让语音合成从"能说话"进化到"会表达"
阅读全文实时互动,丝滑连麦~
阅读全文脑子快、情商高、耳朵灵
阅读全文2个月,做一件小事!
阅读全文➡️单模型支持30种语言 + 16种方言,识别准确率全面领先☝️ 针对东亚、东南亚地区重点优化,全球多语言识别准确率取得极佳表现。 在工业级方言测评 inhouse 上,以87.8%的语义准确率大幅领先,多地方言接近人工水平。 ➡️针对复杂场景,引入上下文理解,实现语义消歧 支持在识别过程中动态注入热词与对话上下文,实现同音词、品牌名、领域词等语义消歧。 ➡️流式实时识别,与非流式语音识别一体化训练,保障流式效果 首字延迟控制在百毫秒级别,流式识别准确率接近离线水平,同时支持多语言无缝切换。 API现已上线阿里云百炼平台 欢迎体验~
阅读全文Agent 开发太难?试试让 AI 自己“预测环境”
阅读全文用一个“科学语法”打通科学语言与自然语言的边界
阅读全文给机器人装上“大脑、小脑与直觉”
阅读全文原创 王召德、潘逢治 2026-06-11 19:44 浙江 当我们谈论“把大模型跑在手机上”时,速度始终是绕不开的核心问题。模型越大、参数越多,推理时的矩阵乘法运算量就越大。随着 Arm 第二代可伸缩矩阵扩展 (SME2) 技术的普及,以及 MNN 推理引擎的深度适配,我们找到了一把打开端侧性能天花板的钥匙。只需在编译时开启一个开关,就能让 Qwen3-VL-4B 这样强大的多模态模型,在支持 SME2 的旗舰手机(如 vivo X300 等)上实现实时流畅推理。本文,我们直接从工程落地的角度,手把手带你完成从引擎编译、模型部署到 APP 构建的完整流程,并用实测数据告诉你:为什么这套组合拳能让 Qwen 在端侧起飞。什么是 SM…
阅读全文实践经验详解
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