「实时语音识别」共找到 764 篇相关文章
HumanSense:探索多模态推理边界,打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense,含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究,提出优化策略,项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源,推动 AI 交互体验革新。
Nature点赞!哈佛MIT最新作:AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse,这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具,解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题,推动科研自动化升级,助力打造AI科学家。
清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架,数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架,数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系,有 MoE 架构和低资源适配策略,在多语种验证,为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
让YOLO飞起来:从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算,处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤,对比性能,还给出常见问题解决办法,能显著提升运行效率。
清华大学x生数科技:从波形到隐空间,AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术,但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆,现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果,AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
「2025 AI 实战手册」,年收入破亿的 AI 公司都在干什么?
硅谷 ICONIQ Capital 团队发布 2025 年度「The State of AI」报告,围绕 AI 产品落地,通过问卷收集 300 家 AI 公司高管回答,从开发、定价等五方面剖析 AI 产品端到端流程,还对比了 AI 原生和赋能型公司产品发展。
这个扩散LLM太快了!没有「请稍后」,实测倍速于Gemini 2.5 Flash
AI初创公司Inception Labs推出首款专为聊天定制的商业级扩散LLM——Mercury。它速度超快、效率高,能实时响应对话。实测显示其速度优于Gemini 2.5 Flash等,不过生成质量有待提升。
低延时、可交互的音频驱动肖像视频生成框架LLIA
美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA,是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术,引入三大核心模块,构建超100小时数据集,在多方面有出色表现。
高考数学全卷重赛!一道题难倒所有大模型,新选手Gemini夺冠,豆包DeepSeek并列第二
因网友质疑上次测评不严谨,此次用六款大模型挑战含解答题的全套高考数学题。结果Gemini 2.5 Pro夺冠,Doubao和DeepSeek R1并列第二。解答题是失分重灾区,图像题难倒多模态大模型。