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推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本

随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。

阿里新推两款语音模型，Fun - CosyVoice3.5可基于参考音频克隆声音，优化多方面能力；Fun - AudioGen - VD能进行‘从无到有’音色设计，并模拟复杂听觉环境。用户即日起可在阿里云百炼调用。

语音助手准确判断用户是否说完是挑战，Smart Turn将决策过程缩至12毫秒。其v3.1版有改进，新增数据集提升英语识别准确率，推出未量化版本推理更快，8MB模型性能优，已在HuggingFace开源。

中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。

招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。

国产免费2B开源语音模型VoxCPM 2，联合OpenBMB开源社区等推出。它能复刻郭德纲《莽撞人》贯口，覆盖九种方言、三十门外语，音质达48000Hz。还可在线体验，有降噪等功能，技术独特且开源工具链完备。

中国科学院计算技术研究所（ICTNLP）开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni，支持文本、视觉和语音任意组合交互，核心是高效模态对齐技术，少量多模态数据即可训练，有多种使用场景。

小红书智创音频团队推出业内首个支持私有化部署的全双工大模型语音交互系统FireRedChat，可将半双工链路升级为全双工，提供级联与半级联服务，在多指标领先，让AI有“人感”。

现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。

这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。