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9月2日周三
  21. @rohanpaul_ai58

    Meta 发布 Muse Voice Transcribe 实时语音转写模型，最终转写词错误率最低为 3.1%，并支持自适应延迟。该模型在同一个流式模型内原生完成说话人分离与端点判断，能学习何时等待、何时输出词以及一轮对话何时结束。音频按 80ms 分块处理，每块之后决定输出文本还是继续监听，目前已通过 Meta Model API、Mac 版 Meta AI 和 Muse Code 提供。

    引用@finkd@finkd

    Muse Voice Transcribe is MSL's first real-time audio perception model -- rolling out today. SOTA in streaming speech-to-text, it handles speaker diarization, and endpointing natively in a single model. https://t.co/LViMDSkbim

  32. Fei-Fei Li57

    Fei-Fei Li 宣布 World Labs 团队发布从零训练的多模态世界模型 Atlas。该模型支持像素级精准的相机控制生成帧、从单张输入图像重建大场景、通过重排视频帧模拟时空、从一或多张图像原生输出 3D 空间，以及将多张带位姿图像组合成一致的 3D 世界，潜在应用覆盖 VFX 到机器人。

    引用World Labs@theworldlabs

    Introducing Atlas: The world's first multimodal world model that generates image and video frames with pixel-perfect camera control and reconstructs them in 3D. Model the world, move the camera, and simulate space & time.

  33. @GoogleDeepMind67

    Gemini 的智能体视频理解开始在 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上通过 Google AI Studio 的 API 推送，并即将登陆 Gemini App。该能力不再扫描整个文件，而是跨视频字幕、音频和画面做推理，动态调整帧率以定位所需片段，长视频内容（从 10 分钟指南到数小时录像）的效率提升最明显。官方图表显示，在 1H-VideoQA 与 LVBench 等长视频基准上，单次查询 token 从约 30 万至 40 万降至 5 万以内，准确率同步小幅上升。

    推荐理由：官方图表给出长视频场景 token 消耗大幅下降而准确率上升的对比，读者可据此判断长视频处理的成本空间。

  40. @testingcatalog52

    Meta 旗下 MSL 的 Muse Voice Transcribe 模型已在 Meta models API 上线，主打流式语音转文字的 SOTA 表现，训练覆盖 70 多种语言。引用信息显示，该模型已在 Meta 桌面应用中承担听写、在 Muse Code 中承担语音输入，API 提供零数据留存档位。

    原始视频预览图；未保存可播放视频URL
    引用@finkd@finkd

    Already powering dictation in the Meta desktop app and voice input in Muse Code. Live now on the Meta model API with a zero-data-retention tier. https://t.co/sppqZ0OSXz