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《读佳》独家获知，Soul将推出专为交互场景打造、超具活人感的语音合成产品“Loxinity（洛希无限）”，和市面上面向配音、短视频的TTS不同，这套模型从底层瞄准实时交互场景，主打强活人感。它支持单人配音、多人对话两种模式，配套音色克隆、音色设计等工具，还开放API接入。Loxinity下辖语音合成模型Loxi Speech和视频生成模型Loxi Avatar。
AI 视频创作，又一批新面孔登场了。
让 AI 生成成千上万条蛋白质序列，已经不是 AI 生物药研发最值得炫耀的能力。更重要的问题是：真正送进实验室的分子能否足够少，成功的机会又能否足够高？
今天真是个热闹日子。
最近两个月，Personal Agent 这个概念忽然从边缘话题变成了普通用户手机屏幕上的新图标。
第一视角视频越来越多，研究人员怎样把这些记录变成能够改善机器人能力的训练信息？
困扰数学界30余年的世界级难题——三维Ghys猜想迎来了破解！
具身智能不缺钱，也不缺演示，真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月，北美的 Generalist 发布 GEN-0，称首次在机器人身上观察到了这条曲线：预训练数据和算力越多，模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的，是超过 27 万小时的真实世界操作数据，和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说，曲线已经有人跑出来了，燃料却还没有。
把模型部署到昇腾 NPU 上，计算逻辑确定之后，还有一道难题：怎样让底层实现充分利用硬件？同一个注意力计算，分块、搬运、并行和同步方式不同，运行时间就可能明显不同。
本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。