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Meta发布Omnilingual ASR：支持1600+语言的开源语音识别系统
Meta发布全新自动语音识别系统Omnilingual ASR，支持超1600种语言，核心创新是零样本和少样本学习能力，降低小语种语音识别门槛。项目提供不同规模模型，安装调用简单，目前仅支持40秒内音频，数据集和项目均开源。
独家丨小鹏机器人团队“广招兵马”，原字节 Seed 陈杰已加入
AI科技评论独家消息，小鹏机器人团队正招人，原Seed强化学习大佬陈杰已加入。此前鹏行团队规模有过缩减，如今行业竞争加剧，其重又开启招兵买马。小鹏在机器人领域投入已久，何小鹏还表示会继续加大投入。
DeepSeek开源，Agent能力大升级，剧透2026！
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale，亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模，靠架构优化等提升性能、降低成本，坚持自我路线很稳，V3.2继续提升能力。
奥特曼：感受不到GPT-5变强，是因为你还不够「专业」
GPT-5发布后口碑不佳，直播事故、网友吐槽、专家唱衰不断，有人喊出‘AI第二次寒冬要来了’。但奥特曼认为这是节奏和期待错位，GPT-5在科研等高阶领域有提升，技术范式也有转变，且OpenAI仍看重规模。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC：当堆砌「暴力美学」触顶，AI Infra 如何求变？
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流，捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率，Token推理成算力消耗主体，AI工厂和Token工厂共生，未来竞争聚焦效率，不同玩家各有优劣。
英伟达祭出NVFP4核弹：大模型训练根本性转变，GB300效率狂飙7倍
英伟达推出新格式NVFP4，能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度，是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段，但正与多组织合作。还介绍其方法、优势，实验也证明它在大规模训练的有效性。
7个人、5个月！Anthropic造出了Git替代品
Anthropic因AI编程规模暴涨，原有Git架构无法满足超大型单体代码仓库的需求，7人工程师团队借助Claude，耗时5个月从零开发出内部源代码控制系统Scion及配套工具，并完成全部迁移，本文分享了整套设计思路与工程实践。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。
当前的上下文方案，本质是暴力破解！DeepMind 创始人：忽强忽弱的 AI，才是真正的灾难，突破在记忆系统
在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。