本期编辑：@ 三水 @ 鲍勃
1、蚂蚁百灵开源 Ming-3.0 语音系列：五款模型覆盖语音合成、音频理解与识别，支持自然语言设计音色和导演式情绪控制
蚂蚁集团百灵大模型团队于 10 月 20 日开源 Ming-3.0 语音系列，共推出五款模型，分别面向声音创作、长音频理解与分析、业务场景语音转写。开发者可以根据任务单独选用，也可以将语音识别、音频理解和语音合成组合起来，构建从语音输入、内容分析到语音回复的完整工作流。五款模型的权重均已发布在 Hugging Face，相关模型卡采用 MIT 许可证。
语音合成：用文字设计音色，像导演一样控制表演。 Ming-3.0-tts-0.5B 和 Ming-3.0-tts-tiny 均支持通过自然语言描述目标音色，也支持参考音频进行零样本音色克隆。创作者可以进一步指定情绪变化、重读词语、语速、音高和音量，并通过行内标签控制笑声、叹息、咳嗽等非语言声音。两款模型支持中文、英语等七种语言，以及川渝话、粤语等方言合成。
音频理解：直接分析长录音，不必先转成逐字稿。 Ming-3.0-audio-flash 和 Ming-3.0-audio-tiny 是原生音频语言模型，能够处理语音识别、口语问答、长音频理解与推理，还可以感知非语音声音、声学场景和音乐。模型支持结合文本指令分析音频，并输出文字或可选的语音回复，适用于会议内容分析、录音总结、声音场景理解等任务。
语音识别：利用上下文和热词提升专业场景识别效果。 Ming-3.0-asr-tiny 支持中文、英语和多种方言识别，可在转写时引入领域热词及前序对话上下文，帮助模型识别专业术语、专有名词和容易混淆的词语。官方评测覆盖包括粤语、闽南语、上海话在内的 15 种区域方言测试集。
提供从模型到服务的开发路径。 五款模型均已在 Hugging Face 开放权重，相关项目提供推理代码和使用示例。其中，Ming-3.0-audio 系列支持通过 SGLang-Omni 暴露兼容 OpenAI 的音频转写、语音合成和聊天接口，方便开发者将不同语音能力接入现有应用与智能体工作流。
此次开源的重点是把语音技术拆分为可独立部署、按需组合的组件：TTS 负责可控表达，Audio 负责理解与推理，ASR 负责上下文感知的转写。需要注意，模型的开放权重不等于可以在普通设备上直接运行：例如，官方为 Ming-3.0-audio-flash 提供的参考部署配置需要多张 80GB 显存的 H800 GPU；开发者应根据模型规模与实际硬件选择部署方案。
在线体验入口：
huggingface：
https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ming-30
2、AI 视频创作平台 Viggle 发布世界模型 JST-2：约 1 秒生成可漫游 3D 场景，64 个视角支持持续扩展
AI 视频与角色动画平台 Viggle 正式发布新一代世界基础模型 JST-2（Joint Space-and-Time 2.0），采用原生三维空间建模架构，将场景、角色和动作生成整合至同一模型。不同于生成固定镜头的视频模型，JST-2 能够直接生成可从不同角度探索的 3D 场景，并随着用户移动视角不断扩展世界。官方表示，在 NVIDIA B200 GPU 上生成一个 3D 场景仅需约 1 秒，模型推理成本低于 0.01 美元。
通过物理原生 Token 建模三维世界： JST-2 使用 Physics-Native Tokens 表示三维空间中持续存在的物体及其组成部分，每个 Token 包含明确的 XYZ 空间坐标，以及描述物体属性和运动规律的可学习向量。模型通过编码器、生成器和解码器，将图片或文本输入转化为三维表示，再生成不同视角的画面或 3D 高斯泼溅场景。
1 秒生成可漫游场景，支持 64 个视角的空间上下文： JST-2 采用前馈式架构，无需针对每个新场景执行额外优化。生成的场景以 3D Gaussian Splatting（3D 高斯泼溅） 格式输出，可直接在浏览器本地渲染。用户能够自由调整视角，无需每次移动都重新调用模型；当探索到新区域时，模型可以根据最多 64 个输入视角的上下文继续生成和扩展场景。官方公布的约 1 秒生成时间仅计算 B200 上的模型推理，不包含网络传输延迟。
