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OpenAI 推出三款实时语音模型,可边听边「思考」、翻译和转录

OpenAI 推出三款实时语音模型,可边听边「思考」、翻译和转录(在新窗口打开)

不知道大家平时有没有这种经历。 每次遇到点急事,打给各大公司的智能客服,电话那头永远是那个字正腔圆但毫无感情的声音:「查询服务请按 1,人工服务请按 0……」接着就是漫长的音乐,以及那句让人抓狂的「对不起,我没听懂,请再说一遍」。 但就在刚刚,OpenAI 发布了 Realtime API 实时语音模型的全家桶。看了看他们的演示,这回,他们是真心想让机器说「人话」,办「人事」。 省流版如下: GPT-Realtime-2:构建可用于生产环境的语音智能体。它们能够进行更深入的思考、执行操作、处理中断,并让对话持续自然地进行。 GPT-Realtime-Translate:支持 70 多种输入语言

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NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源

NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源(在新窗口打开)

TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染,同时具备良好的时序一致性和低计算成本开销,使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强,帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。

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MIT成果登Nature正刊:90天,「AI科学家」完成3500次电化学测试

MIT成果登Nature正刊:90天,「AI科学家」完成3500次电化学测试(在新窗口打开)

美国麻省理工学院李巨团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了一篇研究论文,展示了一种多模态机器人平台CRESt(Copilot for Real-world Experimental Scientists),通过将多模态模型(融合文本知识、化学成分以及微观结构信息)驱动的材料设计与高通量自动化实验相结合,大幅提升催化剂的研发速度和质量。

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真实工作流,正在成为下一代训练数据

真实工作流,正在成为下一代训练数据(在新窗口打开)

数据市场的故事,正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data,成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data,它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下,今天绝大多数 Human Data 公司提供的,仍是人为构造的数据。

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