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开源TTS语音新标杆!Kyutai TTS:350ms延迟碾压全场,词级时间戳重构!
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谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架,结合图形工具 (Blender) 与扩散模型,让视觉合成不再仅依赖文本提示,实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合,还透露两项训练技巧提升泛化性。
2K+ star!这款分分钟搭建 AI 知识库的项目,真的绝了!
GitHub上爆火的开源项目PandaWiki,两周揽2K star,是AI大模型驱动的知识库搭建系统。它将AI能力深度融入全流程,有强大富文本编辑等特色,还能灵活部署,适合中小团队和个人开发者。
开源版MetaQuery来了!OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B,数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni,仅 1.1B 参数达 8B 模型性能,代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效,还继承了多模态理解能力。
Nature警告:AI「数据饥渴症」引爆学术宕机潮!90%知识库濒临崩盘
Nature揭露AI爬虫疯狂「啃食」学术网站数据,致服务器瘫痪。DiscoverLife、BMJ等受影响,运营方难防「坏爬虫」,急需国际协议规范AI数据使用。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
推理“刹不住车”?新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考,已开源
DeepSeek - R1等推理模型能力增强,但出现过度思考问题,如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning(SBT)框架,能让模型适时终止推理,在多数据集测试中效果显著。
中兴星云拿下推理总分榜一!SuperCLUE 5月成绩出炉
2025年全球AI大模型竞赛激烈,SuperCLUE发布5月报告,中兴通讯星云大模型Nebula Coder - V6推理专项榜单总分并列第一、总榜并列第二,细分赛道表现佳,且是少数获国家级权威安全认证的大模型。
让AI学着“看菜下碟”!港中大等新框架让推理长度减少90%,准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架,使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制,实验显示其让推理长度最多减90%,准确率还提升,有益模型部署。
Adaptive Reasoning Model:Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法,阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力,但需人为控制;字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考,分别用多目标优化和受限优化目标训练。