同一模型生成 3D 角色和全身动作： JST-2 可以从单张图片或文本生成 3D 角色，并通过内置的运动特征直接驱动角色动画，减少传统流程中的骨骼绑定和蒙皮步骤。同时支持从文字生成全身动作，或从视频重建人物运动。官方盲测中，其角色生成相对 Meshy 7.1 和 Tripo H3.1 的综合偏好得分分别为 58.4% 和 73.2%。
开放浏览器体验、API 与 MCP 接口： JST-2 已接入 Viggle 的 PINOC 创作平台，开发者可以在浏览器中生成和探索 3D 世界，也可以通过 API 获取 .spz 场景文件，或通过 MCP 接入 Codex、Claude Code 等智能体工具。当前 API 中，从文字提示词创建场景收费 0.06 美元/次；基于已有全景图生成场景、生成新视角及重建任务为 0.01 美元/次，与官方公布的模型底层推理成本并不相同。
目前 JST-2 已开放在线体验和 API 接入，但其场景碰撞与物体交互仍依赖基于规则的物理系统，尚未实现完整的学习式物理模拟。Viggle 表示，下一代 JST-3 将重点研究通过学习得到的动力学模型预测物体间的交互。JST-2 的场景扩展文本引导和更高精度的高斯泼溅表示，也计划在后续版本推出。
3、NVIDIA 开源机器人智能体框架 ASPIRE V1.0：自动排查动作失败并生成可复用技能，80 项机器人任务成功率达 99%
NVIDIA GEAR 实验室联合密歇根大学、UIUC、加州大学伯克利分校等机构，正式开源机器人智能体框架 ASPIRE V1.0。不同于依靠梯度更新模型参数的传统机器人训练方式，ASPIRE 让编程智能体直接编写机器人控制代码，在仿真或真实环境中执行、分析失败并修复程序，再将验证成功的操作方法沉淀为可复用的技能库。团队公布的最新结果显示，系统在 80 项 LIBERO-Pro 机器人操作任务中达到 99% 的成功率，并展示了真实机械臂操作魔方、拧瓶盖和叠放杯子等能力。
机器人执行失败后，AI 自动定位问题并修复代码： ASPIRE 采用闭环执行引擎，记录机器人每一步的视觉观测、物体检测、抓取位置、运动规划及执行反馈。当操作失败时，编程智能体可以检查相关日志和画面，定位失败原因，修改控制程序并重新运行，直到验证成功或达到尝试限制。系统还支持演化搜索，并行探索多种操作策略。
把修复经验保存为 Skills，让其他任务复用： ASPIRE 将经过验证的抓取、定位、移动和错误恢复方法整理为模块化技能文件，存入持续扩展的技能库。执行新任务时，智能体可以检索相关经验并将其用于生成控制程序，减少重复调试。技能不仅可以在不同任务间迁移，还能在仿真与真实机器人之间提供可复用的操作指导。
80 项 LIBERO-Pro 任务成功率达 99%，模型能力直接影响表现： 官方最新实验显示，ASPIRE 在 LIBERO-Pro 的目标、物体、空间及长程任务上达到 99% 成功率，并在部分 Robosuite 和 BEHAVIOR-1K 任务中取得高成功率。在固定机器人接口和评测条件下，仅更换底层推理模型，10 项 LIBERO-Pro 任务的成功率就可以从 15% 提升至 99%，说明编程智能体的推理和调试能力是系统表现的重要因素。
支持真实机器人持续改进，开放代码和复现流程： V1.0 展示了真实机械臂通过编程智能体完成魔方操作、瓶盖旋拧、药片放入瓶中及杯子堆叠等任务。项目已在 GitHub 开源闭环执行框架、技能文件、实验配置与评测代码，并提供面向 Claude Code、Codex 等编程智能体的复现指南。
ASPIRE 最初于 2026 年 6 月发布研究成果，此次更新重点是 V1.0 正式开源、扩展真实机器人技能发现能力及采用更强模型后的新评测结果。项目采用 Apache 2.0 许可证，但其真实机器人实验仍依赖安全监控、环境重置和设备校准，且生成的 Python 控制代码需要在隔离环境中运行。目前公布的高成功率主要来自指定仿真任务，尚不代表机器人在开放现实环境中具有相同的可靠性。
https://github.com/NVlabs/ASPIRE
4、实时对话 Avatar 平台 LemonSlice 上线 Cartoon Model：一张图生成卡通数字人，3D 吉祥物、动漫角色和会说话物品都能实时开口
