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开源深度学习框架 PyTorch 2.9 正式发布：全面强化 AMD 与 Intel GPU 支持
开源深度学习框架 PyTorch 2.9 现已发布，本次更新重点强化了对 AMD ROCm 与 Intel XPU 平台的支持，让安装与部署更加便捷。 新版本引入了跨平台的 wheel 变体机制，可根据系统自动选择合适的硬件支持包，用户无需再手动配置安装参数。同时，PyTorch 2.9 还为 AMD ROCm 7.0 平台加入了 OCP 微缩格式（mx-fp8、mx-fp4） 支持，并新增了对称内存（Symmetric Memory）功能，使多 GPU 编程更加高效。 此外，Intel GPU 用户可获得 FlexAttention 注意力机制优化，ARM 平台也迎来多项性能提升。 整体来看，PyTorch 2.9 的发布标志着该框架在异构硬件生态上的进一步开放与成熟，为开发者在非 NVIDIA 平台上训练与部署 AI 模型提供了更完善的支持。 下载地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v2.9.0
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豆包语音合成模型 2.0 升级，语义理解+情感演绎双突破
火山引擎宣布升级豆包语音合成模型2.0（Doubao-Seed-TTS 2.0）和豆包声音复刻模型2.0（Doubao-Seed-ICL 2.0）。此次升级基于豆包大语言模型研发语音合成新架构，让合成和复刻的声音都能解锁深度语义理解和上下文理解能力，从单纯的文本朗读进化为“理解后的精准情感表达”。 此外2.0模型针对教育场景专项优化，使得全科复杂公式符号的合成平均准确率高达90%左右。 公告称，对话式合成让豆包语音合成模型2.0像是一位会思考的“演绎者”，让声音具备深度语义理解能力，并进一步将理解范围从给定文本扩大到多轮对话，理解包括：对话中的用户 Query、明确的自然语音指令，以及描述性的内心活动、背景信息、细腻情感等，让 AI 语音从“听得清”转变到“懂语义知语境”的情感式表达。 对话式语音合成具备3大核心优势： 更强的互动拟人感：精准呈现与场景匹配的语气、语调、停顿等，让交互充满真实人际沟通的自然感。 更饱满的情感演绎：深度理解文字背后的情绪延续与变化，让声音的情绪承接更饱满连贯。 更精准的指令遵循：实现语速、情绪、声线、风格、音调的精准指令控制，提升语音表现可控性。 豆包声音...
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