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e AI创立于2026年，专注于机器人AI模型研发，目前尚未对外披露太多信息。 根据该公司创始人胡瀚的GitHub个人主页显示，他于2008年获得清华大学学士学位，并于2014年获得清华大学博士学位，师从周杰教授。 胡瀚在创立Winverse AI前是腾讯杰出科学家，负责混元视觉语言模型（VLM）和具身基础模型团队，曾担任混元语言模型技术负责人，并创立了混元语音团队。 在加入腾讯混元之前，胡瀚还曾任职于微软亚洲研究院和百度，在微软亚洲研究院（MSRA）任职期间担任首席研究员和研究经理。 ▲胡瀚的GitHub个人主页 此外，胡瀚参与的论文《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows》获得了 ICCV 2021 最佳论文奖（Marr Prize）。凭借这一成果，2022年，胡瀚入选《麻省理工科技评论》中国区“35岁以下科技创新35人”榜单。 据《彭博社》此前报道，DeepSeek正接近完成新一轮融资，融资金额至少达到800亿元人民币，为该公司计划于2027年初进行的上市铺路。 融资资金原本主

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噪、人声增强，结合大模型语义理解，过滤无关杂音，捕捉游客表达，支撑问答、游戏、点播等体验。支持免唤醒主动交互，游客走近机器人即可主动打招呼，不需要喊唤醒词，还原自然社交状态。 l 长程多轮交互，从单次问答走向完整游戏体验：依托长程任务 Agent，承接对话上下文。游客挥手即可开启答题、猜谜闯关，机器人记住对话脉络，持续推进游戏进程；支持猜拳、音乐表演等手势语音动作联动，游客可以参与共创表演内容，而不是被动观看演示。 l 五维 IP 定制，让机器人拥有统一角色人格：通过音色、表情、人设、动作、服装造型五个维度定制，结合场景知识库、检索增强生成技术，机器人可以支持多国语言、方言科普讲解，把长隆 IP 融入打招呼、讲解、互动反馈，实现外观、声音、性格、动作完全统一。 l 空间语义理解：打通语言到真实行动听懂游客的“目的地”诉求，关联园区三维地图，完成位置咨询、路线指引、带路、巡回讲解，将自然语言指令转化为真实空间里的导航行动，实现 “听得懂、答得出、带得去” 的完整闭环。 WITA 大模型实现看、听、说、动一体化协同，机器人不再是 “会说话的显示屏”，而是拥有在场感与人格感的硅基伙伴，支

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条置顶帖子里，有一句感谢，写给了 Alexis Conneau ： 在OpenAI的任何人想到之前，他就有了Her的构想，然后一路死磕，把它做了出来。 也就是说，4o那个会笑、会被打断、能听出语气的声音，最早是从Conneau的设想里来的。 但早在2024年，Conneau就离开了OpenAI，创办了WaveForms AI，专门做能听懂情绪、也能表达情绪的语音AI。 2025年8月，Meta收购了这家公司，他带着团队进了Meta超级智能实验室。 而他的最新动作竟然是… 是的，9月亮相的Muse Realtime Avatar，能让虚拟形象在视频通话里实时说话、做表情。 也真是专业对口了，毕竟是当年想出《Her》这个idea的人，我突然对Muse的虚拟形象充满了信心。 而把4o带到大家面前的，则是熟悉的 Mira Murati 。 2024年5月，Mira Murati站在发布会的镜头前，把4o介绍给全世界。 几个月后，她离开OpenAI，创办Thinking Machines Lab。 今年5月，她的团队拿出了「交互模型」研究预览：让AI持续听、看、回应，跟上人的对话。到了7月，又发