实时对话 Avatar 平台 LemonSlice 上线 Cartoon Model，把其实时数字人能力从写实人物扩展到卡通角色。开发者现在可以用 一张参考图，直接生成可实时视频对话的 3D 吉祥物、动漫角色、动物角色或会说话的物品，并继续接入自己的 LLM、语音模型和知识库。该产品延续 LemonSlice 的实时交互架构，官方给出的整个平台延迟指标为 471ms p99。
一张图直接生成卡通实时数字人： 官方博客显示，Cartoon Model 面向卡通角色做了专门训练，重点优化夸张表情、头部和身体动作，以及非标准嘴型下的唇形同步。支持的对象不只是二维动漫人物，也包括 3D mascot、绘本风角色、动物、奇幻生物和「会说话的茶杯」这类非人形对象。
仍然是实时对话模型，不是离线视频模板： Cartoon Model 不是预录视频换脸工具，而是沿用 LemonSlice 的实时交互 Avatar 管线，在通话过程中逐帧生成视频。开发者可以在 Playground 中直接选择 Cartoon model，也可以在 API 会话里把 model 设为 "cartoon"，将其接到现有的语音 Agent 或聊天机器人上。
底层能力来自 LemonSlice-2.1 与 CWM-1： 官网显示，LemonSlice 的核心包括 20B 的 LemonSlice-2.1，可从单张图片以 20fps 驱动角色；以及 Character World Model-1（CWM-1），用于控制动作、情绪、手势、肩部和姿态。这意味着 Cartoon Model 不只是让角色「嘴巴会动」，而是把卡通角色也纳入其实时动作与情绪控制体系。
已开放订阅与 API，但官网定价信息存在口径差异： LemonSlice 博客在 10 月 16 日的发布文中写明，Cartoon Model「已向所有订阅计划开放」；但当前官网定价页则把「Access to Cartoon model」列在 Ultra（800 美元/月）及 Enterprise 档位下。可以确定的是，Cartoon Model 已正式上线并可通过平台使用，但具体可用套餐范围仍建议以最新后台权限和销售说明为准。
目前 LemonSlice 的产品定位仍是「给实时语音 Agent 加上一张脸」。Cartoon Model 这次新增的价值，不是再发一个通用 Avatar，而是把 卡通、吉祥物和非人角色 也纳入实时对话工作流，让教育、游戏、品牌 mascot 和陪伴类产品更容易直接接入会说、会动、可 API 调用的角色层。
https://lemonslice.com/blog/cartoon-model
1、AI 语音陪伴应用 Tolan 获 3000 万美元融资：月活用户约 25 万，过去一年完成超 7000 万次对话，从 AI 情感陪伴拓展到日常生活智能体
美国 AI 陪伴应用公司 Tolan 宣布完成 3000 万美元新一轮融资，由 Union Square Ventures（USV）领投，Khosla Ventures、Homebrew 等投资方参与，累计融资额达到约 6000 万美元。Tolan 以可自定义形象的 AI 角色为交互入口，主打实时语音对话、长期记忆和日常生活陪伴。目前平台每月约有 25 万名活跃用户，过去一年用户与 AI 角色进行了超过 7000 万次对话。
从 AI 情感陪伴拓展到日常生活智能体： Tolan 最初是一款能够记录对话、记住用户生活经历的 AI 日记应用，如今已发展为以语音为核心的个人助手。用户可以与 AI 角色持续对话，也能通过视频通话展示现实环境，让 AI 帮忙识别商品标签、规划饮食或整理生活事务。产品支持跨越数月的长期记忆，能够在后续对话中引用此前的生活信息。
用户留存增长，年经常性收入达到千万美元级别： Tolan 披露，其年经常性收入（ARR）较去年增长超过一倍，达到千万美元级别；使用 30 天后的净用户留存指标同比改善 115%。用户场景涵盖情绪交流、家庭事务、亲子关系和日常规划。公司还计划推出首个免费使用档位，扩大产品覆盖范围。
逐步采用自托管开源模型，降低 AI 推理成本： Tolan 早期主要使用 OpenAI 模型，近期逐步转向在自有 GPU 基础设施上运行开源模型，以控制持续语音交互、长期记忆和智能体任务带来的推理成本。下一阶段，平台计划让 AI 更主动地发现用户尚未完成的生活事务，并提供提醒和协助。
