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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
事件进展与其他报道

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
事件进展与其他报道

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

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。

事件进展与其他报道

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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