「质量 - 延迟权衡」共找到 877 篇相关文章
毫秒响应延迟!开源统一语音对话模型Voila
Voila是开源统一语音对话模型,能以自发、实时且有情感的方式与人类互动。它采用全新端到端架构,响应延迟仅195毫秒,支持超百万种预构建声音,适用于多种语音应用。
Kotlin Multiplatform 评估:跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform(KMP)在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码,编译成原生代码获出色性能,保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题,但 Netflix 等大公司已用,未来潜力大。
OpenAI 详解规模化低延迟语音 AI 的 WebRTC 架构
OpenAI 介绍为全球规模低延迟语音 AI 调整 WebRTC 架构,将传统媒体终结模型换为中继收发器架构,分离职责,避免复杂逻辑堆砌与转嫁。此架构为实时语音技术布局补充基础设施细节,对架构师有参考价值。
Code2Video:全新AI教学视频生成框架,助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限,新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架,以代码为中心,由三个协作智能体组成,能通过Python代码自动生成高质量教育视频,代码驱动生成优势明显。
训练数据量降低1万倍,谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调,但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程,能将训练数据规模降1万倍,还提升模型与人类专家一致性。经实验验证,该方法效果显著。
GraphRAG太慢LightRAG延迟高?华东师大新方法一招破解双重难题
华东师大李翔老师带领的Planing Lab团队推出E²GraphRAG方法,解决GraphRAG索引慢、LightRAG查询延迟高的问题。该方法用SpaCy识别实体,结合图和树查询,在构建和查询时间上表现出色。
微信测试中心刷新业界标准,斩获 ICCV 图像质量评估挑战赛冠军
微信测试中心IH-VQA团队在ICCV 2025 MIPI赛事夺冠,其首创的iDetex方案刷新业界标准。该方案能精准定位图像失真,提升评估可解释性,已在微信多业务落地,未来将深耕多模态质量评价等领域。
面壁小钢炮 VoxCPM-TTS:开源端到端 TTS,轻量高效低延迟
面壁提出基于扩散自回归建模的端到端语音生成模型 VoxCPM,构建于 MiniCPM - 4 之上。它克服传统离散 token 方法缺陷,实现语义与声学特征解耦,有上下文感知语音生成和零样本语音克隆能力,低延迟。
李飞飞团队新作:简单调整生成顺序,大幅提升像素级图像生成质量
长期以来,AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法,通过重排生成轨迹,让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
深入感知级别图像理解:UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越,但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept,构建感知属性定义系统与基准测试集,训练强基准模型,在多方面表现超现有顶尖模型,应用潜力大。