Tolan 成立于 2023 年，原名 Portola。此次融资由 USV 于 10 月 19 日正式确认，最新估值尚未披露。公司希望继续围绕长期关系、自然语音交互与主动式智能体能力扩展产品。
( @Techcrunch)
2、语音智能体 Codename Jo 开源：基于 GPT-Live-1，用语音处理 Gmail、Slack 和 GitHub，支持后台执行复杂任务
AI 开发团队 Kiloforge 开源 iOS 语音工作助手 Codename Jo，将实时语音对话与邮件、日历及开发者工具连接起来。用户可以通过自然语言让 AI 整理重要邮件、起草回复、安排会议或查看 GitHub 项目进展，还能将耗时任务交给后台智能体执行，不必等待工具操作结束再继续对话。项目基于 GPT-Live-1 构建实时语音交互，已公开 iOS 应用源代码，并提供 Apple Watch 配套应用及实时活动（Live Activity）支持。
实时语音处理邮件，支持连续对话与任务委派： Codename Jo 可以按重要程度整理收件箱，朗读邮件摘要，执行回复、归档、添加标签、退订邮件和日历管理等操作。对于需要多次工具调用的复杂任务，系统会将任务交给独立的后台工作进程，让用户继续语音交流，并在任务完成后返回结果。
集成多款工作工具，支持自定义 MCP 服务： 除 Gmail 和 Google Calendar 外，Codename Jo 还支持 Slack、Notion、Granola 和 GitHub。用户可以通过语音查看 Slack 未读消息、查询会议记录、检索 Notion 内容，或检查 GitHub 的 PR、Issue 和工作流状态。开发者还可以通过 HTTPS 地址接入自定义 MCP 服务器，将更多工具添加到语音会话中。
模型推理在云端，工具执行与数据管理留在手机： Codename Jo 使用 OpenAI 的 GPT-Live-1 处理实时语音会话，并调用独立推理模型执行复杂任务。Gmail、日历及其他服务的 API 请求直接由手机发起，访问凭证保存在 iPhone 的 Keychain 中，邮件排序、任务队列和会话历史由手机本地管理。语音和完成任务所需的内容仍会发送至 OpenAI API，因此并非完全离线运行。
开放 SwiftUI 应用代码，支持开发者扩展： 项目使用 SwiftUI 构建，采用 MIT 许可证，并提供连接器开发指南，支持为新服务增加工具接口、权限确认和语音指令。应用要求 iOS 26.4 及以上版本，开发者需要提供自己的 OpenAI API Key，并承担对应的模型调用费用。
目前 GitHub 已开放应用源代码，但 App Store 公开版本仍仅提供候补名单登记，尚未开放完整语音助手功能。 此外，后台任务需要应用保持运行，强制退出后无法继续执行，也不支持完全独立于手机的长期后台任务。
https://github.com/kiloforgeai/codenamejo
https://apps.apple.com/us/app/codename-jo/id6793888936
3、前 NVIDIA 机器人研究团队 Dream Labs 获 9000 万美元种子轮融资：推出机器人基础模型 Dream-1，开放每小时 3 美元的动作生成 API
由前 NVIDIA GR00T 机器人研究团队成员创立的 Dream Labs 宣布完成 9000 万美元种子轮融资，由 B Capital 领投，Kindred Ventures 及 A.Capital、Unusual Ventures、SV Angel、Wing VC 等参与。同日，公司推出机器人世界动作模型（World Action Model，WAM）Dream-1，并开放面向开发者的 Dream API。开发者可以将机器人摄像头画面、当前状态和自然语言指令发送至 API，直接获得机器人动作控制结果，无需自行训练或部署基础模型。
机器人基础模型首次以公开 API 形式提供服务： Dream Labs 将 Dream API 定位为首个公开提供机器人基础模型能力的 API。开发者只需连接机器人、提交视觉观测和任务指令，就能调用 Dream-1 输出动作。官方还提供 Python 客户端，支持设置模型、提交观测数据和获取动作结果。推理运行在云端，机器人通过网络接收控制指令。
