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CosyVoice 2.0是什么？一文让你看懂CosyVoice 2.0的技术原理、主要功能、应用场景

CosyVoice 2.0概述简介 CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通义实验室推出的CosyVoice语音生成大模型升级版，模型用有限标量量化技术提高码本利用率，简化文本-语音语言大模型架构，推出块感知因果流匹配模型支持多样的合成场景。CosyVoice 2 在发音准确性、音色一致性、韵律和音质上都有显著提升，MOS评测分从5.4提升到5.53，支持流式推理，大幅降低首包合成延迟至150ms，适合实时语音合成场景。CosyVoice 2.0的功能特...

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2025-04-05
Megrez-3B-Omni是什么？一文让你看懂Megrez-3B-Omni的技术原理、主要功能、应用场景

Megrez-3B-Omni概述简介 Megrez-3B-Omni是无问芯穹推出的全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据。Megrez-3B-Omni在多个主流测试集上展现出超越34B模型的性能，推理速度领先同精度模型达300%。Megrez-3B-Omni支持中文和英文语音输入，能处理复杂多轮对话，响应图片或文字的语音提问，实现模态间的自由切换，提供直观自然的交互体验。Megrez-3B-Omni的功能特色全模态理解：能处理...

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2025-04-05
Veo 2是什么？一文让你看懂Veo 2的技术原理、主要功能、应用场景

Veo 2概述简介 Veo 2 是 Google DeepMind 推出的 AI 视频生成模型，能根据文本或图像提示生成高质量视频内容。Veo 2支持高达 4K 分辨率的视频制作，理解镜头控制指令，能模拟现实世界的物理现象及人类表情。Veo 2 在 Meta 的 MovieGenBench 基准测试中表现优异，优于其他视频生成模型（如Meta、Minimax）。Veo 2 生成的视频嵌入 SynthID 水印，标识其 AI 生成的属性。Veo 2的功能特...

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2025-04-05
RDT是什么？一文让你看懂RDT的技术原理、主要功能、应用场景

RDT概述简介 RDT（Robotics Diffusion Transformer）是清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量，能在无需人类操控的情况下，自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。RDT基于模仿学习人类动作，展现出强大的泛化能力和操作精度，能处理未见过的物体和场景。清华团队已将RDT的代码、模型和训练数据集开源，推动机器人技术的发展和应用。RDT的功能特色双臂协调操作：指挥机器人的双臂协...

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2025-04-05
Apollo是什么？一文让你看懂Apollo的技术原理、主要功能、应用场景

Apollo概述简介 Apollo是Meta和斯坦福大学合作推出的大型多模态模型（LMMs），专注于视频理解。Apollo基于系统研究，揭示视频理解在LMMs中的关键驱动因素，推出“Scaling Consistency”现象，即在较小模型上的设计决策能有效扩展至大型模型。Apollo项目引入ApolloBench，一个高效的视频理解评估基准，及一系列先进的Apollo模型，这些模型在不同规模上均展现出卓越性能，特别是在处理长视频方面，能高效理解长达数小...

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2025-04-05
BrushEdit是什么？一文让你看懂BrushEdit的技术原理、主要功能、应用场景

BrushEdit概述简介 BrushEdit是腾讯、北京大学、香港中文大学及清华大学联合推出的先进图像编辑框架，是BrushNet模型的高级迭代版本。框架结合多模态大型语言大模型（MLLMs）和双分支图像修复模型，实现基于指令引导的图像编辑和修复，支持用户用自然语言指令进行自由形式的、多轮交互式的编辑操作。BrushEdit能处理添加、移除物体等大幅度修改，同时保持背景的连贯性和编辑效果的自然性，显著提升图像编辑的灵活性和用户体验。BrushEdit的...

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2025-04-05
Bocha Semantic Reranker是什么？一文让你看懂Bocha Semantic Reranker的技术原理、主要功能、应用场景

Bocha Semantic Reranker概述简介 Bocha Semantic Reranker是博查AI推出的语义排序模型，能提升搜索应用和RAG应用中的搜索结果准确性。Bocha Semantic Reranker模型基于文本语义，对初步排序的搜索结果进行二次优化，用评估查询语句与文档内容的深层语义匹配，给出排序得分，改善用户搜索体验。Bocha Semantic Reranker适用于RAG应用，确保检索文档与查询意图高度匹配，提高问答系统的...

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2025-04-05
Ruyi是什么？一文让你看懂Ruyi的技术原理、主要功能、应用场景

Ruyi概述简介 Ruyi是图森未来推出的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行设计，支持多分辨率、多时长视频生成，具备首帧、首尾帧控制、运动幅度控制和镜头控制等特性。Ruyi基于DiT架构，由Casual VAE模块和Diffusion Transformer组成，用在视频数据压缩和生成。Ruyi能降低动漫和游戏内容的开发周期和成本，是ACG爱好者和创作者的理想工具。目前图森未来将Ruyi-Mini-7B版本正式开源。Ruyi的功能特色多分辨率、多时长...

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2025-04-05
Large Action Models是什么？一文让你看懂Large Action Models的技术原理、主要功能、应用场景

Large Action Models概述简介 Large Action Models（LAMs）是微软推出大型行动模型的开发框架，能执行真实世界行动的智能系统，LAMs超越传统LLMs（Large Language Models，大型语言大模型）的文本生成能力。LAMs能理解用户意图，在物理和数字环境中自动执行复杂任务。LAMs集成数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段，将语言理解转化为可执行的行动，推动AI向具有实际影响力的自动化和增强人类能力方向...

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2025-04-05
Leffa是什么？一文让你看懂Leffa的技术原理、主要功能、应用场景

Leffa概述简介 Leffa（Learning Flow Fields in Attention）是 Meta AI推出的用在可控人物图像生成框架，基于在注意力机制中引入流场学习，精确控制人物的外观和姿势。Leffa基于正则化损失函数，指导模型在训练时让目标查询聚焦于参考图像中的正确区域，减少细节失真，提升图像质量。Leffa不增加额外参数和推理成本，且适用于多种扩散模型，展现了良好的模型无关性和泛化能力。Leffa的功能特色外观控制（虚拟试穿）：根据...

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2025-04-05
LatentLM是什么？一文让你看懂LatentLM的技术原理、主要功能、应用场景

LatentLM概述简介 LatentLM是微软研究院和清华大学一起推出的多模态生成模型，能统一处理离散数据（如文本）和连续数据（如图像、音频）。模型用变分自编码器（VAE）将连续数据编码为潜在向量，引入下一个词扩散技术自回归生成向量。LatentLM基于因果Transformer架构实现不同模态间信息共享，提高模型在多模态任务中的性能和可扩展性。LatentLM推出σ-VAE解决方差崩溃问题，增强自回归建模的鲁棒性，在图像生成、多模态大型语言大模型和文...

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2025-04-05
Lyra是什么？一文让你看懂Lyra的技术原理、主要功能、应用场景

Lyra概述简介 Lyra是香港中文大学、SmartMore和香港科技大学推出的高效多模态大型语言大模型（MLLM），专注于提升语音、视觉和语言模态的交互能力。Lyra基于开源大型模型、多模态LoRA模块和潜在的多模态正则化器，减少训练成本和数据需求。Lyra构建大规模的多模态数据集，包括长语音样本，处理复杂的长语音输入，实现强大的全模态认知能力。在多种模态理解和推理任务中，Lyra达到最先进的性能，同时在计算资源和训练数据的使用上更为高效。Lyra的功...

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2025-04-05

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