精选归档 · 第 18 页

341360 条 · 共 721

6月8日6月8日周一

星期一 · 4 条
22:46
OpenBMB@OpenBMB精选
AI 评分 75/100
VoxCPM2 技术报告发布🚀 VoxCPM2 Technical Report is now available on arXiv!VoxCPM2 is the latest speech generation model in the VoxCPM family. Built with 2B parameters and trained on over 2 million hours of multilingual speech data, it supports 30 languages and 9 Chinese dialects, along with natural-language voice design, controllable voice cloning, and high-fidelity continuation-based voice cloning.In this technical report, we provide a comprehensive overview of: 🔹 The VoxCPM2 architecture 🔹 A unified sequence formulation for speech generation and control 🔹 The design of AudioVAE for high-fidelity speech reconstruction 🔹 Large-scale multilingual training and evaluation 🔹 Benchmark results across zero-shot and instruction-following TTS tasksWith 16kHz semantic encoding and 48kHz waveform reconstruction, VoxCPM2 delivers high-quality speech generation and achieves SOTA or highly competitive performance on public TTS benchmarks.To support open research and development, we have open-sourced the model weights, fine-tuning code, and inference toolkit under the Apache 2.0 license.📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.06928 💻 GitHub: https://github.com/OpenBMB/VoxCPM We hope VoxCPM2 helps advance the open-source multilingual speech ecosystem. Feedback, experiments, and contributions are always welcome! 🔥 #AI #OpenSource #TTS #SpeechAI #VoiceAI #GenerativeAI #MachineLearning面壁智能 OpenBMB 发布 VoxCPM2 技术报告。该模型为最新语音生成模型,拥有 2B 参数,基于超 200 万小时多语言语音数据训练,支持 30 种语言和 9 种中文方言。具备自然语言语音设计、可控及高保真延续性语音克隆能力。技术报告涵盖架构设计、统一序列公式、AudioVAE 高保真语音重建、大规模训练评估,以及零样本和指令跟随 TTS 基准结果。采用 16kHz 语义编码 + 48kHz 波形重建,在公开 TTS 基准上达到 SOTA 或极具竞争力。模型权重、微调代码和推理工具以 Apache 2.0 开源。

推荐理由:面壁把语音生成压进2B参数,支持30种语言加方言克隆,还附完整技术报告和Apache 2.0开源,做语音产品的可以直接拉代码跑起来了。
22:40
Xiaomi MiMo@XiaomiMiMo精选
AI 评分 82/100
小米 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 突破 1,000 tokens/s,单台 8-GPGPU 节点运行 1T MoE 模型🚀 1,000+ TOKENS/S ON A 1T MODEL! 🚀We are thrilled to release Xiaomi MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed in collaboration with @TileRT_AI , breaking the 1,000 tokens/s output speed on a 1 Trillion parameter model for the FIRST TIME!Not wafer-scale integration like Cerebras. Not pure on-chip SRAM chips like Groq. We achieve 1,000 tps on a 1T MoE model using just a SINGLE, STANDARD 8-GPGPU NODE.Read the full technical deep dive:https://mimo.xiaomi.com/blog/mimo-tilert-1000tpsWant to experience the future of real-time AI? 👉 Apply for UltraSpeed now: https://platform.xiaomimimo.com/ultraspeed ⏳ Limited-Time Access: Application-based · Jun 8 – Jun 23 (PDT) 💬 Chat Experience: Completely FREE for a limited time — try the blazing-fast web chat now. ⚡ UltraSpeed API: Just 3x the price for a ~10x boost in output experience. 🤝 Enterprise & Large-Scale Needs: business-mimo@xiaomi.com小米 MiMo 联合 TileRT_AI 发布 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed,首次在 1 万亿参数 MoE 模型上实现超过 1,000 tokens/s 输出速度,仅用单台标准 8-GPGPU 节点(非 Cerebras 或 Groq 方案)。提供限时免费聊天体验,UltraSpeed API 价格为 3 倍,输出体验提升约 10 倍。申请时间为 6 月 8 日至 23 日(PDT),企业可邮件联系 business-mimo@xiaomi.com。
另有 3 家信源报道公众号:小米 MiMoIT之家(RSS)X:小米 MiMo (@XiaomiMiMo)
推荐理由:小米用单节点8卡标准GPU在1T MoE模型上跑出1000+ tokens/s,没有走晶圆级或专用芯片的路子,直接把推理成本门槛拉低了一大截,做实时对话和Agent的可以申请免费聊天先上手感受一下。
18:10
Alibaba Cloud@alibaba_cloud精选
AI 评分 77/100
Qwen3.7-Plus 发布限时八折优惠🔥 Launch Special for Qwen3.7-Plus: Get 20% OFF now! ✅ Multimodal Interactive Hybrid Agents ✅ Coding & Productivity Assistants ✅ Vision Agents ✅ Cross-Harness Generalization Don't miss the upgrade. 👇 https://int.alibabacloud.com/m/1000414123/#Qwen #AI #Multimodal #AlibabaCloud #AgenticAI🔥 Qwen3.7-Plus 发布特惠:现在享受八折! ✅ 多模态交互式智能体 ✅ 编程与生产力助手 ✅ 视觉智能体 ✅ 跨任务泛化 不要错过升级机会。👇 https://int.alibabacloud.com/m/1000414123/ #Qwen #AI #Multimodal #AlibabaCloud #AgenticAI
另有 6 家信源报道Qwen:Blog Retrieval(API)公众号:通义实验室(千问)IT之家(RSS)X:阿里云 / Alibaba Cloud (@alibaba_cloud)X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)X:Kim (@kimmonismus)
推荐理由:Qwen3.7-Plus 把多模态交互和视觉代理整合得挺顺,对做 AI 工程化落地的团队来说是个务实选项,新发布折扣让试错成本更低,值得用起来看看。
14:20
IT之家(RSS)精选
AI 评分 73/100
全球首个:高德发布3D原生城市世界模型ABot-Earth0.5

