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英伟达开源上瘾了！推出了一款实时语音智能体的终极 ASR：24ms 极速锁定。
英伟达开源了Nemotron Speech ASR模型，它是低延迟、实时流式语音识别模型，单句转录锁定仅需24毫秒。其核心能力包括缓存感知、运行效率高、动态运行灵活，还被放进完整语音智能体方案。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
2 亿美元 ARR，AI 语音赛道最会赚钱的公司，ElevenLabs 如何做到快速增长？
AI音频独角兽ElevenLabs估值66亿美元，从“小公司”成长为独角兽。其CEO回顾创业历程，分享心得，如结合研发与产品、融资绑定产品动态、靠三点优势不被OpenAI取代等，还谈及人才、融资、业务等方面策略。
Speech LLM 的下一个突破口：你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’，此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构，从输入端破局，仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’，对多模态模型设计有启发。
海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。
本科必学Dijkstra算法被超越！清华段然团队打破图灵奖得主证明的普遍最优性
本科经典算法Dijkstra被清华段然团队超越，新算法运行速度比任何Dijkstra及其改进算法都快，还解决了“排序障碍”问题。该算法改进了图灵奖得主Tarjan的算法，在理论和实际应用中意义重大。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。
中国团队重新定义“星际之门”！全球首个太空计算星座已实现常态化商用
中国国星宇航团队发射的太空计算星座，在第四届琶洲算法大赛中助力佳都科技团队完成交通行业算法上星运行，实现常态化商业运营，标志轨道AI计算进入工程化阶段。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。