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本期编辑：@ 瓒 an、@ 鲍勃
1、Microsoft 开源 VibeVoice-ASR 语音识别模型：支持 60 分钟单次长音频处理，集成 64K 上下文与热词自定义
Microsoft 发布「VibeVoice-ASR」语音识别模型，突破了传统 ASR 依赖短音频切片的限制，支持单次处理长达 60 分钟的连续音频。该模型通过 64K token 上下文窗口，在单一推理过程中联合完成识别、说话人日志与时间戳生成。
60 分钟单次推理能力：放弃传统的短音频切片模式，避免了因切片导致的全局语义丢失和跨片段说话人追踪失败问题。
64K Token 级长上下文支持：利用超长上下文窗口，实现 ASR、Diarization（说话人日志）与 Timestamping（时间戳）的端到端联合输出，生成包含「Who， When， What」的结构化转录文本。
Customized Hotwords 动态引导：允许用户在识别时注入特定专有名词、技术术语或背景词汇，显著提升特定领域或低频词的识别准确率。
DER 与 cpWER 综合性能优化：通过联合训练，模型在说话人错误率和带时间戳的字错误率等指标上具备竞争优势。
标准化部署环境：支持 NVIDIA PyTorch Container（验证版本 24.07 至 25.12），核心计算依赖 Flash-Attention 以优化超长序列的推理效率。
已在 Hugging Face 开源并提供测试 Demo，采用 MIT 开源协议。
HuggingFace:
https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-ASR
GitHub:
https://github.com/microsoft/VibeVoice
( @GitHub)
2、FlashLabs 发布 Chroma 1.0：开源原生 Speech-to-Speech 模型，TTFT 降低至 135ms
FlashLabs 推出「Chroma 1.0」开源端到端的 Speech-to-Speech 大模型。该模型跳过了传统的语音识别（ASR）与合成（TTS）阶段，直接在音频 Token 维度完成推理，为开发者提供了一个可私有化部署的 OpenAI Realtime 模型替代方案。
原生端到端语音架构：弃用「ASR → LLM → TTS」的级联管道，采用单一闭环处理音频 Token。该架构原生支持全双工中断，并能完整保留对话中的语调、情感和节奏。
135ms 极低响应延迟：模型 TTFT（首字音频延迟）小于 150ms；在启用「SGLang」优化后，TTFT 进一步降低至 135ms，实时系数保持在 0.47–0.51 之间，推理速度达实时语速的 2 倍以上。
4B 参数量与高保真克隆：模型基于「Qwen 2.5-Omni-3B」与「Mimi」构建，仅需数秒音频样本即可实现高保真语音克隆。其相似度指标 SIM 达到 0.817，较人类基准（0.73）提升约 11%。
集成双层 RAG 架构：内置双层 RAG 机制，可直接挂载向量数据库与知识图谱，实现由智能体驱动的事实检索与语音生成分离，提升对话准确性。
模型权重（Chroma-4B）与推理代码已在 Hugging Face 和 GitHub 全面开源，支持通过 FlashAI 平台直接部署。
相关链接：
https://www.flashlabs.ai/flashai-voice-agents
HuggingFace:
https://huggingface.co/FlashLabs/Chroma-4B
3、Inworld AI 发布 TTS-1.5 语音模型：P90 延迟降至 130ms，推理成本仅为同类产品 1/25
「Inworld AI」正式推出 TTS-1.5 语音合成模型，旨在解决实时语音交互中的延迟与成本瓶颈。通过优化强化学习算法，该版本在显著提升表现力的同时，将 P90 延迟压缩至 250ms 以内，并实现了极低廉的定价策略，直接面向大规模商用语音智能体市场。
