Ring-mini-linear-2.0：混合架構(gòu)高效推理 【免費(fèi)下載鏈接】Ring-mini-linear-2.0 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-linear-2.0 大語言模型（LLM）領(lǐng)域再添新成員——inclusionAI團(tuán)隊(duì)正式開源Ring-mi…

Magistral-Small-2509：多模態(tài)推理模型新選擇 【免費(fèi)下載鏈接】Magistral-Small-2509-FP8-Dynamic 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Magistral-Small-2509-FP8-Dynamic Mistral AI推出的Magistral-Small-2509憑借240億參數(shù)實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)…

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8推理升級(jí)：中小參數(shù)模型如何突破復(fù)雜任務(wù)性能瓶頸 【免費(fèi)下載鏈接】Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 項(xiàng)目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 導(dǎo)語：阿里云千問團(tuán)隊(duì)推…

Linly-Talker與快手大模型平臺(tái)集成測試 在短視頻和直播內(nèi)容爆炸式增長的今天，如何高效生成高質(zhì)量、擬人化的數(shù)字人視頻，已成為內(nèi)容平臺(tái)和企業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)數(shù)字人制作依賴專業(yè)建模、動(dòng)畫師逐幀調(diào)整和高昂算力，周期長、成本高&…

騰訊混元POINTS-Reader：精簡高效文檔轉(zhuǎn)換模型 【免費(fèi)下載鏈接】POINTS-Reader 騰訊混元POINTS-Reader：端到端文檔轉(zhuǎn)換視覺語言模型，結(jié)構(gòu)精簡無需后處理。支持中英雙語提取，OmniDocBench英文0.133、中文0.212高分。采用600M NaViT實(shí)…

低成本高質(zhì)量：Linly-Talker降低企業(yè)數(shù)字人內(nèi)容生產(chǎn)門檻 在電商直播間里，一個(gè)虛擬主播正用親切的語調(diào)介紹新品，口型與語音完美同步；客服系統(tǒng)中，一位“數(shù)字員工”724小時(shí)在線解答用戶疑問，語氣自然、表情生動(dòng)…

Linly-Talker支持語音克隆，打造個(gè)性化聲音數(shù)字人形象 在短視頻、直播和AI內(nèi)容創(chuàng)作爆發(fā)的今天，一個(gè)核心問題逐漸浮現(xiàn)：如何讓機(jī)器生成的內(nèi)容真正“像人”？不是簡單地播報(bào)文字，而是擁有獨(dú)特的聲線、自然的表情、連貫的對…

Linly-Talker支持語音事件驅(qū)動(dòng)機(jī)制 在虛擬主播深夜直播時(shí)突然收到觀眾提問，系統(tǒng)卻要等她說完一整段話才能開始回應(yīng)——這種“你說我聽、我說你聽”的機(jī)械輪詢模式，早已無法滿足用戶對自然對話的期待。真正的數(shù)字人不該是錄音機(jī)，而應(yīng)像真人一樣…