利用世界动作模型，实现跨机器人零样本迁移： Dream-1 通过视频学习物理世界的变化，并联合预测未来画面与机器人动作。针对双臂、平行夹爪机器人，模型使用共享的末端执行器动作表示，再由不同机器人的逆运动学求解器转换为关节控制指令。官方展示了模型在 27 种未参与训练的机器人构型上的仿真测试，以及多种真实机器人上的抓取、移动和物体整理任务，无需为每种机器人预先收集专用训练数据。
每小时最低 2 美元，支持开发者按需调用： 标准版 Dream-1 定价为 3 美元/小时，轻量版 Dream-1-flash 为 2 美元/小时。每次 API 调用返回约 1.6 秒的机器人动作序列，按连续一小时执行 2250 次调用计算，标准版单次约为 0.0013 美元。开发者可以按实际使用量调用模型，降低机器人策略模型的部署门槛。
提供微调服务和在线机器人 Playground： 对于零样本表现不足的新硬件或任务，Dream Labs 提供 Fine-tuning as a Service（FaaS），开发者可以上传少量机器人演示数据，获得针对特定设备适配的模型。官方展示了仅使用 5 分钟机器人数据改善任务表现的案例，同时开放浏览器 Playground，让用户远程向旧金山办公室的真实机器人发送指令，观看实际执行过程。
Dream Labs 已与 20 多家机器人硬件合作伙伴建立合作，目前重点支持价格约 2000—10000 美元的双臂机器人，处理物体抓取、摆放、折叠衣物等桌面操作任务。Dream-1 仍处于研究测试阶段，其跨机器人泛化能力会受到逆运动学求解器、工作空间和硬件结构差异影响，尚未通过安全关键场景验证；轮式移动机器人和灵巧手支持仍在后续规划中。
https://dreamlabs.ai/research/dream-1/
1、 杨立昆锐评特斯拉会飞超跑，马斯克用「放屁」回应质疑
昨天，埃隆·马斯克在 X 上发文称：「我朝你大致的方向放了个屁 💨」，回应 Yann LeCun 此前对其「会飞的汽车」相关演示的质疑。LeCun 随后以「高压腹部」为比喻，调侃称这种「放屁」或许能让人向上、向前推进，并将汽车的推进原理类比为一个压力达 700 bar、容量 600 升、持续 3 秒的「响屁」。
这场互动源于马斯克此前发布的一段视频。他表示，未来确实会出现飞行汽车。
LeCun 则认为，视频中的车辆依靠压缩空气推进，虽然可能在短时间内提供不同方向的加速度，甚至在用一个 400 升高压储气罐替代乘客座椅的情况下悬浮数秒，但并不能成为真正飞行汽车的技术路径。
LeCun 还称，即使压缩空气占车辆总质量的一半，可用推力时间也可能不足 10 秒，更可能只有约 5 秒。他表示，自己并不反对马斯克取得的真实成就，甚至拥有两辆特斯拉，但会质疑那些「表面上很酷、实际并非宣传所称成就」的营销演示。
( @APPSO)
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1、如果今年只参加一场实时交互模型和 Voice Agent 大会，来 iRTE2026 实时智能大会就够了
在这里，Kimi、MiniMax、阶跃星辰、面壁智能、模思智能、生数科技等国内领先大模型公司将带来最前沿的 AI 产品 / 技术分享，话题覆盖多模态模型、Voice Agent、AI 硬件、具身智能、实时基础设施等。
还有美团、阿里 ATH、Rokid、斜跃智能、博通集成、Soul、HOLLA、EF 英孚、伴鱼等企业分享 Voice Agent 在客服、硬件、具身智能、社交、教育等行业场景的落地。现场更有丰富的开发者工作坊，手搓各类 Voice Agent 应用与硬件。
10 月 23-24 日，来 iRTE 大会现场，与国内外一线的 AI 产品 / 技术专家深度交流，掌握 RTE、Voice Agent、实时多模态的最新动向与技术实践，把握 2026 Voice Agent 技术风向标。欢迎关注公众号和添加小助手微信 Creators2022 进大会交流群获取直播提醒。
大会报名链接：
https://www.bagevent.com/event/sales/6irv248ftquhuztz4utylfi7m2xn4f8n
大会全议程如下：
阅读更多 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：
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