「零样本破译」共找到 510 篇相关文章
开源播客TTS神器！高效TTS模型：Muyan-TTS，0.33秒生成1秒音频，零样本语音合成！
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。
B站出海的强有力支柱：最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代
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。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
小钢炮开源，一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」，模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型，采用双轨架构。仅需一张RTX 3090，2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据，具备零样本声音克隆等特点，实现大模型训练平民化。
全球首创！B站推出影视级TTS语音模型，支持零样本语音+情绪双克隆，精准时长控制！
近日，B站语音团队推出全新一代语音合成模型IndexTTS2，提供影视级音质、情绪克隆和时长控制。其情绪与时长精细控制功能全球首创，还具备零样本语音克隆等能力，支持本地运行与中英文双语。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
对话零跑汽车周洪涛、冯铭月：零跑世界模型的300天｜甲子光年
本文是甲子光年对零跑汽车周洪涛、冯铭月的独家对话，披露零跑智驾从跟随策略转向押宝世界模型的研发过程、技术路线选择与普惠升级计划，还原零跑智驾超车历程。
腾讯祭出开源核弹！LeVo音乐生成模型，媲美Suno，支持零样本风格迁移，歌词完美匹配
音乐生成领域有重大突破，腾讯AI Lab开源高保真音乐生成模型LeVo。它由LeLM和音乐编解码器组成，能解决现有方法在音质、音乐性等方面的局限，实验显示其优于现有方法，功能强大且适用场景多。