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本期编辑：@ 三水、@ 鲍勃
1、微软发布 VibeVoice-ASR-BitNet 边缘 CPU 推理引擎：模型压缩至 1.58 GB，支持 3 线程实时语音识别
微软推出面向 VibeVoice-ASR 的边缘 CPU 推理引擎 VibeVoice-ASR-BitNet，通过异构量化技术将模型规模从 4.62 GB 压缩至 1.58 GB。该引擎无需 GPU，在 3 个以上 CPU 线程上即可实现实时推理，面向端侧设备部署。
异构量化将模型体积降低 66%：从 4.62 GB 压缩至 1.58 GB：针对不同模块采用不同量化策略，其中 VAE Tokenizer 使用 INT8 量化，语言模型部分采用 BitNet 低比特权重量化，在保持推理能力的同时降低内存占用。
CPU 实时推理无需 GPU 加速：3 个以上线程达到实时性能：VibeVoice-ASR-BitNet 基于 CPU 优化推理架构，通过底层算子优化实现实时语音识别，可运行于普通消费级 CPU 环境。
面向边缘设备部署：支持 x86 与 ARM CPU 平台：推理引擎针对不同 CPU 架构优化，降低语音模型部署对 GPU 算力和云端推理资源的依赖。
开源推理框架与模型权重：提供端侧部署能力：微软同步开放 VibeVoice 相关代码，开发者可基于 GitHub 仓库获取模型和推理实现。
Github
https://github.com/microsoft/VibeVoice/
Hugging face
https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-ASR-BitNet
( @Microsoft VibeVoice GitHub)
2、Inflect 发布超小型 TTS 模型 Inflect v2：4M 与 10M 参数规模，支持本地端侧语音合成
开发者 Owen Song 发布 Inflect v2，一组面向本地部署的超小型文本转语音模型，包含参数量低于 400 万的 Inflect-Nano-v2 与低于 1000 万参数的模型版本。该系列模型针对资源受限设备优化，在极低参数规模下提供完整 TTS 能力。
Inflect-Nano-v2 参数量低于 400 万：实现超轻量 TTS 部署：模型规模压缩至百万级参数，可用于低算力设备、本地应用和嵌入式场景，降低语音合成模型的内存与计算需求。
完整 TTS 能力集成于 1000 万参数以内：无需依赖大型语音模型架构：Inflect v2 提供端到端文本转语音能力，在小模型规模下覆盖文本输入、语音生成等完整流程。
面向本地推理场景开源：提供模型权重与代码实现：项目公开 Inflect-Nano-v2 模型权重及 GitHub 推理代码，开发者可直接部署和二次开发。
探索百万级参数语音模型方向：降低 TTS 端侧部署门槛：相比当前主流数亿至数十亿参数级 TTS 模型，Inflect v2 将模型规模进一步压缩，适用于离线语音助手、IoT 和边缘设备场景。
Hugging Face Inflect-Nano-v2
https://huggingface.co/owensong/Inflect-Nano-v2
GitHub Inflect
https://github.com/owenawsong/Inflect
Reddit r/LocalLLaMA 发布帖
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1v5ve6v/
( @Inflect)
3、Black Forest Labs 与 Mimic Robotics 发布 FLUX-mimic 视频动作模型：基于 FLUX 3 多模态模型预测机器人动作
Black Forest Labs 与 Mimic Robotics 推出 FLUX-mimic，一款基于 FLUX 3 多模态基础模型的视频动作模型。该模型利用 FLUX 3 对图像、视频和音频的统一世界表示能力，结合机器人操作数据训练，可从视频预测未来场景变化并生成机器人动作。
基于 FLUX 3 **世界模型 *** 生成动作规划：从视频预测未来状态*：FLUX-mimic 以 FLUX 3 视频骨干网络作为基础，通过模型内部学习到的场景动态表示预测操作环境变化，再由动作解码器生成机器人执行轨迹。
视频生成模型与机器人控制结合：统一视觉理解与动作生成流程：区别于传统机器人系统中「视觉感知 → 规划 → 控制」的级联架构，FLUX-mimic 直接利用视频潜变量表示进行动作预测，将视频理解能力迁移至机器人操作任务。
