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21.7K 标星的开源TTS！FishAudio开源情感语音核弹：200万小时炼成“声优AI”！
FishAudio团队推出新一代TTS语音模型OpenAudio S1，基于200万小时音频数据训练，采用Qwen3+Descript Audio Codec架构。它能实现情感表达，在TTS - Arena榜单登顶，还提供不同版本适配，适用场景广泛。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
震撼发布！最大人体动作数据集 MotionMillion 正式登场
上海交通大学研究团队构建高效标注流程，发布最大人体动作数据集MotionMillion，含超2000小时、200万条文本 - 动作配对数据。还推出评测体系MotionMillion - Eval，训练70亿参数动作生成大模型，刷新SOTA。
GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1：五条结论
2026年3月前沿AI竞争激烈，GPT - 5.4、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro各有千秋。GPT - 5.4领先知识和计算机使用，Gemini 3.1 Pro以低价主导推理，Opus 4.6编程能力强，无单一模型通吃各领域。
Gemini 3来了，Software 3.0也快了
作者认为Gemini 3是目前最好的模型，编程时前端用Gemini 3，后端用Codex。无编程需求时，它也能助力信息处理。Google推出Generative UI，二者结合让我们接近Software 3.0。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
无限长、零掉帧！StableAvatar口型同步全新技术
当前音频驱动头像视频生成扩散模型合成长视频时难兼顾音频同步与身份一致，瓶颈在音频建模。复旦大学提出StableAvatar，首个端到端视频扩散Transformer，能无限时长生成，还介绍原理与演示效果。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。