忧。
让龙虾看懂屏幕！谷歌多模态新成果，文本图像视频音频进同一空间
谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间，支持多模态混合输入，为AI Agent“看懂”世界提供关键基础，已展开公测。
大模型推理加速全链路：内存管理、编译优化、量化与并行策略
本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战，如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法，还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。
Qwen3-ASR的MLX原生实现：让SOTA语音识别跑满苹果芯片
Qwen3 - ASR是强大开源语音识别模型，但官方实现无法充分利用苹果芯片GPU能力。开发者完成MLX重写，让其能在苹果芯片上原生运行，实测性能佳，还有诸多核心功能及安装使用示例。
Mistral 发布 OCR 3，提升了手写及结构化文档识别的准确率
Mistral 发布 OCR 3，在多种文档类型上精度更高，超越前一代产品。能提取文本、识别图像并保留文档结构，输出 Markdown 格式。早期用户认可其性能和多语言支持，生产部署扩展快，价格有优势。
英伟达发布 Jet-Nemotron 系列小模型，理论最大加速比 56 倍
英伟达发布 Jet - Nemotron 系列小模型，在多项基准测试中表现出色，实现高吞吐量加速和高准确率。其训练采用 PostNAS 方案，对既有模型针对性优化，展示了在小模型优化上的可行技术路径。
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。