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新课集中亮相 11月2—4日，第二届上海老年学习课程展将于上海展览中心举行，首届上海终身学习课程展将在线上同步开启。展会现场，一批“AI社会通识教育新课”将集中亮相，以零门槛、可互动的方式帮助广大市民和老年群体提升数字素养。 上海市教卫工作党委新闻中心（上海教育电视台）将发挥全媒体优势，打造面向55—75岁老年群体的《AI通识100分》百集短视频课程。课程立足“数字融入、生命赋能”理念，搭建包含基础认知、日常工具、防骗安全等七大板块共100集的课程体系。采用每集5分钟生活化短视频形式，依托AI视频生成技术，遵循老年人观看习惯，以“情境引入—步骤演示—要点回顾”三段式结构开展教学，帮助老年群体零基础掌握AI应用技能，智享数字生活。 《AI通识100分》百集短视频课程，帮助老年群体零基础掌握AI应用技能，智享数字生活。 上海远大学习广场教育科技有限公司将联合抖音火山引擎推出专为银发群体量身定制的AI智能生活入门课程——《AI应用老年教学课程》。结合“小云雀”“豆包”和“即梦”三大核心AI工具，聚焦长者“语音交互”“全能问答”“健康咨询”“老照片修复”“回忆录配图”“短视频制作”等高频需求。

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作平台PixVerse，中文产品名为“拍我AI”。 “视频大模型可能是这一轮技术浪潮中距离文化产业最近的技术之一。”爱诗科技副总裁金涵旻表示，视频大模型正在改变内容创作的方式、成本和传播边界。爱诗科技持续推进模型迭代，2024年推出基于DiT架构的视频生成模型，2025年发布基于“DiT+自回归”架构的实时生成世界模型R1，今年进一步推出R2模型，增加键盘、语音和文字等多模态控制能力。 在产品和市场方面，爱诗科技从成立之初就布局海外市场。截至2025年底，公司累计注册用户达到1.267亿，较2024年增长564%，年视频生成量达到7.3亿条，同比增长约14倍，产品覆盖全球170多个国家和地区。公司2024年底开始商业化，2025年实现确认收入2亿元。 “我们的一个显著优势是效率。”金涵旻介绍，公司从数据处理、Tokenizer、扩散模型等算法环节，到并行计算、通信和资源调度等基础设施均在持续优化，以降低模型训练和视频生成的算力成本。 金涵旻表示，未来爱诗科技将继续坚持“植根中国、融通全球”，推进多模态视频大模型技术和产品迭代，拓展全球市场及文化内容创作等应用场景。 【路演点评】 中国互

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中的言语识别率较同类其他助听器提升17%。不仅让用户听得见，而且尽可能保留自然听感。 医疗级验配智能体“听觉管家小U”搭载在手机上。 助听器的专业性不仅来自硬件，也来自能否针对每个人的听力损失进行准确验配。传统模式下，用户通常需要多次往返门店，经历测听、调参、试戴和反复沟通。专业资源覆盖不足、老人出行不便以及对进店验配的心理顾虑，都可能让真实需求停留在“隐形”状态。 为此，联影为助听器开发了医疗级验配智能体“听觉管家小U”。它能在5分钟内完成居家听力测试。完成测听后，系统能在1分钟内生成个性化验配参数，并支持用户通过对话，根据实际听感随时进行微调。 在餐厅、家庭聚会、户外交通等不同环境中，用户如果觉得人声不够突出、环境声过强或整体听感不舒适，也可随时语音告诉小U。这个智能体会结合用户反馈和声场变化，自主生成调节建议并优化参数，使助听器从过去的验配一次升级为7×24小时持续适配。 刘悦也提醒，AI让验配能力有机会规模化触达用户，但听损情况、心理情况因人而异。出现突发性耳聋、单侧听损、严重耳鸣、中耳炎、重度和极重度听损等情况时，助听器用户应首先接受临床诊断，再由专业验配师和听力师提供支持。

