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Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4:实时生成可交互世界;Liquid AI 开源 LFM3 系列:六款 2B 模型覆盖文本、语音、视觉与决策丨日报

包括物品属性选择、条件判断、前置条件推理、目标搜索、长程规划和状态记忆等能力,并设置简单、中等、困难三级难度。他同时强调,数学家不应拒绝使用 AI,而应把它作为推进研究的工具,由人提出问题、把握方向。数据集包含任务目标、子任务划分、动作步骤、双臂分工、物体空间位置及成功、错误样本,将高层任务决策与底层机器人控制数据关联,可用于训练任务规划、过程记忆和决策执行模型。同一场会议中,不同语言的参与者可以

#人工智能#开源
Meta 提出全双工语音架构 RUBATO:答案生成提速 6.5 倍;前豆包 PC 负责人齐俊元创立 Today AI,融资超 2 亿美元做主动式个人助理丨日报

官方称,这些能力可适配人形、轮式、单臂、双臂及四足等不同机器人,减少针对不同硬件重复开发智能系统的工作。还有美团、阿里 ATH、Rokid、斜跃智能、博通集成、Soul、HOLLA、EF 英孚、伴鱼等企业分享 Voice Agent 在客服、硬件、具身智能、社交、教育等行业场景的落地。Today 通过持续交互积累用户的日程、人物、项目和个人偏好等信息,在用户提出需求前主动发现需要处理的事项,例如日

#人工智能#实时互动
Meta 提出全双工语音架构 RUBATO:答案生成提速 6.5 倍;前豆包 PC 负责人齐俊元创立 Today AI,融资超 2 亿美元做主动式个人助理丨日报

官方称,这些能力可适配人形、轮式、单臂、双臂及四足等不同机器人,减少针对不同硬件重复开发智能系统的工作。还有美团、阿里 ATH、Rokid、斜跃智能、博通集成、Soul、HOLLA、EF 英孚、伴鱼等企业分享 Voice Agent 在客服、硬件、具身智能、社交、教育等行业场景的落地。Today 通过持续交互积累用户的日程、人物、项目和个人偏好等信息,在用户提出需求前主动发现需要处理的事项,例如日

#人工智能#实时互动
Last Call!实时智能 Builder 聚集!RTE Open Day@iRTE 2026,10.23/24,北京

它面向有声剧、视频配音、游戏角色、虚拟主播、智能客服与 Voice Agent,提供自然、可控、实时的语音能力。我们连接开发者、创业者与技术探索者,让新想法在交流中被看见、被验证,也让人与人、人与 AI、人与世界之间的实时互动不断发生。实时人像替换、虚拟换装、风格重渲和虚实融合,可用于直播互动、游戏文娱、智能硬件与电商试穿。还有美团、阿里 ATH、Rokid、斜跃智能、博通集成、Soul、HOLL

#实时互动#人工智能
Last Call!实时智能 Builder 聚集!RTE Open Day@iRTE 2026,10.23/24,北京

它面向有声剧、视频配音、游戏角色、虚拟主播、智能客服与 Voice Agent,提供自然、可控、实时的语音能力。我们连接开发者、创业者与技术探索者,让新想法在交流中被看见、被验证,也让人与人、人与 AI、人与世界之间的实时互动不断发生。实时人像替换、虚拟换装、风格重渲和虚实融合,可用于直播互动、游戏文娱、智能硬件与电商试穿。还有美团、阿里 ATH、Rokid、斜跃智能、博通集成、Soul、HOLL

#实时互动#人工智能
阶跃星辰开源文生视频模型 Step-Video-T2V;斯坦福社交推理语言模型:多个 AI 用自然语言玩 Among US丨日报

我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创,感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系,记得报暗号「共创」。对于任何反馈(包括但不限于内容上、形式上)我们不胜感激、并有小惊喜回馈,例如你希望从日报中看到哪些内容;自己推荐的信源、项目、话题、活动等;或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道;内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。素材来源官方媒体/网络新闻。

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#人工智能#语言模型#microsoft
OpenAI 揭秘 Tolan 背后 AI 技术:如何让语音智能体拥有连贯记忆和稳定人格?丨 Voice Agent 学习笔记

忘掉是为了记住——为了保持记忆质量,Tolan 每晚都会运行压缩任务,删除低价值或冗余条目(例如「用户今天喝了咖啡」)并解决记忆中的矛盾之处。哈喽大家好~这是 Voice Agent 学习笔记系列的又一篇深度分享。我是课代表瓒 an👩🏻‍💻是由初创公司 Portola 打造的一款「语音先行」的 AI 伴侣应用。它没有选择模拟真人,而是塑造了一群可动画化、友好且极具个性的外星生物,能响应你的触

#人工智能#学习
OpenAI 的 WebRTC 秘密架构:没有 SFU?没有问题!丨 Voice Agent 学习笔记

OpenAI 的做法与 WebRTC 业界的『最佳实践』几乎背道而驰,但在 Voice AI 的特定场景下,这却极其合理。OpenAI 目前拥有超过 9 亿的周活跃用户。在如此规模下,要让 Voice AI 保持自然流畅,这已不仅是模型层面的挑战,更是一场关于基础设施的极限考验。Arin Sime 与 Bloggeek.me 的 Tsahi Levent-Levi 深度拆解了 OpenAI 工程师

#webrtc#架构#学习
从 WebRTC 创造者到 OpenAI Realtime AI 负责人:Justin Uberti 谈人机实时语音的架构重构丨Voice Agent 学习笔记

前几代的架构通常是这样:它给人一种实时的感觉,但实际上发生的是,系统会在你说话时缓冲你的音频,等待轮次检测器判断"哦,他们说完了」,然后一次性把所有音频喂给模型,说:去转写、生成、把文本给我。NLP 是一把挺重的锤子,在双讲场景(double‑talk scenario,AI 和用户同时说话)中,AEC(回声消除,Acoustic Echo Canceller)为了不让系统听到自己的回声,会用「重

#webrtc#人工智能#架构
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