Kyutai STT ——实时语音转文字（speech-to-text）场景优化的开源模型，主要特点是低延迟、高准确率、强并发处理能力。内置语义语音活动检测模块，能智能判断用户是否说完话，提升对话自然度。而且支持多平台实现，包括 PyTorch、Rust 和 MLX，非常适合各种应用场景。#语音识别 #人工智能

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ZT：近读｜哲学家约翰·塞尔（1932-2025）：机器会思考吗？

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随着ChatGPT的诞生，人们对科学成果的期待也提高了很多，诺贝尔奖相对而言就是科学界的缝缝补补，其实人们等着是Sora2、Nano Banana、量子计算、常温核聚变、具身智能、AGI这些产品，而诺贝尔奖如果不向这些产品的支撑理论对齐，也就会逐步减少它的影响力。另外，AI获诺贝尔奖的日子不远了。

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从人工智能70年的发展历程中，我们能清晰看到一个重要启示：通用解决方案往往更具生命力。这背后的核心逻辑其实很简单——随着计算能力的持续进步，单位成本不断下降，让机器处理更复杂问题成为可能。就像过去十年，我们见证了从大型机到个人电脑，再到移动设备的运算能力飞跃，这种进步为通用算法的应用提供了坚实基础。反观人类在解决复杂问题时常用的经验式方法，往往容易陷入“规则定制”的陷阱。我们习惯用

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一张图生成AI女友，动作表情都可圈可点。改天写个教程。

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