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率从行业普遍的 70% 提升到 95% 以上，只交付可复现轨迹。无问智科的“无垠”自动化管线把 Raw 到 Model-Ready 的效率提升 500% — 1000% ；觅蜂科技的 MEgo Engine 自研 VIO 位姿算法，支持空间重建与长时序自动切分，效率较人工提升 10 倍，并做到毫米级轨迹重建与亚毫秒全局同步。海天瑞声、景联文等传统标注企业正从语音／视觉标注延伸至具身数据的多模态对齐，处理视觉、本体、触觉、语言的时间对齐、坐标系转换与质量评分的复杂度，远超传统标注。 合规是“质”的另一半。光轮智能的数据集做到全量脱敏授权，这是数据集能被复售、能被十余家客户重复采购的前提。 四、转飞轮：训练场作为枢纽，解决“循环” 图 4 ：数据训练场的发展现状 训练场是数据与模型的“中转站”：把采集数据转化为模型能力，再把模型部署到本体上验证，执行中产生的新数据回流至数据集，形成“采集→训练→部署→回流”的闭环飞轮。 企业侧已经开始把训练场当成生产设施运营。 无问智科在长三角（德清）建了室内 3000 ㎡、室外 505 亩的训练场，开放场景达 937 平方公里，日产数据上千小时；京东等通

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发布了什么，包括新的 AI 库存音色、改进的 Quick Recorder，以及 Descript Labs 的推出。 Descript 的 2024 年 2 月版本新增了 AI 库存音色、更快的 Quick Recorder，以及用于实验性功能的 Descript Labs。重点在于加快录制速度并拓宽 AI 音色选项。这是 Descript 在录制、编辑和语音方面全面加入 AI 工具的一个清晰例证。 闰年。当我们准备把时钟拨快一天时，迫近的恐慌也随之而来。即便有时间调整，二月仍是最短的月份，让我们感到匆忙、仓促、不安。我们几乎没时间写这篇文章。 AI 库存音色：更多、更好、更易用 我们在 12 月开始了对库存音色库的全面改造；自那以后，我们一直在添加音色并调整界面，新增了标签来帮助你挑选合适的音色。现在库中有 21 个库存音色，从随性、年长、男性化的 Robert 到商务、成年、女性化的 Monica。说实话，这两个听起来都不太有趣，但当你需要它们时，它们就在那里。 在我们的帮助中心了解更多。 Quick Recorder 获得升级 我们提升了 Quick Recorder 的速度和

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隆重推出 North 2：不妥协的 AI 平台 North面向企业的企业级 AI；Compass智能搜索与发现 Command生成式语言模型；Transcribe全新语音识别模型；North Small Translate全新机器翻译模型；Parse全新文档解析模型；Embed语义表示模型；Rerank检索优化模型 Model Vault专用模型推理平台；Private Deployments本地部署或隔离 VPC；Security在每个阶段保护您的数据 合作伙伴；活动；网络研讨会；周边商店 精选 博客最新新闻、发布与洞察 Cohere LabsCohere 的机器学习研究实验室 探索 工作的未来AI 将如何改变我们的工作方式？；Aya 模型大规模多语言 AI；全部论文 倡议 研究学者寻找新一代机器学习人才；开放科学社区倡导全球开放科学；Catalyst Grants支持有影响力的机器学习事业 建立对 AI 的信任：Cohere 的 AI 治理之道 企业 AISecure AIAI 供应链中的安全风险2025年7月1日4 分钟阅读；企业 AISecure AI将安全 AI 引入关键系统

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算你真的干到整个电池用完，从 Mac mini 上随手接一根 Type-C 线插到音响上也可以继续战斗。 这个环境下最大的遗憾或许是它并不支持 Dolby Atmos，只能以普通的立体声进行播放；而且如果你家里还有别的支持空间音频的 Sonos 音箱，把它们和它组成一组，Dolby Atmos 也会降级成立体声。 在这个音响中，Sonos 也带来了他们自己的语音助手功能——Sonos Voice Control。说出来就能播放你所需要的音乐。所有请求都在音箱本地处理；所有和他的对话都不会被录音、发送到云端、存储、转录或被任何人听到。 但是最大的遗憾是：仅支持英文与法文，在国内的使用情况着实不太理想，而且在多次尝试配置的时候都出现了报错。本身对语音助手依赖不强的我只能作罢。Sonos 也提供了另外一个选项：就是将其配置 Amazon Alexa，在国内这个环境下也不是说不行，但总是无比的别扭。 语音这块虽然让我不满，但是我的运气不错：在 Sonos 推出他们的 Sonos 27 的同时也推出了他们自己的 MCP 服务。这下甚至连官方的软件都不需要安装了。我只需要直接告诉我的 Hermes

