AI 晚报｜9月26日
今天的关键词是“下探”和“上桌”：7000 亿参数 GLM 被塞进笔记本，TPU 跑 Kimi 比 GPU 快 57%，Meta 的智能眼镜也在 Connect 上刷足存在感。另一边，失控 Agent 借道外部模型、DeepMind 讨论私有计算，说明 AI
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教程用 Velum 把 CosyVoice 部署成本地语音克隆推理服务
CosyVoice 是开源的中文语音合成模型，几秒参考音频就能克隆音色；Velum 负责把它从「一个能跑通的脚本」变成「一个有接口、有日志、能挂到你现有应用后面的推理服务」。下面这条路径从零开始把两者串起来，走完之后用一
教程笔记本拿 SSD 当显存跑 700B GLM：分片、预读与吞吐调优
这篇能做出什么 读完你能在一台没有独立显卡的笔记本上，把数百 GB 的 GLM 超大 MoE 权重真正跑起来：能出词、能对话、能起一个本地 API。同时你会掌握一套可复用的判断方法——用 iostat、llamabenc
教程LaterOn v2 上手：会分拣、起草、跟进的收件箱
这套东西跑起来之后是什么样 先说清楚终点，再回头看路怎么走。 跑通之后，你每天打开的不再是几百封未读，而是三个队列： 1. 待确认：智能体已经分好类、拟好草稿，你点「批准」或「改两句再发」。 2. 待人工：置信度不够、或
教程用 Kimi 浏览器插件把网页操作录成可复用 Skill
把"每天点十几下导出一份报表"这类重复劳动，变成一句"跑一下导出日报"就能完成的事，是录制式自动化能带来的直接收益。思路很简单：你在浏览器里正常操作一遍，插件记录下点击、输入、跳转的轨迹，再把这条轨迹保存成一个 Skil
教程用 Gemini Live Avatar 搭实时数字人客服
数字人客服真正的难点不在"嘴型对不对"，而在两件事：用户说到一半时能不能停下来听，以及说完之后能不能真的去查订单、改地址、发验证码。这篇教程从零搭一条可跑通的链路：音色与形象绑定 → 实时音视频流 → 语音打断 → 业务
教程用 RLark 做机器人纳管与跨集群任务调度实战
这篇能做出什么 照着走完，能拿到三样具体的产物： 1. 一份机器人清单：至少一台机器人被纳管进 RLark，控制台或命令行能看到它的在线状态、所在集群、固件与运行时版本、挂载的传感器。 2. 一个可复用的任务模板：把"抓
AI 词典评测差异的统计显著性：0.3 分算赢吗
一句话定义：统计显著性（statistical significance）回答的是——两个模型在评测集上差的那 0.3 分，究竟是"真本事有差距"，还是"这次抽样恰好运气好"。 为什么会有"假差距" 评测集是样本（sam
AI 词典AI 碳排放：训练和推理的碳账，不等于电费单
一句话定义 AI 碳排放（AI carbon emissions）是指 AI 系统从训练、推理到硬件制造与退役的全生命周期中，因消耗能源而产生的温室气体排放，通常统一折算成二氧化碳当量（CO₂e）。 它怎么算 可以把它想
AI 词典MOS（平均意见得分）：语音评测的老尺子不够用了
MOS（Mean Opinion Score，平均意见得分）是让真人听音频、按 1～5 分打分再取平均的主观评测方法。它来自电话时代，原本只回答"声音听着清不清楚"，如今被大量借来评价语音合成和音色克隆。 打分表通常是五
AI 词典AI 内容检测器：它测的是「像不像」，不是「是不是
一句话定义：AI 内容检测器（AI Detector）是试图判断一段文本——有时也包括图片、音频——是否由生成式 AI 产出的工具。它通常不给「是/否」，而是给一个「AI 生成概率」。 它到底在测什么 主流文本检测器并不
AI 词典风格控制排名：把"排版分"扣掉再看谁赢
一句话定义 风格控制排名（Style Control）是指在模型对战榜（如 Chatbot Arena / LMArena）里，先用统计手段剔除"回答更长、排版更花哨"带来的胜率加成，再重新算出的名次。 为什么需要它 这
AI 词典基准饱和：当分数顶到天花板
一句话定义：基准饱和（Benchmark Saturation）指在一个评测基准上，主流模型的表现已经普遍接近该基准的上限，导致分数不再能有效区分模型能力高低的现象。 打个比方：基准就像一把尺子。刚做出来时，模型们身高参
AI 词典KTO：只告诉模型这条好、这条坏
一句话定义：KTO（KahnemanTversky Optimization，卡尼曼特沃斯基优化）是一种大模型对齐方法，它不需要"从两个回答里挑更好的那个"，只要给每条回答贴一个"好"或"坏"的标签，就能把模型调得更符合
AI 词典自我奖励语言模型：让模型自己出题、自己批改
一句话定义：自我奖励语言模型（SelfRewarding LM）指的是同一个模型既当「选手」又当「裁判」——它生成回答，再给自己的回答打分，然后用这些自评分数反过来训练自己，从而在不依赖大量人工标注的情况下持续迭代。 它
AI 词典审慎对齐：先读规则再回答，而不是条件反射拒答
一句话定义 审慎对齐（Deliberative Alignment）是一种训练语言模型处理安全问题的思路：让模型在给出答案之前，先把相关的安全规范（safety spec）明确回忆出来并推理一遍，再判断该拒绝、该满足、还