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体验地址http://aistudio.xiaomimimo.comHuggingFace模型地址http://hf.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash技术报道地址http://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf 极客公园、Xiaomi Mimo2、阿里万相 2.6 发布支持角色定制、音画同步与智能分镜调度图生视频国内领先12 月 16 日阿里发布「万相 2.6」大模型在视频生成领域推出角色定制、音画同步和智能分镜调度等功能旨在解决内容创作中的一致性与复杂场景痛点。文生图和图生图方面模型在艺术风格还原、人像质感、图表生成及图文混排、多图融合上均有提升。根据权威大模型评测集 LMArena 的测试数据显示万相图生视频位居国内第一。角色定制与音画同步支持输入视频复刻角色五官、动作及说话语气实现双人及多角色的口型与声音精准匹配并具备音频驱动生成视频能力。智能分镜调度通过「总体描述 镜头序号 时间戳 分镜内容」的公式化输入实现复杂镜头切换、角色站位控制和跨镜内容一致性。图生视频国内领先根据 LMArena 评测万相图生视频能力位居国内第一已集成至「千问 APP」的「AI 小剧场」玩法支持「角色合拍」。商用级图像生成提供文生图、图生图能力支持多图创意融合、精确的 logo 及包装细节复刻并具备专业的灯光、环境细节控制满足品牌宣传图、绘本创作等需求。长视频生成支持视频生成最长可达 15 秒角色扮演功能 10 秒适用于短视频、广告及短剧片段的生产。「万相 2.6」系列模型已正式发布可通过阿里云「百炼」平台调用 API或在「通义万相」官网直接体验。通义万相官网链接https://tongyi.aliyun.com/wan/阿里云百炼 API 链接https://bailian.console.aliyun.com/?tabmodel#/model-market/all?providerswan通义万相 Wan3、已免费开放OpenAI 最强 AI 生图模型登场奥特曼变身性感消防员12 月 17 日消息OpenAI 昨日12 月 16 日发布博文推出「全新旗舰 ChatGPT 图像生成模型」GPT Image 1.5并罕见公开了该项目背后的庞大研发团队名单并同步在 ChatGPT 中推出了专用的「Images」标签页。此次更新被视为 ChatGPT 图像生成能力的重大飞跃新模型不仅能生成高保真图像更在「听懂人话」方面表现出色即具备极强的提示词遵循能力。无论是从零创作还是基于上传照片进行编辑GPT Image 1.5 都能在保留原图核心要素的同时精准执行用户的指令。据 OpenAI 介绍新模型最突出的亮点在于对细节的极致掌控。在生成或编辑图像时候GPT Image 1.5 能够完美保留光线、构图以及人物外观等关键特征避免了以往 AI 改图「面目全非」的问题。此外该模型大幅提升特定场景下的表现例如能生成更逼真的服装试穿效果提供改进的风格滤镜并能进行极具原创感的概念性转换。长期以来困扰 AI 绘图的「文本乱码」问题在 GPT Image 1.5 中得到了显著改善。新模型在文本渲染方面表现优异能准确地将文字融入图像中。同时OpenAI 全面升级 ChatGPT 的编辑工具用户现在可以精准地添加、移除、组合或移位图像元素。OpenAI 将此次升级形容为把 ChatGPT 变成了一个随身携带的「迷你修图工作室」用户随时随地都能进行专业级的图像处理。为了提升使用体验ChatGPT 在网页端chatgpt.com和移动应用侧边栏中新增了独立的「Images」入口该界面内置了多种预设滤镜和灵感提示词帮助用户快速上手已面向全球所有 ChatGPT 用户和 API 用户开放并且与所有模型无缝兼容。OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼Sam Altman通过其个人 X 账号发布了一张生成的渲染图变身消防员结合奥特曼此前拉响的「红色警报」暗示奥特曼成功「灭火」。IT 之家4、Meta 发布 SAM Audio首个支持文本、视觉、时间段提示的统一多模态音频分离模型准实时音频处理Meta 推出「SAM Audio」一款首创的统一多模态模型可使用文本、视觉或时间跨度提示从复杂音频中分离出特定声音并实现快于实时的处理速度。该模型由「Perception Encoder Audiovisual PE-AV」驱动已超越现有 SOTA 音频分离技术并同步发布基准与自动评估工具。统一多模态提示接口该模型首次支持文本如「狗叫声」、视觉点击视频中物体和业界首创的时间跨度提示实现对音频的精细分离覆盖乐器、语音和通用声音分离。核心架构与训练数据「SAM Audio」基于流匹配扩散 Transformer 的生成建模框架结合「PE-AV」作为核心引擎。