酷狗蝰蛇音效
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对标Sora！谷歌发布AI视频生成器Veo 3：可同时生成视频和音效
谷歌在I/O开发者大会上发布第三代视频生成模型Veo+3，对标OpenAI的Sora。该模型不仅能基于文本和图像生成高质量视频，还能为人物对话、鸟鸣等场景自动匹配音效，实现更逼真的视听体验。目前Veo+3面向美国Gemini Ultra订阅用户，月费249.99美元，并将纳入企业级Vertex AI平台。谷歌同期还发布了升级版图像模型Imagen 4、电影制作工具Flow等AI产品。值得注意的是，谷歌在AI图像生成领域并非一帆风顺，此前Imagen 3曾因生成含历史错误的图像引发争议。
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小米15 Ultra快门音效将下放给所有徕卡小米合作机型
小米计划将15 Ultra的快门音效开放给所有徕卡合作机型用户使用。该机型提供8种特色快门音效，包括默认、机械、经典、现代、胶片、文艺、质感和元气，每种音效都源自不同徕卡机型。其中"机械"音效源自徕卡M6，快门超过0.4秒时会模拟机械马达声；"经典"音效取自徕卡M9，包含固定长度的机械处理声；"默认"音效对应徕卡M3，使用率15%；"现代"音效来自徕卡M10，使用率14%。这些音效将为用户带来更个性化的拍摄体验，满足不同场景需求。
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酷狗音乐发布蝰蛇AI音质：比黑胶唱片更清晰
酷狗音乐与联发科合作，正式发布蝰蛇音质AI超分音频引擎。官方介绍称，蝰蛇音质的创新之处在于构建了物理重建轻量计算的双引擎架构。有了该技术加持，手机、汽车等多终端设备通过算法补偿可达到HI-FI级音质表现，用户将可以更快更省流的方式获得高音质的音乐。
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东芝电视与帝瓦雷联名调校：共塑东芝Z700QF音效顶级体验
正如英国诗人威·柯珀所言：“声音能引起心灵的共鸣。”在家庭观影场景中，逼真的画面与沉浸的音效缺一不可。东芝电视将继续以自主创新为根基，携手全球优质资源，推动家庭影音体验迈向更高维度。
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荐 AI日报：阿里最新视觉推理模型QVQ-Max；可灵AI上新AI音效功能；GPT-4o升级后性能飙升；Midjourney V7将于下周发布
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、阿里巴巴发布最新视觉推理模型QVQ-Max阿里巴巴旗下的AI研究团队Qwen发布了其最新的视觉推理模型QVQ-Max。尽管中美科技竞争加剧，该公司仍在寻求美国风投支持，因其专注于应用�
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SU7 Ultra电车哪来的声浪 小米：特调音效 还有外放喇叭
小米SU7Ultra已经交付，在很多车主和博主晒出的体验视频中，SU7Ultra的音浪很逼真，让不少网友比较疑惑，为什么电车还有声浪？其实此前SU7上市时小米就着重介绍过，这是小米专门打造的运动声浪系统，可以根据车辆的加速情况实时模拟引擎声浪，为驾驶者提供多种不同风格的音效体验，增强其驾驶乐趣。通过增添更多频率的声音来指示车辆的运动状态，可以进一步缓解晕车带来的不适，因此合适的运动声浪可以在一定程度上减轻晕车症状。
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荐 AI日报：男子用AI撰写色情小说被判刑十个月；360智脑团队复现Deepseek强化学习效果；字节AI音效生成模型SeedFoley上线即梦
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、一男子因利用AI撰写色情小说被判刑十个月，非法获利超两万元湖北省大冶市人民法院近期对一起利用人工智能撰写色情小说并获利的案件作出判决。软银集团收购夏普旧厂，计划改造为AI数据中心，预计2026年投入运营，助力日本人工智能产业发展。
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荐 AI日报：DeepSeek开源大模型加速器FlashMLA；海螺AI推I2V-01-Director模型；Pixverse V4.0支持同步音效与转绘功能
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荐 刚刚，PixVerse V4正式上线，5秒出一个AI视频还自带AI音效。
PixVerse的v4版本上线了。他们AI视频的模型能力，又一次迎来了飞跃。真的很幸运，亲身参与这个大AI时代。
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荐 AI日报：阿里通义开源多模态推理模型QVQ-72B；OpenAI考虑自研人形机器人；QQ音乐上线首个AI大模型音效
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、阿里发布多模态推理模型QVQ-72B!视觉、语言能力双提升阿里巴巴最近推出的QVQ-72B多模态推理模型在语言和视觉能力上实现了显著提升，能够处理复杂的推理和分析任务，尤其在多步推理和数学推理方面表现突出。尽管o1-preview在某些方面表现优秀，但在实际应用中仍面临高成本和不切实际的测试建议等问题。
