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腾讯新闻 · AI频道

讯飞星火，90后上前线

一场组织重构 1990年，一位17岁的理科生下了一个重要决定。 他放弃保送清华大学汽车工程专业的机会，选择中国科学技术大学专攻语音合成技术，9年后，他和十几位科大学子创办的“车库....

讯飞星火，90后上前线
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事件进展与其他报道
arXiv cs.CL

TraceQuery：从扩散语言模型的完整去噪轨迹中学习哪些部分需要重新计算

arXiv：2610.33008v1 发布类型：新 摘要：扩散大型语言模型（dLLMs）通过迭代式掩码去噪实现灵活的生成，但由于在每一步去噪过程中都需要反复重新计算标记表示，因此带来了巨大的推理开销。现有的基于缓存的方法通过在各步去噪中复用中间结果，并且仅在每一步重新计算一部分位置来降低这一开销，这些位置要么按固定的时间间隔选择，要么依据变化的启发式信号确定。相比之下，我们的轨迹实验表明，解码轨迹才是更为相关的指标。当缓存生成的结果始终接近完整去噪轨迹时，其准确性依然较高；误差主要集中在未掩码顺序的偏差上，并且随着较长参考前缀的逐步恢复而逐渐减小。这表明

新闻源配图 · arXiv cs.CL
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arXiv cs.CV

Oddin：通过图像生成的自蒸馏实现统一多模态模型中的潜在视觉推理

arXiv：2610.33062v1 发布类型：新 摘要：统一的大型多模态模型（ULMMs）能够通过交错进行的文本-图像生成来执行视觉推理，但生成显式的中间图像会带来显著的计算开销。尽管视觉潜在推理可以解决这一问题，但现有方法大多依赖于无法进行视觉生成的视觉-语言模型（VLMs）。我们提出了一种名为Oddin的新框架，能够在ULMMs中实现潜在的视觉推理。Oddin用紧凑的潜在标记取代中间图像，这些标记完全由理解分支处理，而生成分支则专门用于生成最终输出图像。我们通过离线自蒸馏训练该模型，包含三项优化目标：最终图像生成损失、文本蒸馏损失以及交叉熵损失，用于

事件进展与其他报道
arXiv cs.CV

PhaseBreak：针对未经授权的图像转视频动画的主动时序保护

arXiv:2610.33070v1 发布类型：新 摘要：图像到视频（I2V）扩散模型能够为单张肖像或照片赋予动态效果，从而使得共享的图像在未经主体授权的情况下被重新用于运动合成。我们研究针对此类用途的主动视觉保护机制：在图像发布之前，其所有者施加一种有界扰动，既保持共享工作流不变，又干扰下游的运动生成过程。现有的频谱扰动目标会全局性地削弱时序特征表示，因此难以对细微或空间局部化的运动进行有效控制。我们的核心思路是：生成的动态不仅取决于时序特征的强度，还与特征事件的发生顺序密切相关。我们提出了一种白盒式的频谱重定时保护方法——PhaseBreak。

事件进展与其他报道

arXiv cs.LG

面向物理信息优化的端到端可微扩散条件生成

arXiv：2610.31721v1 发布类型：新 摘要：在评估成本高昂且约束复杂的高维物理系统时，如何进行优化是科学与工程领域的一项核心挑战。在离线模型基优化（MBO）中，方法必须仅利用固定的数据集来改进设计方案，而不能在测试阶段访问真实的优化目标。然而，现有方法通常存在保守性、对代理模型的无约束利用，或作为静态的推理阶段采样器，无法根据精确的物理目标进一步优化候选解等问题。本文提出了一种用于离线模型基优化的可微扩散条件化（D2C）方法，该方法利用了这样一个事实：确定性采样使得反向去噪链相对于条件信号是可微的。D2C将一个 fro

End-to-End Differentiable Diffusion Conditioning for Physics-Informed Optimization
事件进展与其他报道
arXiv cs.CV

