EVA Pi 深度集成 EVA OS，可在端侧原生完成 AI 应用开发、部署与持续迭代。（@多知）

通过早期体验计划（EAP）引入 WhatsApp 消息摘要功能，

在过去的几年里，语音 AI 行业的内卷方向始终如一：更高的采样率、更低的延迟、更纯净的音质。我们不断训练模型去剔除哪怕最微小的背景杂音，追求实验室级别的完美信噪比（SNR）。答案是否定的。当信噪比超过 98dB 时，绝对干净的背景和毫无波澜的完美咬字，反而会触发人类潜意识中的**「听觉恐怖谷」 （Auditory Uncanny Valley）**效应。过于完美的合成语音在社交心理层面会引发排异反

（Maverick 普通版本则不支持眼动追踪）。Maverick 的 GazeIntent 眼动追踪系统可以追踪用户细微的眼球运动，并将其转化为眼镜上的输入信号用于交互。如下图展示的，是用眼动追踪系统控制指针，查看不同时段的股价。另外，眼动追踪还可以用于自动抓取视线聚焦的内容方便 AI 进行识别和解读，而不用对于视野内所有信息进行无差别识别，从而降低算力损耗。产品支持丰富的应用场景，用户可以通过

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模型底层原生输出 44.1kHz 音频，同时针对不同受限带宽或部署场景提供纯净的降采样（downsample）能力，支持单模型输出 24kHz、16kHz WAV，以及专为传统电话系统优化的 8kHz mulaw 格式。区别于早期的概率性生成，模型开始具备「预见性」创作能力，能预先规划音乐框架、配器方案及情绪起伏，按逻辑链条推进音频渲染。初始版本聚焦于端到端（End-to-End）架构的工程可行性

NotebookLM 将为「音频概览」（Audio Overviews）和即将推出的「笔记本应用」（Flashcards 和 Quizzes）提供全新的自定义流程。谷歌 NotebookLM 的最新更新显示其重点扩展到了个人知识管理和学习支持方面。**音频概览自定义菜单引入了预设模式，如深入解析、辩论或批评，允许用户定制生成音频的格式。**选择模式后，用户可以调整语言、长度并添加自定义指令，相较于

在中关村论坛人工智能主题日期间，为展现海淀人工智能生态氛围、传播原点社区品牌价值。3月25日-29日在AI原点社区举办「原点Party Nights」系列活动。紧扣「强社交、重体验、深联动」的活动调性，定位为AI青年会客厅和思想碰撞实验场，整合中关村AI原点社区社交空间、赛博空间、展示空间，邀请主论坛嘉宾、AI行业大咖、AI原生青年共聚原点社区，策划开展「嗨点小圆桌」播客、AI创新工作坊、原点派对

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