参赛者并不需要自己运行 XARES-LLM，而只需把音频编码器按照一个简单的接口说明和示例封装，通过邮件发送给主办方即可，大模型的训练和评估由主办方完成。当然，由于 XARES-LLM 是开源的，且只需 GTX4090 即可完成训练和评估，参赛者也可以自行使用该系统训练大模型、评估待提交的编码器的性能，并和主办方提供的基线系统比较。我们设置了两个赛道，赛道 A 关注大模型处理传统分类任务、输出分类

Mi-BRAG是小米大模型团队自主研发的智能知识库问答框架，该框架通过四大核心技术体系重构知识处理范式，支持多场景定制化的智能知识问答技术方案。此次评估依据中国信通院发布的《检索增强生成技术要求与评估方法》标准进行，该标准体系覆盖RAG技术的两大核心能力（技术能力与应用能力）、六个关键能力子域及二十余项能力项。在25项能力评估中，Mi-BRAG表现亮眼，23项能力获得5分，尤其在。未来Mi-BRA

但该需求实现存在困难，VPU 在播放时产生的振动会影响判断准确性，且单纯依靠 4 个麦克风构成的波束，因正常 4 个麦克风的波束宽度和衰减能力存在局限，大致只能覆盖 30 度范围，衰减 15-20dB，很难做到波束足够窄且衰减足够大（需大于 40dB）。云端大模型接收到端侧感知信息后，会结合用户意图，调用多垂类超千亿参数的多模态大模型，进行信息深度解析，对用户的意图进行分类和回答，使用户能以自然语

评委会在颁奖词中指出，陈龙博士的研究“为下一代辅助驾驶系统提供了新的发展范式，即从单纯由数据驱动的执行者，转变为能够像人类一样进行有效沟通和常识推理的可信赖的智能体”，其成果对推动辅助驾驶在真实场景中的落地具有积极意义。陈龙表示，道路交通本质上是为人设计的，其中包含了大量依赖常识与社交规则的行为场景，XLA 模型为辅助驾驶系统提供了理解沟通和推理思考的能力，使其不再是黑盒执行器，而是可交互、可解释

现在的大型语言模型（比如能做数学推理的 AI），常用一种 “思维链” 方法 —— 就像人类做题时在纸上写步骤一样，AI 会逐字生成中间推理过程，最后给出答案。概率化设计：区别于传统确定性方法，“隐变量头” 预测高斯分布的均值和方差（公式 2-3，图 2 左），通过重参数化技巧采样下一个隐变量，保留探索不同推理路径的能力。未来研究将聚焦模型根据问题的难度自主选择压缩率，甚至在推理过程中动态调整压缩率

作为专注于开源事业的非营利性组织，基金会已正式孵化 43 个开源项目，包括开源鸿蒙、开源欧拉、openKylin、OpenTenBase、快应用等，为项目提供中立身份背书、专业孵化支持及社区可持续发展保障。penvela、Xiaomi MiMo、MiDashengLM-7B 等代表性项目，强调小米秉持“不仅要站在巨人的肩膀上，还要为巨人指方向”的理念，未来将持续以开放共享的开源战略，让“拥抱开源”

小米大语言模型 MiLM 正式通过大模型备案。作为首家把 AI 放在指数位置的科技公司，小米将包括大模型在内的 AI 技术看作一种生产力，将AI真正镶嵌在业务与产品中，为生产、生活赋能。2023年8月，小米宣布集团科技战略升级，坚持“选择对人类文明有长期价值的技术领域，长期持续投入”的科技理念，与“深耕底层技术、长期持续投入，软硬深度融合，AI全面赋能”这四个关键路径与原则，并总结为一个公式：（软

强化的溯源能力提升了内容的可信度与多样性。然而，现阶段训练数据远不够，由于开源数据集的质量并不高，也并没有一套固定的上下文格式，因此团队自行搭建了一套用于数据获取及组织细化的语义分割的逻辑，具体构造数据流如下分为文档切分、问答对构造、数据合成、数据清洗、引入噪声、顺序增强等环节，其中噪声是通过在线检索的方式获取，这样获得的噪声片段更符合真实场景的分布。具体而言，通过精心设计的数据采样机制，在文档切

小米大模型团队希望更进一步，让 AI 学得更快、更省力，通过算法的创新，在更短的时间使用更少的“脑力”（内存和算力）达到好的训练效果。（2）在（优化效率，时间友好性）方面，我们探讨了注意力机制微调过程中的学习动态特性，并通过定理 2 证明：当微调过程中。小米大模型团队相信，通过不断的技术创新和优化，未来的智能设备将更加智能、更加贴心，为用户带来更加美好的生活体验。相当的效果，甚至可能更优。（1）在

实验结果表明，ZipVoice和ZipVoice-Distill在具备更小参数量和更快推理速度的同时，在三个客观指标，即说话人相似度（SIM-o）、词错误率（WER）和UTMOS，以及两个主观指标（CMOS、SMOS）上都极具竞争力，达到了零样本语音合成模型的SOTA性能水平，同时显著减少了模型参数量，加快了推理速度。：为了保证训练数据质量，一方面采用了一系列人工设计的规则过滤掉ASR转写异常的语