Meta 刚发的 SAM Audio 这个多模态分离模型。
解决了我这种内容创作者最头疼的问题:在吵闹的街边拍Vlog,也能一键精准抠出人声,甚至能靠点选视频画面来分离声音。
1️⃣ 用眼睛「听」声音:它有个 PE-AV 感知编码器(像人的耳目协同)。我在视频里点一下吉他手,它就能把吉他声单独拎出来。不用再在复杂音轨里反复横跳,就像在 Photoshop 里用魔棒抠图一样直观。
2️⃣ 输入文字就能删杂音:我试过在越南菜市场录音,背景里全是摩托车喇叭和人声。直接打字输入「删除背景喇叭声」,它就处理得干干净净。实测处理一小时音频大概只要 40 多分钟。
3️⃣ 像「超梦」一样的时间标记:它支持标记一段声音样例。比如录音里偶尔有狗叫,我标记一段,它就能把全篇类似的杂音都抓出来。
强烈建议做播客或剪视频的朋友尝试下 SAM Audio。
#AI工作流 #SAMAudio #数字游民 #效率工具 #音频剪辑
Meta 刚发的 SAM Audio 这个多模态分离模型。
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现在Gemini网页版创建Gems支持将NotebookLM设置成知识库
了

以前总觉得“Flash”就是“降智版”,但这次真被打脸
。Gemini 3 Flash 实测下来,丢给它一坨屎山代码,218 tokens/s 的速度简直是在屏幕上飞。 最离谱的是在 SWE-bench 拿了 78%,写代码居然比自家 Pro 还强。 不过有一说一,价格涨到了 $0.50/1M tokens,比上代 Flash 贵了一丢丢。但考虑到它能少说废话直接出货,综合成本其实反而低了。 #AI工作流 #独立开发 #Gemini3Flash

美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B,原生多模态,主推长程智能体,全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token,Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL,把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理,prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。

商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数,堆"层数"。32 层解码器,中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算,只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72,超 Qwen3.5-27B;Terminal Bench依旧落后。
