3月13日，Sesame公司推出其最新语音合成模型CSM，引发业界关注。据官方介绍，CSM采用端到端基于Transformer的多模态学习架构，能够理解上下文信息，生成自然且富有情感的语音，声音效果贴近真人，令人惊艳。
该模型支持实时语音生成，可处理文本和音频输入，用户还能通过调整参数控制语气、语调、节奏及情感等特性，展现高度灵活性。
CSM被认为是AI语音技术的重要突破。其语音自然度极高，甚至“无法分辨是人工合成还是真人”。有用户录制视频展示CSM几近无延迟的表现，称其为“体验过的最强模型”。此前，Sesame曾开源小版本CSM-1B，支持多轮对话生成连贯语音，获得广泛好评。
目前，CSM主要针对英语训练，表现优异，但在多语言支持上仍有限制。目前其不支持中文，但期待未来扩展。
Sesame表示将部分开源研究成果，社区开发者已在GitHub上热议其潜力。CSM不仅适用于对话式AI，还可能推动教育、娱乐等领域语音交互体验的革新。业内人士认为，CSM或将重塑AI语音助手标准，带来更自然的人机对话。
在深度学习领域，归一化层被视为现代神经网络中不可或缺的组件之一。最近，一项由 Meta FAIR 研究科学家刘壮主导的研究成果 ——“没有归一化层的 Transformer” 引发了广泛关注。这项研究不仅提出了一种名为动态 tanh（Dynamic Tanh，DyT）的新技术，还展示了在不使用传统归一化层的情况下，Transformer 架构依然可以实现高效的训练和推理。归一化层，尤其是层归一化（Layer Normalization，LN），在过去的十年中对优化深度学习模型起到了至关重要的作用。LN 层通过将输入激活进行缩放和压缩，从
还在为大模型处理长文本“龟速”而抓狂?别急!清华大学祭出“王炸”技术——APB 序列并行推理框架，直接给大模型装上“涡轮增压”引擎!实测显示，这项黑科技在处理超长文本时，速度竟比肩 Flash Attention 快10倍!没错，你没听错，是10倍!要知道，随着 ChatGPT 等大模型的爆火，AI 们“阅读”能力也水涨船高，动辄处理十几万字的长文不在话下。然而，面对海量信息，传统大模型的“大脑”却有点卡壳—— Transformer 架构虽强，但其核心的注意力机制就像一个“超级扫描仪”，文本越长，扫描
今日，腾讯在X平台上正式宣布推出其最新AI模型Hunyuan-TurboS，这款被誉为“首款超大型Hybrid-Transformer-Mamba MoE模型”的产品迅速引发全球科技圈的热议。根据X用户披露的信息，Hunyuan-TurboS通过融合Mamba的高效长序列处理能力和Transformer的强大上下文理解能力，成功克服了传统纯Transformer模型在长文本训练和推理上的瓶颈，展现出令人瞩目的性能突破。据介绍，传统Transformer模型因O（N²）复杂度和KV-Cache问题，在处理长文本时往往面临效率低下和高成本的挑战。而Hunyuan-TurboS巧妙结合了两大技术优
近年来，基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，诸如 Gemini-Pro1.5、Claude-3、GPT-4和 Llama-3.1等新模型能够处理成百上千的token。然而，这些扩展的上下文长度带来了实际应用中的一些重大挑战。随着序列长度的增加，解码延迟上升，内存限制也成为了一个严重的瓶颈。KV 缓存在推理过程中储存上下文信息，随着上下文长度的增加，缓存的大小也呈比例增长，这导致内存饱和，严重影响了处理长输入序列的效率，因此迫切需要优化解决方案。虽然市场上存在一些无训练的方