生产级实时延迟：TTS-1.5 Mini 模型的 P90 首包延迟低于 130ms，Max 模型低于 250ms，响应速度较前代提升约 4 倍，突破了人类自然对话约 300ms 的感知间隔。
稳定性与表现力优化：通过规模化强化学习训练，词错率降低 40%，大幅减少了长文本合成中的幻觉、断句和杂音；同时语音表现力提升 30%。
极具竞争力的定价结构：交互成本低至 0.5 美分/分钟，每百万字符定价为 $5-$10，对比行业头部方案（$120+/百万字符）成本降低逾 25 倍。
扩展功能与部署灵活性：支持 15 种语言（重点优化了印地语）；专业级声音克隆功能正式开放 API 调用；并为企业用户提供 On-prem（本地化）部署选项。
API 平滑迁移：现有开发者可通过更改 modelId 为 inworld-tts-1.5-mini 或 max 实现快速接入，已整合至 Voximplant 等第三方平台。
已正式上线，开发者可通过「Inworld AI」官网 API 或集成合作伙伴平台接入；提供开源/闭源方案及企业级私有化部署。
相关链接：
https://inworld.ai/tts
4、DeepSeek 新模型「MODEL1」曝光
1 月 21 日下午消息，DeepSeek 于官方 GitHub 仓库更新了一系列 FlashMLA 代码，在这些更新中，一个名为「Model 1」的模型引起了广泛关注。
据悉，目前这个还很神秘的 Model1 不仅出现在了代码与注释中，甚至还有与 DeepSeek-V3.2 并驾齐驱的文件。这也不禁引发广大网友猜测，认为 Model 1 很可能就是传闻中 DeepSeek 将于春节前后发布的新模型代号。
最新消息显示，Model1 是 DeepSeek FlashMLA 中支持的两个主要模型架构之一，另一个是 DeepSeek-V3.2。
据推测，MODEL1 很可能是一个高效推理模型，相比 V3.2，内存占用更低，适合边缘设备或成本敏感场景。它也可能是一个长序列专家，针对 16K+ 序列优化，适合文档理解、代码分析等长上下文任务。它也可能是一个长序列专家，针对 16K+ 序列优化，适合文档理解、代码分析等长上下文任务。
另外，MODEL1 的硬件实现跨越多个 GPU 架构。在英伟达 H100/H200（SM90 架构）上有两个版本：model1_persistent_h64.cu 用于 64 头配置，model1_persistent_h128.cu 用于 128 头配置。在最新的 B200（SM100 架构）上有专门的 Head64 内核实现，而 SM100 的 Head128 实现仅支持 MODEL1，不支持 V3.2，有人猜测 DeepSeek 为适配英伟达新一代 GPU，专门优化了 MODEL1 的架构。
（@ 雷锋网）
1、苹果首款 AI 穿戴设备曝光：AirTag 尺寸胸针，双摄、三麦克风
1 月 22 日消息，科技媒体 The Information 发布博文，报道称苹果正在研发一款尺寸类似 AirTag 的「AI 佩戴式胸针」，计划最早于 2027 年发布。
这款设备目前的开发代号尚未公开，但其形态被描述为「类似 AirTag 大小的圆形圆盘」。项目仍处于早期阶段且存在取消风险，不过消息称苹果工程师正全力推进，目标定于 2027 年推向市场。
在硬件规格方面，这款 AI 胸针混合铝合金与玻璃外壳材质，厚度略高于 AirTag。为了实现环境感知，该设备正面集成了两颗摄像头（标准镜头与广角镜头），不仅能拍摄照片，还能实时捕捉用户周边的视频信息。
设备内置了三个麦克风用于精准收音，配备了一个扬声器进行语音反馈，并在边缘设置了一枚实体按键，背部采用了与 Apple Watch 相似的磁吸感应充电接口。
（@IT 之家）
2、苹果首款 AI 智能家居中枢爆料：带屏幕、会转头，最早今春登场
科技媒体 The Information 今天发布博文，爆料称苹果计划最快今年春季发布新款智能家居中枢（Home Hub），采用「机器人旋转底座」设计，根据声音或动作让设备自动转向用户。
