VoiceCraft: Ein Sprachmodell, das XTTS angeblich übertrifft – mit Sprachklonierung und Texteditrierung für Audiodateien

Microsoft stellt mit Mu ein leistungsstarkes kleines Modell mit 330 Millionen Parametern vor – das intelligente Herzstück des AI-Assistenten im Windows 11-Einstellungen

Microsoft hat offiziell ein neues kleines Sprachmodell (SLM), Mu, für Geräte eingeführt, das speziell für die Einstellungen in Windows 11 entwickelt wurde und ein intelligentes AI-Agent wird. Dies markiert einen wichtigen Durchbruch bei der lokalen KI-Technologie in der Betriebssysteminteraktion. Als ein kompakt und effizientes Modell ermöglicht Mu durch eine tiefgreifende Optimierung des neuronalen Verarbeitungselements (NPU) eine niedrige Latenz und hohe Privatsphäre bei der natürlichen Sprachinteraktion. AIbase hat die Highlights und Auswirkungen von Mu basierend auf den neuesten Informationen zusammengefasst und gibt Ihnen einen Einblick in das Thema. Mu: Speziell für die Windows-Einstellungen entworfen

ByteDance Volcano Engine stellt das DouBao·Sprach-Podcast-Modell und das DouBao·Echtzeit-Sprachmodell vor

Über die Tradition hinaus! Das FUDOKI-Modell macht mehrmodale Generierung und Verstehen flexibler und effizienter

In den letzten Jahren hat sich die KI-Branche grundlegend gewandelt, insbesondere haben große Sprachmodelle (LLMs) auf multimodalen Aufgaben beachtliche Fortschritte gemacht. Diese Modelle zeigen ein großes Potenzial in der Sprachverstehens- und Generierungsfähigkeit, aber die meisten aktuellen multimodalen Modelle verwenden nach wie vor eine autoregressive (AR) Architektur, wobei der Schließungsprozess ziemlich einseitig und anfällig für Flexibilitätsmängel ist. Daher haben das Forschungsteam der Universität Hongkong und des Huawei Noah's Ark Lab ein völlig neues Modell - FUDOKI - entwickelt, um diese Einschränkung zu überwinden. Der Kerninnovation von FUDOKI liegt

KI-Tageszeitung: Release von Qwen3-Embedding-Modell durch Tongyi Qianwen; Bildbearbeitungsmodell SeedEdit 3.0 von ByteDance; ElevenLabs führt v3-Sprachmodell heraus

CFish Audio presents OpenAudio S1: Der übernatürliche Sprachmodell mit über 2 Millionen Stunden datengetriebener Entwicklung

Meta-Teamforschung zeigt: Vereinfachung der Schlussfolgerungskette führt zu erheblicher Verbesserung der AI-Genauigkeit

Kürzlich veröffentlichte die FAIR-Abteilung von Meta gemeinsam mit Forschern der Hebräischen Universität in Jerusalem eine neue Studie, die zeigt, dass die Reduzierung der Schlußfolgerungszeit bei großen Sprachmodellen deren Leistung bei komplexen Schlussfolgerungsaufgaben erheblich verbessern kann. Die Forschergebnisse zeigen, dass die Präzision von AI-Modellen, die kürzere Schlussfolgerungsketten verwenden, um 34,5 % gesteigert wurde. Diese Erkenntnis stellt Annahmen der aktuellen KI-Branche infrage. Bildquellenhinweis: Das Bild wurde durch AI generiert; Bildlizenzdienstanbieter Midjourney war an dieser Studie beteiligt. In ihrer Studie bemerkten die Autoren, dass längere Nachdenkzeiten...

Das neue Wunderwerk LocAgent veröffentlicht: Eine Genauigkeitsrate von 92,7 % für Code-Positionierung – eine Segnung für Programmierer!

Programmierer haben wieder ein neues Werkzeug, das sie jubeln lässt! Der von OpenHands, der Yale University, der University of Southern California und der Stanford University geführte Forschungsteam hat den LocAgent vorgestellt, einen speziell für die Code-Positionierung entwickelten Framework-Broker für Grafen-Index-Großsprachmodelle (LLM). Begeisternd ist, dass die Genauigkeitsrate des LocAgent auf 92,7 % gekommen ist. Diese neue Höhepunkt wird im Jahr 2025 auf der ACL-Konferenz offiziell vorgestellt werden. Programmierer haben oft Probleme bei der Positionierung von Code-Problemen in ihrer Arbeit. Zum Beispiel

Mistral präsentiert neues Agents API: Entwicklern bei der Erstellung intelligenter AI-Agenten hilfreich

Das Unternehmen Mistral hat kürzlich sein neues Agents API vorgestellt, ein für Entwickler konzipiertes Framework zur Vereinfachung der Erstellung von AI-Agenten. Diese können verschiedene Aufgaben ausführen, wie das Ausführen von Python-Code, das Generieren von Bildern sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das Release dieses APIs zielt darauf ab, einer Umgebung für große Sprachmodelle (LLMs) einenheitlichen Zugriff auf mehrere Werkzeuge und Datenquellen in strukturierter und persistenten Weise zu ermöglichen. Agents API

Google DeepMind steigert die Entscheidungsfähigkeit von KI durch Fine-Tuning mit强化学习

Hat auch ein großes Sprachmodell Amnesie? Supermemory präsentiert einen Endlos-Gedächtnis-Overlay, das deinen AI nie vergessen lässt!

Hast du bei langen Chat-Sitzungen mit ChatGPT oder Claude ähnlichen großen Sprachmodellen schon unangenehme Szenarien erlebt, in denen der Kontext plötzlich verloren ging? Das liegt nicht an Absicht, sondern ist auf die feste Grenze der Kontextfenstergröße der großen Sprachmodelle zurückzuführen. Egal ob 8k, 32k oder 128k Tokens – sobald diese Obergrenze überschritten wird, gehen zuerst eingegangene Konversationen verloren und schädigen die Benutzererfahrung erheblich. Kürzlich hat ein Unternehmen namens Supermemory eine revolutionäre Technologie präsentiert – Infin