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B站下场自研AI配音！纯正美音版甄嬛传流出，再不用看小红书学英语了（Doge）
B站发布TTS模型IndexTTS2，亮点是实现时长控制时再现符合Prompt的情感特征，支持两种生成方式，经测试多项指标达SOTA。它由三核心模块组成，还可能是代号H的AI创作工具一环。
隐私优先的本地匿名化小模型：在数据离开设备前保护个人信息
最强 AI 模型在云端，安全数据在本地，这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法，不重写提示，只替换敏感信息，用小模型实现精准匿名化，有实用价值。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
太炸了！小扎2亿美金挖走了庞若鸣，比库克年薪还高
外媒爆料小扎花2亿美金挖走苹果智能基础模型负责人庞若鸣，薪酬比库克高，且大部分与绩效挂钩。庞若鸣履历出色，领导苹果自研大模型核心团队，成果关乎苹果产品未来。
一个超级搜索Agent开源，超低成本拉满搜索推理能力！小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布，打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能，解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题，通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术，展现强大搜索推理能力。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
小扎狂砸3亿美金薪酬包！奥特曼放狠话：传教士终将打败雇佣兵
新智元报道，Meta挖走近十位OpenAI研究员，小扎砸3亿美金薪酬包。奥特曼内部喊话“传教士将打败雇佣兵”，抨击Meta挖人，还暗示评估薪酬方案。当前硅谷AI抢人大战白热化，人才薪酬暴涨。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
刚刚，小云雀的短剧Agent上线了，背后是字节自己的Seedance 2.0。
字节的小云雀短剧Agent上线，以Seedance 2.0为底层模型。它能根据剧本或设定自动生成高质量短剧，提升了AI短剧创作效率，且不挑风格。文中还介绍了使用流程及剧本创作方法。