阿里巴巴旗下高德发布全球首个3D原生城市世界模型ABot-Earth0.5,已建成覆盖190多个国家和地区的3D地图。用户输入卫星图或文字描述,10分钟即可在消费级GPU上生成公里级3D城市,输出可编辑3DGS格式,可直接导入Unity等引擎。制图成本为传统百分之一,效率提升约千倍,可为具身智能、低空经济、应急救援等提供支撑。目前已开放内测,可前往abot-earth.amap.com提交申请。


推荐理由:第一个把分钟级 3D 城市重建拉进消费级 GPU 的世界模型,成本打到了传统方案的百分之一,对具身智能和低空经济是底层能力补全,值得内测试试。

6月7日6月7日周日

星期日 · 1 条
14:34
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 73/100
Harness-1:基于强化学习训练的有状态搜索20B检索子智能体

UIUC与Chroma联合推出Harness-1,一个20B参数的检索子智能体。它通过强化学习在一个有状态搜索框架中训练,该框架维护候选池、重要性标注集、证据图和验证记录,由策略决定搜索、筛选、验证及停止的时机。Harness-1在8个基准测试上达到0.730平均curated recall,比下一个最佳开源子智能体高出11.4个百分点,仅落后于Opus-4.6。模型权重和框架代码均已公开。


推荐理由:UIUC和Chroma放出的这个20B检索子代理,用RL训练出了0.73的平均召回,把开源竞品甩开11.4分,只比Opus-4.6低一点。权重、Harness全开源,搞RAG的可以真刀真枪试试了。

