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
议，并在 Telegram 中接入了 xAI 的 AI 聊天机器人 Grok。 端到端加密：消息、通话内容只有通信双方能看到，第三方（包括 X 平台）无法窥探； 阅后即焚：可以设置消息在一定时间后自动删除，比如 10 分钟后，保护隐私更彻
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
容与文档资源，提供从知识获取、技能提升到实践落地的端到端数字化支持；依托模型微调与数据反馈，平台持续进化，助力组织加速数字化升级。 商业不是污染源，是让技术流动的河 社区的灵魂在于共创与分享。没错
并基于TurboS基座，腾讯新推出视觉深度推理模型T1-Vision和端到端语音通话模型混元Voice 腾讯混元图像2.0、腾讯混元3D v2.5及混元游戏视觉生成等一系列多模态模型同步“上新” 混元TurboS模型在全球公认的Chatbot Arena评测平台上
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
根据基准测试，SWE-1 在 “对话式 SWE 任务基准” 和 “端到端 SWE 任务基准” 这两项核心指标上，都已经接近目前行业最强的前沿模型。特别是独立的端到端任务中，它的表现几乎和 Claude 系列最新模型能力相当。 在对话式任
要耗费大量的时间和精力，而豆包·语音播客模型构建了端到端的便捷链路，一气呵成地完成整个创作过程； 时事热点跟随：在信息更新换代极快的当下，紧跟时事热点是播客保持吸引力的关键。豆包·语音播客模型具备深度
KV 缓存大小显著减少到每个 token 仅需 70 KB，远低于其他模型（如 Qwen-2.5 72B 的 327 KB 和 LLaMA-3.1 405B 的 516 KB）。这使得模型更适合处理长文本和资源受限的环境。 成本效益：MoE 架构允许在训练时仅激活部分参数，从而显著降低