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驱动的联络中心利用 AI 技术来弥合传统 IVR 系统面临的效率差距。 本指南探讨 AI 联络中心、它们如何实现客户服务自动化、应用场景、实施方法，以及如何选择合适的 AI 联络中心软件。 摘要 联络中心自动化利用 AI 在极少或无需人工干预的情况下处理客户支持工作流。 AI 驱动的联络中心系统会响应客户、理解意图、检索信息并提供简洁的回复。 与传统交互式语音应答系统相比，AI 联络中心软件更直观、高效且自然。 AI 自动化正在转变人工坐席的角色，使他们能够专注于复杂案例。 选择 AI 联络中心软件时，应考虑 CRM 集成、全渠道支持和延迟等因素。 什么是联络中心自动化？ 联络中心自动化利用 AI 技术在极少人工干预的情况下处理客户互动。它将 AI 与 CX 团队日常运营中常用的软件技术（如语音坐席、交互式语音应答和聊天机器人）集成。这使组织能够更高效地通过电话、电子邮件和聊天等不同渠道为客户提供支持。 与传统联络中心软件不同，AI 联络中心系统使用先进的人工智能，如机器学习、深度学习、语音模型和生成式 AI，与客户进行自然对话。这些 AI 系统远比传统 IVR 先进。它们能够理解细

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就是Qwen如何一步步走到今天的历程，一次发布接一次发布。 第一章——2023年：千问 阿里巴巴在ChatGPT之后才行动，但差距不大。2023年4月7日，阿里云开始向企业客户发放一款名为通义千问的模型的邀请码。这个名字部分取自哲学家孟子。 四天后，在北京举行的阿里云峰会上，时任CEO张勇公开揭晓了它。阿里巴巴表示将把该模型融入所有业务，首先从钉钉和天猫精灵语音助手开始（《中国日报》）。 真正的转折出现在8月。2023年8月3日，阿里巴巴开源了Qwen-7B和Qwen-7B-Chat，这是对Meta的Llama 2的直接回应。Qwen-7B在超过2.2万亿个token上预训练，上下文长度为2,048个token。其许可证对月活跃用户低于1亿的商业用途免费。 视觉能力在数周内跟进。首个视觉语言分支Qwen-VL于2023年8月下旬发布。 2023年9月13日，通义千问向公众开放，这标志着中国监管部门的批准。同月，团队在arXiv上发表了《Qwen技术报告》。 这一年以规模收尾。阿里巴巴于2023年12月1日前后发布了72B和1.8B模型供下载。Qwen此时已覆盖从笔记本规模到前沿规模的开

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少年成长过程中带来了什么变化？面对AI快速发展，应该怎样重新定义“AI素养”，并建立怎样的教育提升策略？ 调研结果显示，在今年8月收集的615份有效小学生问卷中，97.9%的受访小学生至少听说过人工智能。其中，11.7%表示“很了解”，51.7%“知道一些”，34.5%“听说过但不太清楚”，只有2.1%表示没有听说过。 调研中，当被问及“哪些是人工智能”时，语音助手、学习类App和扫地机器人提及率较高，动画片里的机器人也被不少孩子视为AI。孩子对AI的认识很大程度上来自日常使用，但对现实AI技术与虚构角色的边界仍未必能准确区分。 调研中，74.8%的受访小学生已经在日常学习中接触过AI，聊天问答、拍照搜题、语音助手、内容生成等都已成为具体场景；但56.4%表示学校没有教过如何使用AI。对于孩子AI教育而言，问题已经不只是“会不会使用”。 调研中还发现一个问题，比“会不会用”更值得关注的，是孩子能不能判断AI给出的答案。在回答“AI说的都是对的吗”时，超过半数受访小学生选择“同意”或“非常同意”；只有31.4%知道AI可能生成不一定真实的内容。但另一方面，93.7%的受访小学生表示，遇到

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