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阿里通义发布 Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01

阿里通义 Qwen 团队发布了基于 Qwen3-Omni 的全面升级版本:Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01。 Qwen3-Omni是新一代原生全模态大模型,能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式,并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音输出。新版本引入了多种升级来提升模型表现和效率。 此次升级版本主要特点为: 音视频交互体验全面升级:大幅增强对音视频指令的理解与执行能力,有效解决口语化场景中常见的“降智”问题;多轮音视频对话的稳定性与连贯性显著提升,交互更自然流畅。 系统提示(System Prompt)控制能力飞跃:全面开放 System Prompt 自定义,实现对模型行为的精细调控——无论是人设风格(如甜妹、御姐、日系等)、口语化表达偏好,还是回复长度等要求,均可精准实现,控制力大幅提升。 多语言遵循能力更可靠:支持119 种文本语言交互、19 种语音识别语言与10 种语音合成语言,彻底优化上一版本中语言遵循不稳定的问题,确保跨语言场景下响应准确、一致。 语音生成更拟人、更流畅: 彻底解决语速拖沓、机械呆板的问题,显著提升模型根据文本内容自适应调节...

CUDA 发布 20 年来最大更新,芯片大神 Jim Keller:NVIDIA 在拆护城河

NVIDIA近期正式推出了CUDA 13.1,官方将其定位为“自2006年CUDA平台诞生以来最大、最全面的升级”。此次更新的核心亮点CUDA Tile编程模型,却引起了业界关于NVIDIA“护城河”是否会被削弱的讨论,知名芯片架构师Jim Keller认为这可能标志着该软件排他性的终结。 CUDA Tile是一种基于数据块(tile)的模型,其设计目标是大幅降低GPU编程的门槛,开发者可以专注于将数据组织成块并进行计算,而底层复杂的线程调度、内存布局以及硬件资源映射等工作,则由编译器和运行时系统自动处理。 为支持这一新模型,CUDA 13.1引入了虚拟指令集(Tile IR),并配套发布了cuTile工具,允许开发者使用流行的Python来编写基于Tile的GPU Kernel。 芯片设计界资深人物、曾参与AMD Zen、苹果A系列和特斯拉Autopilot设计的Jim Keller认为,如果未来的主流GPU编程逐渐转向这种Tile-based方式,开发者一旦习惯了“写Tile、硬体自己优化”的模式。 那么同一套程序逻辑就更容易移植到不同的GPU硬件上,不像过去的CUDA C++那样...

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