「零样本语音合成」共找到 607 篇相关文章
无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。
数据集蒸馏，连发两篇顶会！10%样本实现全量性能，鲁棒不失真
数据集蒸馏能让模型高效节能，WMDD和GUARD两项研究分别解决保留原始数据特性、提升模型对抗扰动能力问题。WMDD用Wasserstein度量保留几何特性，GUARD平滑损失景观获对抗鲁棒性。
产学研深度融合样本：高校教授携手昇腾，共筑AI算力生态基石｜甲子光年
本文对话华南理工大学陆璐教授，他有丰富业界经验，回归学界后聚焦AI算力平台性能优化。其团队与昇腾合作解决性能挑战，成果用于开源与产品集成。陆璐还对算力生态未来给出战略与实操建议。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。
把方法论装进 AI：从这场 Skill 黑客松里，我们找到了 6 个值得参考的样本
本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定，Skill 提供解决路径，把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例，还介绍扣子构建的 Agent 生态，指出其改写专业知识分发方式。
Meta CTO打脸扎克伯格：首秀翻车全因致命bug，AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上，Meta发布三款智能眼镜，现场演示却屡屡翻车。扎克伯格归咎于Wi-Fi，CTO Bosworth否认，称是资源管理失误和软件bug所致，但网友对此解释并不买账，质疑团队能力。
Meta CTO打脸扎克伯格：首秀翻车全因致命bug，AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上，Meta发布三款智能眼镜，现场演示却屡屡翻车。扎克伯格将问题归咎于Wi-Fi，CTO Bosworth否认，称是资源管理和软件错误。网友对Meta解释不满，质疑团队能力。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。