6月6日6月6日周六

星期六 · 1 条
00:59
Google AI Developers@googleaidevs精选
AI 评分 72/100
谷歌发布 Gemma 4 QAT 检查点,支持消费级 GPU 和移动设备本地运行New @GoogleGemma 4 QAT (Quantization-Aware Training) checkpoints are here, so you can run models locally on consumer GPUs and mobile devices with minimal quality loss.What’s new:🔹 GGUF (Q4_0): Checkpoints: Max local performance across all sizes and drafter models 🔹 Custom Mobile Schema: We shrunk Gemma 4 down to less than 1GB for mobile devices by using a custom mixed precision schema designed for edge hardware (featuring targeted 2-bit decoding layers, optimized KV caches, and static activations)By simulating compression during training rather than after (Post-Training Quantization), we've drastically reduced the memory footprint and accelerated decode speeds while preserving reasoning quality. https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/quantization-aware-training-gemma-4/谷歌发布 Gemma 4 量化感知训练 (QAT) 检查点,支持在消费级 GPU 和移动设备上本地运行,质量损失极小。新检查点提供 GGUF(Q4_0)格式,覆盖所有尺寸及起草模型,实现最佳本地性能。自定义移动模式采用混合精度方案,将 Gemma 4 压缩至 1GB 以下,包含 2-bit 解码层、优化 KV 缓存和静态激活。通过在训练中模拟压缩(而非训练后量化),大幅降低内存占用并加速解码,同时保持推理质量。另有 5 家信源报道Google Developers Blog(RSS)The Decoder:AI News(RSS)X:Google AI for Developers (@googleaidevs)X:Demis Hassabis (@demishassabis)X:Jeff Dean (@JeffDean)
推荐理由:Gemma 4 的量化版把模型压到 1GB 以下,手机本地跑大模型的门槛又低了一大截。Google 这次没用传统的训练后量化,而是把压缩直接嵌进训练里,效果比 PTQ 好一截,搞端侧部署的可以拿 checkpoint 试起来了。

6月5日6月5日周五

星期五 · 4 条
15:40
Elon Musk@elonmusk精选
AI 评分 67/100
Grok模型更新:更自主更准确Grok model improvement更新后的 Grok-build 模型(仍是 0.5T 那个)比以前好很多。它不那么偷懒、更自主、更准确。我们仍在改进长时任务。请期待并在我们漂亮的 TUI 中使用新的使用限制!🚀

Bill Yuchen Lin: The updated Grok-build model (still the 0.5T one) is much better than before. It’s less lazy, more autonomous, and more ...

另有 4 家信源报道X:阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)X:Elon Musk (@elonmusk, xAI)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:SpaceXAI (@SpaceXAI)
推荐理由:马斯克亲口确认Grok模型更新,虽然还是0.5T参数,但改进后更自主、更准确,做长期任务的开发者可以看看。
13:27
公众号:京东JoyAI精选
AI 评分 72/100
京东开源JoyAI-Echo长音视频生成框架

6月3日,京东开源JoyAI-Echo框架,解决长视频生成中角色身份崩坏、音色突变和生成缓慢三大难题。该框架通过跨模态音视频记忆库保持5分钟内角色外观与音色一致,记忆驱动后训练结合DMD技术带来约7.5倍推理加速。新增Director Agent支持自然语言对话式局部修订,无需重跑整条视频。配套轻量化实时超分模块,支持736×1280→1152×1920及1472×2560两档分辨率。评测集显示,语音内容准确率0.8646,用户偏好多项领先。代码与权重已开源至GitHub。


推荐理由:长视频生成一直被角色崩塌和龟速生成卡死,JoyAI-Echo 开源给出了角色一致性方案和 7.5 倍加速,Director Agent 对话式编辑的思路很先进,做 AI 视频的朋友可以直接去 GitHub 开跑。
03:43
Hugging Face:Blog(RSS)精选
AI 评分 78/100
Nemotron 3.5 Content Safety:面向全球企业AI的可定制多模态安全

Nemotron 3.5 Content Safety基于Gemma 3 4B IT,提供128K上下文窗口,支持用户提示、可选图像与助手响应的统一多模态安全评估。新增自定义策略执行,允许企业用自然语言定义专属安全规则;THINK模式可输出可审计的逐步推理痕迹。显式训练覆盖12种语言,并借助基座模型零样本泛化至约140种语言。输出提供低延迟二分类、带分类标签、THINK推理痕迹三种模式。安全分类遵循Aegis 2.0框架(13核心类别+10细分类别)。同步发布多模态、多语言安全数据集,可在8GB+ VRAM GPU上实时部署。


推荐理由:Nemotron 3.5 把内容安全从「单模态英文」拉到「多语言多模态可定制」,自定义策略和推理 trace 让企业能审计决策,做安全平台的值得细看。
02:54
Google AI Developers@googleaidevs精选
AI 评分 70/100
Google Magenta RealTime 2 (MRT2) 实时音乐模型发布Play our new open-weights music model, @GoogleMagenta RealTime 2, using a MIDI keyboard, live text prompts, and even hand gestures ✌️ https://x.com/GoogleMagenta/status/2062589313372594538Google AI for Developers 宣布推出开放权重的实时音乐模型 Magenta RealTime 2 (MRT2)。该模型可通过 MIDI 键盘、实时文本提示甚至手势进行演奏。MRT2 在 MacBook 上原生运行,延迟低于 200ms,提供开放权重、开源推理引擎以及配套应用和插件套件。

Google Magenta Project: Introducing Magenta RealTime 2 (MRT2): the live music model you can play as an instrument. MRT2 offers MIDI and prompt c...

