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<p>Overview Spark-TTS 是由出门问问（Mobvoi）联合多所顶尖学术机构（如香港科技大学、上海交通大学）最新推出的新一代语音合成模型，其核心创新在于BiCodec编码技术和与文本大模型的结构统一性，利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能实现高度准确且自然的语音合成。</p> <p>Spark-TTS is an advanced text
RWKV开源发布了 RWKV7-G1 1.5B 推理模型（Reasoning Model）。模型基于 World v3.5 数据集训练，包含更多小说、网页、数学、代码和 reasoning 数据，总数据为 5.16T tokens。其具备其它同尺寸模型不具备的推理能力和任务能力，同时还支持现实世界 100+ 种语言。 在实际测试中，RWKV7-G1 1.5B 模型的推理逻辑性较强，能够完成有难度的
DeckSpeed是AI演示文稿制作工具。基于对话式交互，根据用户的指令和想法，快速生成专业、个性化的幻灯片，无需依赖传统模板。用户能实时反馈，调整颜色、风格和内容，确保演示文稿完全符合个人需求。DeckSpeed让演示文稿制作变得更加高效和有趣。 DeckSpeed的主要功能 对话式创建：用户基于自然语言与DeckSpeed进行对话，表达自己的想法和需求。 个性化定制：每个演示文稿都是
ViLAMP（VIdeo-LAnguage Model with Mixed Precision）是蚂蚁集团和中国人民大学联合推出的视觉语言模型，专门用在高效处理长视频内容。基于混合精度策略，对视频中的关键帧保持高精度分析，显著降低计算成本提高处理效率。ViLAMP在多个视频理解基准测试中表现出色，在长视频理解任务中，展现出显著优势。ViLAMP能在单张A100 GPU上处理长达1万帧（约3小时）
小红书hi lab（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）团队首次开源文本大模型 dots.llm1。 dots.llm1是一个中等规模的Mixture of Experts (MoE)文本大模型，在较小激活量下取得了不错的效果。该模型充分融合了团队在数据处理和模型训练效率方面的技术积累，并借鉴了社区关于 MoE 的最新开源成果。hi lab团队开源了所有模型和必要的训练
文本到图像的扩散模型的最新进展已取得显著成功，但它们往往难以完全捕捉用户的意图。现有的使用文本输入结合边界框或区域蒙版的方法无法提供精确的空间引导，常常导致对象方向错位或意外。为了解决这些限制，我们提出了涂鸦引导扩散(ScribbleDiff)，这是一种无需训练的方法，它利用用户提供的简单涂鸦作为视觉提示来引导图像生成。然而，将涂鸦纳入扩散模型存在挑战，因为涂鸦具有稀疏和单薄的特性，很难确保准确的
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AIVoiceGen is a user-friendly AI voice generation platform focused on text-to-speech. It offers free access with no registration required, featuring diverse voices across languages, accents, and tones
CWM（Code World Model）是 Meta 开源的一个拥有 320 亿参数的代码语言模型。它率先将“世界模型”的概念引入代码生成领域，让模型能够通过模拟代码执行过程，更深层次地理解和生成代码，而不仅仅是基于模式匹配。CWM 在多项基准测试中表现出色，例如在 Math-500 数据集上取得了 96.6% 的准确率。该模型的权重已公开，旨在推动代码生成和理解领域的研究，并帮助开发者更高效地
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