采用紧凑动作解码器降低机器人训练成本：直接从潜空间生成动作片段：模型通过轻量动作解码模块关注 FLUX 3 对未来状态的预测结果，并从视频潜变量中生成连续机器人动作。
结合机器人操作数据训练：面向真实世界操作任务部署：Mimic Robotics 使用自身机器人操作数据对模型进行训练，使 FLUX-mimic 能够处理真实环境中的物体抓取、移动等操作任务。
FLUX 3 提供统一多模态基础能力：支持图像、视频、音频与动作建模：FLUX 3 通过统一架构联合学习图像、视频和音频表示，用于理解物体关系、运动规律和事件变化，并作为 FLUX-mimic 的基础模型。
Black Forest Labs Blog
https://bfl.ai/blog/flux-3-mimic
Mimic Robotics Blog
https://www.mimicrobotics.com/blog/introducing-flux-mimic
( @Black Forest Labs Blog @Mimic Robotics Blog)
4、ViiTor AI 发布 ViiTorVoice-NAR 词级 TTS 编辑模型：支持局部语音重写，首帧延迟约 60ms
ViiTor AI 开源 ViiTorVoice-NAR，一款基于非自回归架构的文本转语音模型，支持语音克隆、局部语音编辑和情感控制。该模型可仅替换音频中的指定词语或片段，无需重新生成整段语音，并支持低延迟推理。
词级语音编辑能力：仅重生成修改区域，保持原始语音上下文：ViiTorVoice-NAR 输入原始音频、原文本和修改文本后，可定位变化区域并重新合成局部片段，实现类似文本编辑的语音修改流程。
非自回归架构支持并行生成：降低长文本编辑成本：模型采用非自回归语音生成方式，通过对语音区域进行重建，避免传统自回归 TTS 修改单词后需要重新生成后续音频的问题。
低延迟推理：首次音频生成延迟约 60ms：官方仓库显示，ViiTorVoice-NAR 支持 first block inference，端到端首帧延迟约 60ms，适用于实时语音交互场景。
多维语音控制：支持音色克隆、情感和非语言表达控制：模型支持通过提示音频实现声音克隆，并可通过情感标签和非语言信息控制语气、风格等语音属性。
开源模型与部署代码：Apache 2.0 协议开放本地部署：项目已公开 GitHub 代码仓库和 Hugging Face 模型权重，包含本地推理组件，可独立部署语音编辑流程。
ViiTor AI GitHub
https://github.com/viitor-ai/viitor-voice-nar
Hugging Face ViiTorVoice-NAR
https://huggingface.co/ZzWater/ViiTorVoice-NAR
( @ViiTor AI GitHub @Hugging Face ViiTorVoice-NAR)
1、Raintree Systems 收购 Spike Technologies：将智能体语音 AI 集成至医疗 EHR，自动化收入周期管理流程
医疗软件公司 Raintree Systems 宣布收购 Spike Technologies，将其智能体语音 AI 技术原生集成到 Raintree 的电子病历（EHR）和实践管理平台中。此次整合面向康复治疗和物理治疗机构，重点自动化保险沟通、理赔跟进、资格验证、预授权和患者触达等高人工成本流程。
智能体语音 AI 原生进入 EHR 平台：替代传统脚本式电话流程：Spike Technologies 的语音智能体能够理解上下文、执行多步骤任务并做出决策，不再依赖固定菜单式 IVR 或简单聊天机器人；由于直接嵌入 Raintree EHR，可访问临床、排班和财务上下文信息。
自动化收入周期管理（RCM）核心流程：覆盖保险电话、理赔跟进和预授权：系统针对医疗机构中大量依赖人工电话处理的行政工作，通过语音智能体完成 payer calls、claim follow-ups、eligibility checks、prior authorization 等流程。
AI 语音能力从外挂工具转向业务系统原生组件：减少第三方集成成本：Raintree 将 Spike 能力直接并入现有医疗工作流，用户无需额外采购独立语音系统或重新搭建接口。
面向自主化 RCM 演进：目标降低医疗机构行政处理成本：双方计划继续扩展收入周期和患者互动场景中的智能体编排能力，推进更高程度自动化的医疗运营流程。
