百度宣布发布业界首个基于全新互相关注意力(Cross-Attention)的端到端语音语言大模型，实现超低时延与超低成本，在电话语音频道的语音问答场景中，调用成本较行业均值下降约50%-90%。
文小言宣布率先接入该模型，同时带来多模型融合调度、图片问答等功能升级。接入全新的端到端语音语言大模型后，文小言不仅能支持更拟真的语聊效果，而且支持重庆、广西、河南、广东、山东等特色方言。
据介绍，语音大模型具备极低的训练和使用成本，极快的推理响应速度，语音交互时，可将用户等待时长从行业常见的3-5秒降低至1秒左右。
更新后的文小言还支持“多模型融合调度”，通过整合百度自研的文心X1、文心4.5等模型，并接入DeepSeek-R1等第三方优质模型，实现了多模型间的智能协同。用户可以选择“自动模式”，一键调用最优模型组合，也可根据需求灵活选择单一模型完成特定任务，大幅提升响应速度与任务处理能力。
此外，文小言还加强了图片问答功能，用户拍摄或上传图片，以文字或语音提问即可直接获取深度解析。
ce 发布了最新的大模型榜单，阿里巴巴通义千问所推出的端到端全模态大模型 Qwen2.5-Omni 成功登顶。紧随其后的是 DeepSeek-V3-0324和群核的 SpatialLM-Llama-1B。 Qwen2.5-Omni 是一种端到端多模态模型，旨在感知文本、图像、音频和视频
命中的部分，DeepSeek 费用为 0.1元 每百万 tokens。至此，大模型的价格再降低一个数量级。 目前，硬盘缓存服务已经全面上线，用户无需修改代码，无需更换接口，硬盘缓存服务将自动运行，系统自动按照实际命中情况计费。
音语言指令至关重要。” 根据介绍，LLaSM 是一个经过端到端训练的大型多模态语音语言模型，具有跨模态对话能力，能够遵循语音语言指令。早期实验表明，LLaSM 为人类与人工智能的交互提供了一种更方便、更自然的方式。
OpenAI 刚发布了 GPT-4，百度预热已久的人工智能生成式对话产品也终于亮相了。昨天下午，文心一言 (ERNIE Bot)—— 百度全新一代知识增强大语言模型、文心大模型家族的新成员，正式在百度总部 “挥手点江山” 会议室里发布
使用量超过 1.3 万亿，日均生成图片 5000 万张，日均处理语音 85 万小时。 豆包大模型原名“云雀”，是国内通过算法备案的大模型之一。字节跳动基于豆包大模型打造了 AI 对话助手“豆包”、AI应用开发平台“扣子”、互动
容器化环境中运行。支持的云平台包括阿里云、腾讯云、百度云、华为云、AWS、GCP、Azure Cloud 等。 下载资源 Alluxio Enterprise AI 下载链接：https://www.alluxio.io/download/ AI Infra Day 在美西时间 10 月 25 日的 AI Infra Day 上，Alluxio 将首次
LING 大模型》的技术论文，介绍了他们研发的两款新型大语言模型:百灵轻量版（Ling-Lite）和百灵增强版(Ling-Plus)。这两款模型在设计上采用了多项创新，能够在低性能硬件上高效训练，显著降低了成本。 百灵轻量版的参数规模
Google 开发者在线课程 开始学习 8 月 31 日，百度、字节、商汤、中科院旗下紫东太初、百川智能、智谱华章等 8 家企业 / 机构的大模型产品已经首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，可正式上线面向公众提供服
流AI框架。同时，这些框架中90%的算子，都可以通过华为端到端的迁移工具平滑迁移到昇腾平台。例如，美图仅用30天就将70个模型迁移到了昇腾，同时华为云和美图团队一起进行了30多个算子的优化以及流程的并行加速，AI性能
译器自动优化，通过自动融合和策略调优，大幅提升模型端到端表现； 自动并行，降低大模型场景模型开发和性能优化的成本，大幅提升大模型场景的用户体验。 高扩展中间表示 PIR 计算图中间表示（Intermediate Representation
复旦大学和阶跃星辰将要出一款端到端多模态 SVG 生成模型：OmniSVG，核心是支持从简单图标到复杂动漫角色的生成。 OmniSVG 主页：https://omnisvg.github.io/ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.06263v1 OmniSVG 支持三种生成模式：
为主体的自主创新与产业生态正在形成。《报告》显示，百度、华为、浪潮、腾讯和阿里巴巴等专利申请数量排名前十的企业类创新主体，其专利申请量之和占总申请量的10%，正成为技术突破、效率提升与场景应用的关键力量。
大型语言模型 (LLM) 的快速发展彻底改变了聊天机器人系统，从而实现了前所未有的智能水平，譬如 OpenAI 的 ChatGPT。但 ChatGPT 的训练和架构细节仍不清楚，阻碍了该领域的研究和开源创新。受 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的启发
效果。最后，对 prompt 进行调优和处理，形成一个完整的端到端方案。这只是基础单元，复杂场景下还需要进行 pipeline 设计，对意图进行分类，并分成不同的任务来处理。 为了应对复杂需求，火山引擎云搜索端到端的解决方