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9月25日周五
  1. Google DeepMind82

    Introducing Gemini 3.8 Live with Live Avatar

    原文摘录(自动中文摘要暂不可用):Introducing Gemini 3.8 Live with Live Avatar

    推荐理由:自动中文摘要尚未通过校验,请核对原文与完整来源。

9月24日周四
  1. Apple Machine Learning Research77

    Compressing Streaming Neural Audio Encoders via Latent-Space Distillation

    苹果设备上的系统级语音转录完全在设备端运行,语音数据通过分词器(编码器)传递至基础模型:该编码器将短时音频波形映射为语言模型可读的表示。由于该模型在遵循指令的剪枝下稀疏激活,因此在任何时刻仅一小部分专家占用DRAM,始终运行的分词器与之竞争内存,其参数数量直接影响功耗和延迟。本研究探讨如何通过蒸馏压缩此类分词器,以作为监督信号……

    推荐理由:请对照Apple Machine Learning Research原文,核对完整说明及适用条件。

  2. OpenRouter Announcements86

    Is Kimi K3 Open Source? Weights, License, and How to Call ItKimi K3 ships public weights under Moonshot AI's own Kimi K3 License, which is not an OSI-approved open-source license. This post explains the difference, what the license grants and requires, what the checkpoint contains, and how to call the model on OpenRouter with reasoning, vision, and tool calling.September 24, 2026

    Kimi K3 是开放重量的,而非开源的。读取 Kimi K3 许可证允许的内容,以及其在大规模下的要求,以及如何通过 OpenRouter API 调用模型。

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  3. Apple Machine Learning Research89

    A Practical Recipe for Semi-Supervised Federated ASR: Online Pseudo-Labels with Server Update Stabilization

    半监督联邦学习(SSFL)通过教师生成伪标签,在客户端的未标记数据上训练模型,服务器上拥有少量标记种子数据。在此场景下,自动语音识别(ASR)尤为脆弱:伪标签错误在输出序列和训练轮次中累积,导致发散,形成与完全监督联邦学习(FL)之间显著差距。我们证明关闭此差距可激活两个耦合设计轴——教师(生成伪标签的模型)和锚点(服务器端对标记数据的稳定更新)。在教师……

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  4. GitHub Changelog84

    More ways to request and configure Copilot code reviews

    GitHub Copilot代码审查现在提供额外的个人配置,扩展了Copilot计划集并引入企业级默认设置。这些改进现已普遍可用:个人专属配置8230; 有关更多请求和配置Copilot代码审查的方法,文章首次发布于The GitHub Blog。

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  5. Claude Code Releases82

    Claude Code Releases v2.1.281:Added Claude apps gateway support for newer Claude Desktop...

    新增了对Claude桌面键的支持,包括blockReadsOutsideWorkingDirectories和disableBypassPermissionsMode,以及在Claude应用网关上添加assume_role功能。网关通过STS假设IAM角色,若需在另一AWS账户中执行,可单个会话支持。新增了对Claude应用网关上Bedrock上游的{id, version}条件约束,以应用Amazon Bedrock的防护机制。在网关配置中添加telemetry.resource_attributes,用于固定标注Claude桌面和/login会话的遥测数据。在settings.json中设置

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