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12-20
SoulX-Podcast语音生成模型在开源社区Hugging Face发布次日登顶TTS趋势榜。该模型由Soul AI Lab联合高校团队开发,专为多轮对话场景设计,支持中英川粤等多语言/方言与副语言风格,能生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音。它解决了传统语音系统在多轮对话中上下文衔接不自然、缺乏副语言控制能力等痛点,在播客、语音合成等场景表现突出,获开发者广泛关注。Hugging Face CEO也转发相关内容,团队未来将持续优化语音对话、拟人化表达等核心交互能力,深化开源生态建设。
Soul App近日开源其播客语音合成模型SoulX-Podcast,专为多人多轮对话场景设计。该模型支持中、英、川、粤等多语言及方言,可生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音对话。除播客场景外,在通用语音合成及克隆任务中表现优异,能灵活调节节奏与副语言元素(如笑声),提升语音真实感与表现力。此次开源旨在携手开发者探索AI语音在内容创作与社交生态中的更多可能。
这几天,OCR这个词,绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR,甚至让OCR这个赛道文艺复兴,又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里,前4有3个OCR,甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活,说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里,有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比,也有很多人都在问,能不能再解读一下百度那个OCR模型(也就是PaddleOCR-VL
AI圈虽然天天卷,但是很多的模型,真的越来越无聊了。 每天就是跑分又多了几个点。 直到昨天,DeepSeek久违的发了一个新模型。 DeepSeek-OCR。 这玩意,是真的有点酷。
DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型,采用创新光学二维映射压缩技术,在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌,较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率,显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案,其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
谷歌Gemini 3.0 Pro开始小范围推送,强化推理与多模态能力;百度发布全球领先文档解析模型PaddleOCR-VL,重塑OCR技术格局;爱诗科技完成亿元B+轮融资,ARR突破4000万美元;Anthropic推出Claude“skills”功能,提升AI工作效率;Pinterest推出AI内容限制工具,用户可自定义减少生成式图像;开源多模态模型LLaVA-OneVision-1.5超越Qwen2.5-VL;OpenAI视频生成模型Sora 2上线微软Azure平台,进入公共预览阶段;旅行搜索引擎Kayak推出“AI模式”,简化旅行规划与预订流程。
微软发布首款自研图像生成模型MAI-Image-1,跻身LMArena前十,注重实用性与光影效果;百度世界2025大会将聚焦大模型与AI全球化战略;Meta新技术使RAG推理速度提升30倍;开源项目nanochat实现低成本构建聊天AI;谷歌NotebookLM新增动漫视频生成功能;中国农大发布神农大模型3.0助力智慧农业;腾讯启动"青云奖学金"培养AI人才;苹果FS-DFM模型长文本生成效率提升128倍;谷歌Lens整合AI图像编辑功能;港大与美团提出CodePlot-CoT方法,通过代码绘图解决数学难题,性能提升21%。
快手开源72B代码模型KAT-Dev在SWE-Bench测试中准确率达74.6%,创国产AI编程里程碑;杭州云深处推出全球首款IP66防护全候作业机器人DR02;谷歌Chrome将集成Gemini引发隐私担忧;学者指控苹果使用盗版书籍训练AI,版权争议再起;Liquid AI发布高效稀疏激活模型LFM2-8B-A1B;苹果拟收购Prompt AI布局智能家居视觉技术;AI伴侣应用泄露4300万条用户隐私对话;西湖大学DeepScientist显著提升科研效率。
蚂蚁百灵团队开源高性能思考模型Ring-flash-2.0,在多项基准测试中表现优异;阿里通义7款模型登顶Hugging Face榜单,Qwen3-Omni凭借多模态能力全球第一。谷歌Veo3突破视频生成局限,可自动完成视觉任务;特斯拉推进人形机器人量产,马斯克称其为最重要产品。马斯克第六次起诉OpenAI窃取商业机密,苹果内部测试聊天机器人Veritas优化Siri,YouTube推出AI音乐主播增强互动,LiquidAI发布轻量级模型Liquid Nanos优化边缘计算。
百度智能云千帆正式推出全新视觉理解模型Qianfan-VL并全面开源。该系列模型包含3B、8B和70B三个版本,面向企业级多模态应用场景,具备出色的基础通用能力,并针对OCR、教育等高频需求进行专项强化。模型基于昆仑芯P800芯片实现高效计算,支持5000卡并行,在通用和垂直任务评测中达到SOTA水平。Qianfan-VL具备多尺寸模型、思维链推理和OCR增强三大特点,可广泛应用于文档识别、数学解题、图表分析等场景,为企业提供高精度视觉理解解决方案。