Top 5 Text-to-Speech Open Source Models
探索领先的开源文本转语音模型，这些模型在真实性、情感和性能方面可与高级工具相媲美，以便您可以将想法转化为逼真的声音，并为下一波创作者音频提供动力。
ServiceNow and Nvidia say their new open-source model is built for security - here's why
担心您企业的数据吗？ Apriel 2.0 面向联邦机构以及医疗保健和金融等受到严格监管的行业，这些行业希望 AI 代理风险较小。
Hosting NVIDIA speech NIM models on Amazon SageMaker AI: Parakeet ASR
在这篇文章中，我们将探讨如何使用异步推理端点在 Amazon SageMaker AI 上部署 NVIDIA 的 Parakeet ASR 模型，以创建可扩展、经济高效的管道来处理大量音频数据。该解决方案将最先进的语音识别功能与 Lambda、S3 和 Bedrock 等 AWS 托管服务相结合，自动转录音频文件并生成智能摘要，使组织能够从客户通话、会议录音和其他大规模音频内容中获取有价值的见解。
NVIDIA 进一步坚定了对开源的承诺，推出了针对语言、机器人和生物学的全新开源 AI 技术，为开放生态系统做出了贡献，扩大了 AI 的使用范围，并推动了美国的创新。这些开放技术将通过高效推理、高保真世界生成和交互式物理 AI 为全球开发者提供支持并加强经济增长阅读文章
谷歌母公司 Alphabet 的机器人软件和人工智能业务部门 Intrinsic AI 宣布举办首届“工业人工智能”开发者挑战赛，并推出其工业级感知基础模型——内在视觉模型 (IVM)。这些开发旨在加速现实制造环境中的机器人自动化。该挑战专注于电子组装，将给予 [...]
Gremsy Expands NDAA-Compliant UAV Payload Models Featuring Edge AI and Thermal by FLIR
Teledyne FLIR OEM 的 Boson®+ 热感摄像头模块集成到革命性的球形无人机有效负载中
Improving Language Model Personas via Rationalization with Psychological Scaffolds
使用用户描述或角色提示的语言模型用于预测用户的偏好和意见。然而，现有的构建角色的方法主要依赖于用户的人口统计属性和/或先前的判断，而不依赖于用户判断背后的任何潜在推理。我们引入了 PB&J（行为和判断心理学），这是一个框架，通过纳入用户可能做出某种判断的潜在理由来改进 LM 角色。我们的基本原理是由语言模型生成的，用于明确推理用户在……上的行为
How to Apply Powerful AI Audio Models to Real-World Applications
了解不同类型的 AI 音频模型及其可使用的应用领域。如何将强大的 AI 音频模型应用于现实世界应用程序的帖子首先出现在走向数据科学上。
New earthquake model goes against the grain
当一块板片在俯冲带的上覆板块下方滑动时，该板片呈现出一种称为各向异性的特性，这意味着它的强度在所有方向上都不相同。各向异性是导致木板沿着纹理比其他方向更容易断裂的原因。在岩石中，粘土、蛇纹石和橄榄石等矿物的排列会导致各向异性。岩石中的水袋也会导致和增强各向异性，因为在俯冲板片的深处通常会发生反复的脱水和再水化。
New Earthquake Model Goes Against the Grain
俯冲板块在某些方向上比其他方向更强，这可能是地震如何发生和地震波如何传播的一个因素。
Lightricks nya AI-videomodell LTX-2 utmanar jättarna
LTX-2：Lightrick 具有同步声音的全新 AI 视频模型 Facetune 和 LTX Studio 背后的公司 Lightricks 推出了一些非常好的东西 - LTX-2 是一个 AI 模型，首次将专业视频和音频结合在一个系统中。这不仅仅是一次升级，而是一种处理 AI 生成视频的全新方式，其中 Lightrick 的新 AI 视频模型 LTX-2 挑战巨人的帖子首次出现在 AI 新闻中。
实体链接 (EL) 传统上依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调。虽然最近的小样本方法通过提示来利用大型语言模型 (LLM) 来减少训练要求，但由于昂贵的基于 LLM 的推理，它们常常效率低下。 ARTER（自适应路由和目标实体推理）提出了一种结构化管道，通过策略性地结合候选生成、基于上下文的评分、自适应路由和选择性推理，无需深度微调即可实现高性能。 ARTER 计算一小组...
Bias after Prompting: Persistent Discrimination in Large Language Models
从偏见转移假设 (BTH) 的先前工作中可以得出的一个危险假设是，偏见不会从预先训练的大型语言模型 (LLM) 转移到适应模型。我们通过研究提示适应下因果模型中的 BTH 来验证这一假设，因为提示是现实世界应用中非常流行且易于使用的适应策略。与之前的工作相比，我们发现偏见可以通过提示转移，而流行的基于提示的缓解方法并不能始终阻止偏见的转移。具体来说，相关性......
Run LM Studio Models Locally on your Machine
在本地运行 LM Studio 模型，并使用 Clarifai Local Runners 通过安全 API 公开它们，完全控制数据和计算。
Run vLLM Models Locally with a Secure Public API
使用 vLLM 在本地运行 LLM，并使用 Clarifai Local Runners 通过安全的公共 API 公开它们。
Choosing the Best Model Size and Dataset Size under a Fixed Budget for LLMs
使用 Tiny Transformers 进行小规模探索《为法学硕士选择固定预算下的最佳模型大小和数据集大小》一文首先出现在《走向数据科学》上。
