Memory Efficient Audio Synthesis with Decoupled Temporal Depth Diffusion Transformers
Siri Expressive Voices 完全在设备上实时合成丰富、可配置的语音，由 Apple 最强大的设备基础模型 AFM 3 Core Advanced 提供支持。这项工作展示了该功能背后的内存高效音频合成架构：一个去标记器，可在 Apple 矩阵协处理器 (AMX) 紧张的计算和内存预算内将基础模型发出的语义音频标记转换为高保真音频。我们使用三组件设计（流式传输）将语义音频标记转换为残差矢量量化（RVQ）表示形式……
Marine Corps takes delivery of final MV-22B Osprey
周二，海军陆战队接收了最后一架 MV-22B 鱼鹰。该军种已采购了总共 359 架倾转旋翼机。海军陆战队接收最后一架 MV-22B 鱼鹰后首次出现在《任务与目的》中。
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US’s Surf Air Mobility faces NYSE listing non-compliance
纽约证券交易所 (NYSE) 已通知 Surf Air Mobility，称其未遵守要求公司在连续 30 个交易日内保持平均收盘价至少 1 美元的规定。该公司表示，计划在十个工作日内通知纽约证券交易所，表示打算有机地恢复合规性并解决股价缺陷。 Surf Air Mobility 是 Mokulele Airlines、Southern Airways Express 和 Surf Air 的所有者。
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
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S4E28: Jonathan Regino on curriculum evaluation and math coaching
在这一集中的渐进错误中，我很高兴能接待乔纳森·雷吉诺 (Jonathan Regino)，他是一位创新型教育家和教学领导者，以其在课程采用和数学辅导方面的专业知识而闻名。乔纳森热衷于加强教学实践和培养有影响力的数学学习体验。收听并订阅渐进式错误… SpotifyYouTubeApple 播客WordPress 乔恩将分享他的…
