RSI立大功!国产开源登顶全球第一,1.3B OXR重塑OCR
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K2 Lab(攀峰智能)做到了很多 AI 应用想做但没做到的商业模式:不按 Token 收费,按结果收费。
用全国产算力训练的底座,破局智能语音不可能三角。
不知道大家有没有跟我一样,以前给自己的口播视频加包装,我通常只敢加几层文字。
大模型Agent正在从简单问答,快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
眼看对家Anthropic靠一纸招股书抢尽风头,OpenAI反手甩出GPT-6.1 Terra—— 想独占头条?先问问新模型答不答应。
这次创作终于不烧心了。
《读佳》独家获知,Soul将推出专为交互场景打造、超具活人感的语音合成产品“Loxinity(洛希无限)”,和市面上面向配音、短视频的TTS不同,这套模型从底层瞄准实时交互场景,主打强活人感。它支持单人配音、多人对话两种模式,配套音色克隆、音色设计等工具,还开放API接入。Loxinity下辖语音合成模型Loxi Speech和视频生成模型Loxi Avatar。
让 AI 生成成千上万条蛋白质序列,已经不是 AI 生物药研发最值得炫耀的能力。更重要的问题是:真正送进实验室的分子能否足够少,成功的机会又能否足够高?
具身智能不缺钱,也不缺演示,真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月,北美的 Generalist 发布 GEN-0,称首次在机器人身上观察到了这条曲线:预训练数据和算力越多,模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的,是超过 27 万小时的真实世界操作数据,和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说,曲线已经有人跑出来了,燃料却还没有。