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20251031-AI早报

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发表于 2025-10-31 02:52 | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:微信文章
1、延迟低于250毫秒!MiniMax Speech 2.6发布,Fluent LoRA一键复刻任意音色,语音合成迈入实时交互时代

MiniMax发布其Speech 2.6模型,通过实现低于250毫秒的端到端延迟,显著提升了语音合成的实时性,使其接近人类自然的对话节奏。其核心技术“Fluent LoRA”仅需30秒的音频样本,即可快速复刻任意音色,为教育、客服和智能硬件等多种应用场景提供了高效的解决方案。

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【提要:】

🎙️ 通过Fluent LoRA技术,仅需30秒音频即可克隆音色。

⏱️ 实现端到端延迟低于250毫秒,接近人类对话节奏。

🌐 支持教育、客服、智能硬件等多场景应用。


2、蚂蚁数科Agentar打造“金融AI大脑”,入选国际标准卓越案例

蚂蚁数科的Agentar知识工程平台通过与宁波银行的合作,成功解决了金融机构长期存在的“知识孤岛”问题。该方案利用先进的知识工程技术,构建了一个集规划、检索与推理于一体的智能化决策系统。这不仅大幅提升了金融服务的效率和准确性,其强大的可解释性也确保了生成式AI在金融领域的安全合规应用,为行业树立了智能化升级的新标杆。

【提要:】

🧠 Agentar知识工程平台实现多源异构数据的全生命周期管理

💡 系统通过“规划-检索-推理”机制提升知识质量与AI逻辑推理能力

🔒 强可解释性保障生成式AI在金融领域的安全合规应用


3、智源发布Emu3.5大模型:以“下一状态预测”重构多模态智能,具身操作能力惊艳业界

智源研究院发布了Emu3.5大模型,其创新的自回归式“下一状态预测”(NSP)框架,标志着多模态智能研究的重大突破。该模型能够统一编码文本、视觉和动作等多模态信息,实现了跨模态的自由切换与协同推理。Emu3.5在文图协同生成、智能图像编辑以及具身操作等方面展现了卓越的能力,推动AI从单一的感知理解迈向了更复杂的智能操作阶段。

【提要:】

🧠 Emu3.5引入自回归式“下一状态预测”(NSP)框架,实现多模态序列建模的突破。

🖼️ 支持文图协同生成、智能图像编辑和时空动态推理,提升跨模态操作能力。

🔄 打破信息孤岛,统一编码文本、视觉和动作等模态,实现跨模态自由切换与协同推理。


4、Cursor 2.0震撼发布!自研模型Composer快4倍,8个AI Agent并行编码,开发者效率迎来“核爆级”升级

智源研究院发布了Emu3.5大模型,其创新的自回归式“下一状态预测”(NSP)框架,标志着多模态智能研究的重大突破。该模型能够统一编码文本、视觉和动作等多模态信息,实现了跨模态的自由切换与协同推理。Emu3.5在文图协同生成、智能图像编辑以及具身操作等方面展现了卓越的能力,推动AI从单一的感知理解迈向了更复杂的智能操作阶段。
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【提要:】

🧠 Composer模型专为代理式编码设计,采用强化学习和混合专家架构,响应速度提升4倍。

ParallelGroup 多个AI Agent并行工作,支持独立任务处理,提高复杂项目的开发效率。

🔄 全流程自动化功能整合代码审查、测试与执行,减少上下文切换,提升开发者专注度。


5、xAI升级Grok Imagine iOS版:新增视频生成与提示重混

智源研究院发布了Emu3.5大模型,其创新的自回归式“下一状态预测”(NSP)框架,标志着多模态智能研究的重大突破。该模型能够统一编码文本、视觉和动作等多模态信息,实现了跨模态的自由切换与协同推理。Emu3.5在文图协同生成、智能图像编辑以及具身操作等方面展现了卓越的能力,推动AI从单一的感知理解迈向了更复杂的智能操作阶段。

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【提要:】

🎥 新增视频生成功能,支持文本或图像提示生成高清动态视频。

🔄 提示重混机制降低创作门槛,允许快速迭代创作。

📱 iOS优先更新,Android及网页版随后跟进,强化移动AI创作能力。


6、OpenAI 推出新型安全模型gpt-oss-safeguard,助力 AI 领域灵活应对风险

智源研究院发布了Emu3.5大模型,其创新的自回归式“下一状态预测”(NSP)框架,标志着多模态智能研究的重大突破。该模型能够统一编码文本、视觉和动作等多模态信息,实现了跨模态的自由切换与协同推理。Emu3.5在文图协同生成、智能图像编辑以及具身操作等方面展现了卓越的能力,推动AI从单一的感知理解迈向了更复杂的智能操作阶段。

【提要:】

🛡️ OpenAI 推出了 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两款新型安全模型,允许灵活自定义安全政策。

⚙️ 新模型能够根据输入的安全政策对用户消息和对话进行分类,并提供推理理由。

📊 尽管新模型具有优势,但在某些情况下,传统分类器可能更有效,且新模型资源消耗较大。

详情链接:https://huggingface.co/collections/openai/gpt-oss-safeguard


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— 完 —






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