https://www.linkedin.com/pulse/transformative-acquisition-raintree-systems-combines-spike-hedges-u9ztc/
2、Anuttacon 停运 AI 陪伴产品 AnuNeko：转向大语言模型与智能体研发方向
蔡浩宇创立的 AI 公司 Anuttacon 宣布旗下 AI 陪伴产品 AnuNeko 将于2026年7月29日停止运营，应用和聊天记录将无法访问，用户数据按隐私政策删除。此次停运后，团队将资源集中到其他 AI 项目，研发重心逐步转向大语言模型与智能体系统能力建设。
AI 陪伴产品 AnuNeko 上线不足一年停运：结束人格化交互实验：AnuNeko 于 2025 年底上线，以黑猫形象作为默认角色，提供 Orange Cat 与 Exotic Shorthair 两种 AI 陪伴模型，重点探索具有人格、情绪表达和长期互动能力的 AI 角色。
AnuNeko 采用人格化对话设计：强调情绪表达与主动互动能力：产品区别于任务型 AI 助手，通过角色设定让模型表达态度、主动调侃和回应用户，探索 AI 陪伴场景中的长期关系建立。
Anuttacon 曾推出实时 AI 角色交互游戏：验证语音、视频和多模态能力：团队于 2025 年上线《Whispers from the Star》，玩家通过文字、语音和视频与 AI 角色 Stella 实时交流，产品采用开放式对话而非固定脚本。
LPM 1.0 视频模型实现实时角色生成：17B 参数模型蒸馏至低延迟流式版本：Anuttacon 曾发布角色表演生成模型 LPM 1.0，训练 170 亿参数 Base LPM，并蒸馏为支持实时流式生成的 Online LPM，实现角色说话、倾听、回应和表情生成。
研发方向转向大语言模型与智能体：音视频技术作为底层能力复用：据报道，Anuttacon 正调整研发重点，从 AI 角色产品实验转向模型与智能体能力建设，此前积累的音频和视频技术将更多用于提升智能体系统交互能力。
（@ 游戏葡萄）
3、Fovea 发布人机交互系统：将视线、语音与屏幕上下文融合为 AI 输入，支持免键鼠操作
AI 硬件公司 Fovea 推出面向桌面场景的人机交互系统 Fovea，通过摄像头捕捉用户视线、麦克风采集语音，并结合当前屏幕内容理解用户意图，将注意力转化为 AI 可执行输入。该系统目标是让用户通过「看、说」完成电脑操作，减少传统键鼠交互依赖。
多模态交互输入：融合视线、语音与屏幕上下文理解用户意图：Fovea 按下快捷键后读取当前屏幕状态，识别用户正在关注的区域，并结合语音指令生成对应 AI 操作。
视线作为鼠标输入：通过注意力定位交互目标：系统将用户注视位置作为输入信号，使用户无需移动鼠标即可选择屏幕中的元素，并配合 AI 执行后续任务。
语音替代键盘操作：支持自然语言驱动电脑任务执行：用户可以直接描述需求，Fovea 将语音意图与当前应用上下文结合，交由 AI 完成代码修改、内容处理等操作。
面向智能体时代的人机接口：从输入文本转向理解用户状态：Fovea 的交互逻辑由「用户主动描述需求」转向「AI 感知用户正在做什么并辅助执行」，探索视觉注意力作为下一代计算输入方式。
https://www.hellofovea.com/
1、黄仁勋：AI 时代需要开放模型，与闭源前沿模型共同推动未来
近日，英伟达（NVIDIA）创始人兼 CEO 黄仁勋（Jensen Huang）在社交媒体发布首篇公开帖，分享了英伟达签署的一封关于「为什么开放模型重要」的公开信，并表达了对开放 AI 生态的支持。
黄仁勋认为，人工智能将改变每一个行业，赋能每一家企业，并最终被世界各国共同建设和应用。在这一过程中，开放模型将成为推动 AI 普及的重要力量。
他指出，开放模型不仅能够加速技术创新和传播，还能提升 AI 安全性与网络安全能力。由于模型权重公开，研究人员、开发者和企业可以更深入地理解、测试和改进模型，从而帮助整个生态发现问题、修复漏洞，并推动技术进步。
与此同时，黄仁勋强调，未来世界并不应该只有一种 AI 发展路径。「前沿闭源模型」和「前沿开放模型」都将发挥重要作用：闭源模型可以持续探索极限能力，而开放模型则能够让更多国家、企业和开发者参与 AI 创新。
这一表态也反映出英伟达在 AI 产业链中的战略方向——推动更广泛的 AI 基础设施建设，让 AI 能力从少数公司掌握的技术，逐渐变成全球开发者都可以参与和创造的平台。
( @JensenHuang\@X)
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写在最后：
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