Meta甩出语音转写“神器”:准确识别中英文夹杂,支持超20人长聊1小时
Meta甩出语音转写“神器”:准确识别中英文夹杂,支持超20人长聊1小时Meta推出实时音频感知模型Muse Voice Transcribe,支持超20位说话人分割与超1小时长音频转写,可无缝切换中英文夹杂表达,在Artificial Analysis流式语音转文本基准测试中排名第一。
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Meta推出实时音频感知模型Muse Voice Transcribe,支持超20位说话人分割与超1小时长音频转写,可无缝切换中英文夹杂表达,在Artificial Analysis流式语音转文本基准测试中排名第一。
EvoMap团队推出自进化智能体EvoX,采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队,在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上,并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。
已经被苹果打入冷宫三年的 Touch Bar,最近意外迎来事业上的「第二春」。
现在的 AI 生图有点太强,像 images 2.0 这样的模型,一段 Prompt 敲进去,直接逼真到你怀疑现实的一切。
Runway发布首个界面世界模型Solaris,基于Gen-4.5视频生成模型与GWM-1世界模型技术,用户通过点击、拖拽或输入文本即可实时生成交互界面而无需编写代码,该系统还可用于训练Computer Use Agent。
模型不更新,能力却持续增长。
Full Attention 层尚未开始计算,它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台,观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针,首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」,并识别出「注意力前尖峰」(PAS)与「尖峰间平台」(ISP)两种核心形态。
不得了。 谷歌刚刚更新的Gemini Omni 1.1 Flash,直接冲上了Arena文生视频全球第一。
一个 Agent 到底凭什么越来越强?有人靠更大的模型,有人靠更多数据。就在前天,Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案:给 Agent 搭一套三层知识架构,让技能自己进化。
“你如果不能在几个小时内重建 Cursor,下次面试会非常艰难——那不过是 300 行代码的一个 while 循环。”