另有 1 家信源报道IT之家(RSS)
推荐理由:Magenta RealTime 2 把音乐生成从「后期制作」拉到了「实时演奏」,开放权重且延迟低于 200ms,音乐创作者值得立刻上手试试。

6月4日6月4日周四

星期四 · 10 条
09:28
xAI:News(网页)精选
AI 评分 75/100
xAI 发布 Grok Imagine 1.5 预览版(图像转视频模型)

xAI 通过 API 发布了图像转视频模型 grok-imagine-video-1.5-preview(Grok Imagine 1.5 预览版)。该模型能将单张静态图片转为流畅的电影感视频,用户提供起始帧和描述运动的提示词后,模型可生成包含相机移动、氛围和物理效果的动画,并保持对源图像的忠实。支持生成 720p 片段,可使用自然语言指令控制镜头、节奏和音效,并支持逐帧拼接成长场景。模型目前通过 xAI API 提供预览使用。


推荐理由:xAI的新视频模型从单张图像生成电影级短片,支持自然语言控制运镜和氛围,对视频创作者和开发者是个值得一试的工具。
09:06
Elon Musk@elonmusk精选
AI 评分 72/100
Grok Imagine视频生成上线VercelGrok Imagine on VercelVercel 的 AI Gateway 上现已推出 Grok Imagine Video 1.5。该服务支持图生视频并同步音频,一次性完成。示例代码: await generateVideo({ model: 'xai/grok-imagine-video-1.5-preview', prompt: 'a rabbit sprinting through nyc' });

Vercel Developers: Grok Imagine Video 1.5 on AI Gateway. Image-to-video generation with synced audio in one pass. 𝚊𝚠𝚊𝚒𝚝 𝚐𝚎𝚗𝚎𝚛𝚊𝚝...

另有 1 家信源报道X:Elon Musk (@elonmusk, xAI)
推荐理由:Grok Imagine Video 1.5 把同步音频塞进了图生视频,一条 prompt 直接出带声短片,做短视频和创意的可以换上这条流水线了。
09:06
08:00
vLLM 官方博客(RSS)精选
AI 评分 61/100
NVIDIA 发布开源推理模型 Nemotron 3 Ultra,vLLM 提供 Day-0 支持

NVIDIA 发布开源模型 Nemotron 3 Ultra,采用 Hybrid Transformer-Mamba MoE 架构,总参数 550B、激活 55B,上下文最长 1M token,主打长时程自主智能体工作流,vLLM 提供 Day-0 支持。


推荐理由:原文给出架构细节、部署配置和与 GLM 5.1、Kimi K2.6、Qwen3.5 的基准对比,读者可据此评估其在长时程智能体工作流中的适用性。
05:57
Greg Brockman@gdb精选
AI 评分 71/100
GPT-Rosalind 重大升级,提升药物发现智能Major upgrade to GPT-Rosalind, with much better intelligence for drug discovery, analysis, design, and experimental workflows:GPT-Rosalind 重大升级,药物发现、分析、设计和实验工作流的智能大幅提升:

OpenAI: We’re bringing new capabilities to GPT-Rosalind, a model series purpose-built for life sciences research at enterprise s...


推荐理由:OpenAI 把 GPT-5.5 的 agentic coding 能力塞进了生命科学专用模型,制药行业的老铁们可以关注一下,可能比通用模型更懂实验设计。
04:26
OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)精选
AI 评分 66/100
GPT-Rosalind 新功能发布

GPT-Rosalind 在生命科学研究领域推出新功能,增强了生物推理、药物化学专业知识、基因组学分析以及实验工作流处理能力。

另有 1 家信源报道X:OpenAI (@OpenAI)
推荐理由:GPT-Rosalind 把 GPT-5.5 的智能带进了生命科学核心流程,从分子设计到 FDA 审评准备都能直接参与,是行业模型走向实用化的一个关键节点,虽然现在只对机构开放,但未来可能重塑药物研发工具链。