SyncVid：用于同步视频生成的全局等变扩散模型

arXiv：2610.31765v1 发布类型：新 摘要：从单个参考视频生成动态场景的多段视频，需要在不同视角之间一致地合成已观测与未观测的内容。现有的用于视频扩散的相机控制方法通常依赖于一些架构机制，包括相机嵌入、跨视图注意力以及几何条件化等。尽管这些方法对静态场景内容较为有效，但在处理必须在各视角及随时间保持一致的细粒度动态几何时，往往面临困难。我们通过在源自源视频的规范3D空间中采样高斯噪声先验，并将其光栅化至目标相机，从而同步扩散过程本身，而非在每个2D图像平面中独立采样。我们的 m

SyncVid: World-Equivariant Diffusion for Synchronized Video Generation
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arXiv cs.LG

推测扩散是一场关于两种权衡的博弈

arXiv：2610.31819v1 发布类型：新 摘要：推测解码是一种通过从速度更快、质量较低的草稿模型中采样，从而提升自回归大型语言模型（LLMs）推理速度的技术。传统上，推测解码的一个基本特征是相对于验证器分布而言无损，能够在不牺牲质量的前提下实现速度提升。这与近期发展的扩散型大型语言模型（dLLMs）有所不同；后者通过以更少的扩散努力降低输出质量，从而显著提升推理速度。由于扩散模型能够通过并行生成标记来实现比自回归模型更快的采样，因此它们被视为推测扩散中理想的草稿模型候选者。尽管如此，它在广泛……

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arXiv cs.CL

X-配音：在时间和视觉约束下的语音到语音翻译

arXiv：2610.32042v1 发布类型：新 提要：跨语言配音旨在将源语言语音转换为目标语言语音，并使其与原视频保持同步。这一任务的关键在于生成忠实且在源语言时序框架内自然可说的译文，而这并不容易，因为不同语言在音长、节奏和发音方式上存在差异。本文提出了一种名为 X-Dubbing 的方法，将该任务建模为一种同时考虑时间约束的语音转文本翻译与视频感知的文本转语音问题。具体而言，我们的方法由一个能够生成具有时间结构脚本的配音翻译器，以及一个能将其与源视频同步呈现的配音演员组成，二者均以一种与语言无关的时间预算为基础。此外，我们还通过 dubbing 对翻译器进行了进一步优化。

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arXiv cs.CV

AudioLift：通过多视角视频生成，实现基于音频的单张图像到全头高斯化身的转换

arXiv：2610.31747v1 发布类型：新 摘要：现有的3D会说话的虚拟形象方法主要依赖于参数化人脸模型，包括3DMM或FLAME，而这些模型紧凑的运动表示限制了其生成极端表情以及建模头饰等配件的能力。我们提出了一种名为AudioLift的两阶段框架，该框架以生成的多视角视频作为音频驱动虚拟形象生成的中间表示，无需使用参数化人脸模型或针对每个实例进行优化。我们的框架将同步的多视角视频生成阶段与一种抗不一致性高斯重建阶段相结合，从而仅凭一张肖像图像即可恢复出连贯的全头几何结构。大量实验表明，AudioLift能够生成捕捉更多表情变化的3D会说话虚拟形象……

AudioLift: Audio-Driven Single Image to Full-Head Gaussian Avatar via Multi-view Video Generation
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TechCrunch · AI82

阿波罗首席经济学家称AI对科技业外美国企业“零财务回报”

阿波罗全球管理公司首席经济学家托尔斯滕·斯洛克分析S&P 493（标普500剔除7家科技巨头）发现，非科技企业利润边际与人均营收持平，无证据显示AI提升生产力；其指出AI缺乏对问责、信任、文化等商业关键要素的理解，因而尚未带来财务收益。

AI delivers ‘zero financial payoff’ to most companies, Apollo economist says

推荐理由：该观点基于对主流上市公司群体（S&P 493）的实证观察，引用明确数据范围与限制条件（排除Alphabet、Amazon等7家科技公司），并呼应近期多项研究结论，具备可验证的分析框架与清晰的归因边界。

媒体
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AWS Machine Learning Blog

Amazon SageMaker上线Kokoro-82M TTS模型，支持AI语音代理低延迟流式语音合成

AWS发布技术方案，利用SageMaker托管的Kokoro-82M文本转语音模型，通过双向WebSocket实现AI代理边生成文本边合成语音，显著降低端到端语音响应延迟；方案提供Base64-SSE与统一二进制传输两种音频回传方式，并明确标注为‘价值验证型’（proof-of-value），尚未进入生产就绪状态。

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