消息称这款智能家居中枢不仅配备了小型显示屏和高保真扬声器，更引入了具身智能的关键组件「机器人旋转底座」，让设备能够物理转动，改变传统智能音箱被动静止的交互模式。
尽管爆料未详细阐述旋转底座的技术原理，但科技媒体 MacRumors 认为其核心目的是实现「视觉追随」。结合苹果在传感器领域的布局，该设备预计将搭载阵列式传感器，用于精准识别用户在房间内的位置。
例如用户发出语音指令或移动后，底座驱动屏幕自动转向用户，不仅能提供更好的视频通话视角，还能通过物理动作模拟注视感，赋予 AI 助手一种「视觉人格」，从而提升交互的沉浸感与自然度。
发布日期方面，供应链消息指出，其上市时间窗口将与 iOS 26.4 的发布时间高度重合。硬件上的灵动转向配合软件上的更智能 Siri，苹果有望重新定义智能家居的控制中心。
（@IT 之家）
3、字节 AI 硬件传人事变动：Oladance 创始人李浩乾或离职，新一代耳机与眼镜曝光
据蓝鲸新闻消息，字节跳动 Flow 旗下 Ocean 团队核心骨干、原 Oladance 创始人李浩乾或将离职。知情人士透露，目前内部人事调整仍存变数，不排除转岗等可能。李浩乾曾任职于 Bose 并带领研发 QC35，后于 2019 年创立 Oladance 主攻开放式耳机。2024 年中旬，字节跳动以约 5000 万美元全资收购 Oladance，李浩乾随团队加入字节，职级定为 5-1，负责代号为「D 线」的 AI 可穿戴设备业务。
在收购完成后，字节跳动迅速整合资源，于 2024 年 10 月推出了首款搭载豆包大模型的智能耳机 Ola Friend，预售价 1199 元。该产品深度集成了豆包的语音交互能力，并于 2025 年 5 月上线了 AI 外教智能体「Owen」，支持英语对话、双语点评及职场模拟等功能，试图通过垂直场景切入教育硬件市场。然而，有消息显示该产品后期的市场反响未达团队预期。
面对硬件赛道的挑战，字节跳动正在加速调整产品布局。供应链信息指出，字节正研发新一代豆包 AI 耳机，由歌尔股份专门设立事业群负责代工，产品核心思路将转向与手机的深度协同。此外，豆包 AI 眼镜（无屏版）预计将于 2026 年第一季度面世，首批规划量约 10 万台，将采用邀请制发售。
（@ 多知）
1、马斯克喊话「不要让亲人用 ChatGPT」，奥特曼回应：超过 50 人死于 Autopilot
昨天，特斯拉 CEO 伊隆 · 马斯克在 X 转发一则帖子，直言「不要让你的亲人使用 ChatGPT」。该帖子声称 ChatGPT 自 2022 年发布以来，已与 9 起死亡案例相关联。
OpenAI CEO 山姆 · 奥特曼随后对此进行回应，强调 OpenAI 在保护脆弱用户与确保产品可用性之间面临艰难平衡。
他表示「我们需要保护脆弱用户，同时确保所有用户都能从工具中受益」，并指出马斯克此前曾抱怨 ChatGPT 的内容审核「过于严格」。
在回应中，奥特曼还回击了特斯拉汽车的 Autopilot 自动驾驶功能。
他表示，自己曾乘坐搭载该系统的车辆，「第一反应是这远不是特斯拉应该发布的安全产品」，并暗示马斯克旗下 xAI 的 Grok 在内容安全上也存在争议。
《商业内幕》报道指出，围绕 ChatGPT 的安全性，OpenAI 目前已面临至少 8 起与心理健康恶化、自杀或暴力事件相关的诉讼；
而特斯拉 Autopilot 也卷入多起致死事故诉讼，包括一起发生于 2019 年、最终由陪审团裁定特斯拉承担 33% 责任的案件。
这场公开争执发生在双方长期法律纠纷的背景下。马斯克此前起诉了奥特曼及 OpenAI 高层，指控其偏离最初的非营利使命，并称自己曾为 OpenAI 的早期发展投入 3800 万美元。
( @APPSO)
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写在最后：
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