PE-AV 利用 PyTorchVideo、FAISS 和对比学习在超过 1 亿视频上进行大规模多模态对比学习训练。性能超越与效率在通用音频分离任务上显著超越现有 SOTA 模型并可匹配领域特定模型表现。模型推理速度快于实时 RTF ≈ 0.7支持 500M 至 3B 参数规模。新型评估工具同步发布「SAM Audio-Bench」首个「in-the-wild」音频分离基准覆盖语音、音乐和通用音效以及「SAM Audio Judge」首个基于感知标准、无需参考音轨的自动化评估模型。应用场景与合作模型旨在赋能音频清理、背景噪声移除、乐器分离等创意工具开发并已与助听器制造商「Starkey」及残障创业加速器「2gether-International」合作探索其在辅助技术中的应用潜力。相关链接https://ai.meta.com/blog/sam-audio/相关论文https://ai.meta.com/research/publications/sam-audio-segment-anything-in-audio/https://ai.meta.com/research/publications/pushing-the-frontier-of-audiovisual-perception-with-large-scale-multimodal-correspondence-learning/( Meta AI Blog)02 有亮点的产品1、深圳地铁黄木岗枢纽试点部署智能导盲犬融合低速无人驾驶与多传感器避障深圳地铁在黄木岗枢纽首次试点应用智能导盲犬「小蒜」为视障乘客提供科技辅助出行。该智能导盲犬融合了低速无人驾驶技术与多传感器融合算法旨在解决视障人士在地铁环境中的导航与避障问题。低速无人驾驶技术采用轮式设计而非四足通过手扶拉杆进行引导搭载低速无人驾驶技术。3D 体素神经网络导航利用 3D 体素神经网络进行环境建模与路径规划。多传感器融合避障集成超声波雷达、摄像头等多种传感器实现对镜面、悬空等复杂障碍物的识别与规避并提供转向提示。试点运营与推广计划12 月进行试用有专人协助若顺利2026 年 1 月起自动化投放并逐步推广至全市重点交通枢纽。深圳新闻广播2、飞书 aily 工作助手上线任务模式面向复杂多步骤任务的「真干活助手」昨天飞书 aily 工作助手上线全新任务模式定位为可自主执行复杂、多步骤任务的智能体支持定时任务、跨模块联动与企业自定义 MCP 接入旨在提升团队协作与内容生产效率。在任务模式下用户可将多步骤、高要求的工作任务直接指派给 aily 工作助手其将自主思考与执行用户只需等待消息并验收成果。官方示例显示该助手可进行数据库查询与结果汇总、跨表关联分析并将结论写入企业知识库同时支持设置定时任务例如每日 17:43 自动生成销售业绩汇总、追踪竞品或撰写周报从而减少重复性事务。功能联动方面aily 工作助手与飞书的云文档、任务、日程、多维表格等模块无缝整合并可接入企业自定义 MCP使其天然理解企业知识与工作进展。其产出直接沉淀在既有工作流中无需下载或复制用户可一键分发与协同编辑提升跨团队协作的时效与一致性。( APPSO)03 有态度的观点1、「AI 垃圾」当选韦氏词典年度词据 The Verge 报道昨天韦伯斯特词典韦氏词典公布 2025 年年度词为「slop」AI 垃圾义为「由 AI 大量生产的低质量数字内容」。「AI slop」的字面意思为「泥浆」或「污水」不仅在语音上带有「不想触碰的湿滑感」也成为对人工智能替代人类创造力的讽刺与警示。过去一年主流平台对 AI 内容的态度出现分化YouTube、维基百科、Spotify 与 Pinterest 加强防范措施试图阻止低质生成内容的扩散而 Meta 与 OpenAI 则积极推出 AI 短视频应用鼓励用户生产和分享此类内容。此前迪士尼更是与 OpenAI 达成合作计划在 Disney 引入由 Sora 生成的短视频并斥资 10 亿美元入股 OpenAI。这些举措使「AI 垃圾」的现实感更为凸显。与此同时Sora 的社交化扩张带来大量怀旧主题与深度伪造Deep Fake视频用户通过重复模板制造流量却缺乏原创性与语境理解。这类「爆量但低质」的内容形态成为平台规模增长的工具也加剧了公众对 AI 内容的信任危机。尽管 Sora 宣称所有视频带有「AI 生成」信号但在实际使用中水印并不明显甚至有绕过水印下载原视频的「对策」进一步引发误导风险。( APPSO) Voice Agent 学习笔记了解最懂 AI 语音的头脑都在思考什么写在最后我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系记得报暗号「共创」。对于任何反馈包括但不限于内容上、形式上我们不胜感激、并有小惊喜回馈例如你希望从日报中看到哪些内容自己推荐的信源、项目、话题、活动等或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。作者提示个人观点仅供参考