「零样本语音合成」共找到 607 篇相关文章
ICCV 2025 | 跨越视觉与语言边界,打开人机交互感知的新篇章:北大团队提出INP-CC模型重塑开放词汇HOI检测
北大团队提出 INP - CC 模型重塑开放词汇 HOI 检测。它提出交互感知提示生成和概念校准两项创新,结合输入图片特性构造提示集合,引入‘困难负样本采样’策略,在两大数据集上表现超 SOTA。
CVPR2025视频生成统一评估架构,上交x斯坦福联合提出让MLLM像人类一样打分
Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出,能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架,引入链式查询和少样本评分技术,突破现有评估方法限制,更全面智能地评分。
能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
比豆包手机还狠!Gemini电视登场CES,谷歌打响客厅革命第一枪
2026年CES上科技新品频出,谷歌将Gemini AI引入Google TV,让电视具备自然语言内容发现与推荐、教育深度学习等功能,还增强语音控制能力,打响客厅AI革命第一枪,同时涂鸦智能展示了AI生活助手等产品。
用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 !港中深-跨维智能团队提出EVA框架,用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期,利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线,但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架,用强化学习优化视频生成,实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性,还有数据合成潜力。
DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。
稳定训练、数据高效,清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案,可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN,用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优,有稳定、快速、样本效率高的特点。
专访中科第五纪黄岩:在具身智能的狂热中,做一位技术实干家
机器之心专访中科第五纪黄岩,他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份,技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈,推出超少样本大模型等成果,在商业落地表现出色。