本期编辑：@ 三水 @ 鲍勃
1、科大讯飞发布语音基座大模型 SparkAudio 1.0：统一解析人声与环境音，采用分层架构优化语音任务
科大讯飞发布基于全国产算力训练的语音基座大模型 SparkAudio 1.0，将语音内容、环境声音、说话人关系及时间序列信息纳入统一音频预训练，支持复杂声场下的音频理解与推理。基于该模型，科大讯飞采用通用语音基座与专用任务模型相结合的分层架构，分别优化语音识别、同声传译及实时语音交互。
统一理解多声源混叠音频： SparkAudio 1.0 支持文本、语音输入和文本输出，覆盖语音转写、多语言翻译、方言识别、环境声识别、说话人分离、情感分析及复杂音频问答。在多种声音混叠的场景中，模型能够综合人声内容、机械噪声等环境线索分析声音来源与场景特征。
SemiEnc 强化复杂环境下的音频表征： 半监督音频解码器 SemiEnc 利用语音专用任务模型提取的强化表征，引入监督信息和多任务训练，增强音频编码器的建模能力，提升语音识别等任务在复杂声学环境下的鲁棒性。
S-S2S 与 CoDec 降低响应延迟和推理成本： 动态分段端到端建模 S-S2S 支持流式语义驱动的提前生成与动态反馈校正，降低语音同传、实时交互的响应延迟。双范式协同解码 CoDec 则结合 CTC 非自回归并行解码与大语言模型按需自回归修正，减少平均推理时延和计算开销。
基座模型支撑三类专用语音任务： 科大讯飞基于 SparkAudio 1.0 构建语音识别模型 Spark-ASR-2.0、语音同传模型 Spark-LiveTranslation 和实时语音交互模型 Spark-Audio-Realtime。其中，Spark-ASR-2.0 结合非自回归识别与大语言模型上下文修正，提升中英混合、方言及高噪声场景的识别能力；Spark-LiveTranslation 引入场景感知、长历史语境理解和动态播报长度控制，官方测试中 MOS 评分较原线上系统由 4.4 提升至 4.6。
（@ 智东西）
2、扩散语言模型团队 DiffuSpace 开源 MoE 扩散语言模型 Clover-35B-A3B-Preview：Agent 编程评测达 73.6 分，单卡生成速度达 680 tokens/s
扩散语言模型团队 DiffuSpace 发布并开源 Clover-35B-A3B-Preview，采用总参数 350 亿、激活参数 30 亿的 MoE 架构。模型通过重构双向 Gated DeltaNet，提升块级并行生成效率，在智能体编程、工具调用等任务中取得领先于本次对比模型的评测成绩。
重构双向 Gated DeltaNet 架构： 通过递归状态压缩历史上下文，结合块内双向 Softmax 注意力与可学习的块大小校准机制，优化长程信息利用和块级并行去噪。
六项 Agent 评测均位列对比模型第一： SWE-bench Verified 达到 73.6，Terminal-Bench 2.1 达到 51.7，τ³ Overall 达到 65.3，超过本次对比的同规模自回归模型及其他扩散语言模型。
单卡生成速度达到 680 tokens/s： 在内部 Agent 任务测试中，使用单张 NVIDIA GB300、BF16 精度实现 680 tokens/s；单张 H200 达到 515 tokens/s，高于 DFlash2 对照方案的 365 tokens/s。
开源并支持低显存量化部署： 模型采用 Apache 许可，支持 SGLang 和 llama.cpp，已在 16GB 显存的 RTX 5070 Ti 上实现 INT4 量化部署，MATH-500 测试生成速度达到 101.8 tokens/s。
https://github.com/DiffuSpace/Clover-35B-A3B-Preview
3、企业语音 AI 公司 Rime 发布语音到语音模型 Prism：出声前可审查和修改文本，支持企业数据微调
企业语音 AI 公司 Rime 发布语音到语音模型 Prism，将音频理解、文本生成与语音输出整合在端到端架构中。模型直接根据原始音频理解用户意图，同时在语音生成前提供可检查、修改的文本层，让企业能够对语音 Agent 的回复执行规则校验，并保留语气、情绪等声音信息。
在语音输出前加入文本审查环节： Prism 先基于音频生成回复文本，允许企业在出声前执行安全规则、内容修改、专有名词发音控制及工具调用管理，无需将用户语音先转写为文本再进行理解。
τ-Voice 评测达到 56.6 分，首段语音延迟为 0.57 秒： 在 Rime 使用的 Artificial Analysis 评测框架下，Prism 在无需预先推理的实时模型中取得较高成绩，电信客服任务得分 82.5，GPT-Live-1 为 45.6，并支持工具调用与语音输出并行执行。
支持使用企业通话数据进行强化学习微调： Rime 使用 Revmo 的 10 小时真实通话数据、工具调用记录和转写文本训练定制模型，订单操作前征得用户确认的比例达到 94%，对照模型为 57%。模型支持本地、私有云及云端部署，目前处于私人测试阶段，自助 RL 和 SFT API 仍在开发中。
https://www.rime.ai/resources/prism-first-speech-to-speech-for-enterprise
4、开源项目 Python WebRTC ：将 Chrome 原生 WebRTC 引擎引入 Python，数据通道吞吐最高达 2.1 Gbps
开发者 MarshalX 发布 Python WebRTC 0.1.0，这是该项目的首个 Beta 版本。项目通过 Python 绑定 Chrome 使用的原生 libwebrtc M152 引擎，并提供与浏览器 W3C 标准对应的 API，使开发者能够直接使用 Python 构建实时音视频通信、P2P 数据传输及语音智能体应用。
将 Chrome WebRTC 引擎接入 Python： 提供 RTCPeerConnection、DataChannel、媒体轨道、WebCodecs 和加密媒体变换等接口，底层 ICE、DTLS、编解码和拥塞控制仍由原生引擎执行，避免通过 Python 处理底层媒体数据包。
数据通道吞吐达到 1.2--2.1 Gbps： 项目基准测试显示，吞吐量为 aiortc 的 7.7--14.6 倍；数据通道在调用 createOffer 后约 3.5 毫秒打开，速度提升约 7--8 倍。
新增多编码器联播与 H.264 故障恢复： 0.1.0 为各类编码器增加 Simulcast 支持，并在 macOS 上实现 VideoToolbox 编解码故障恢复及 OpenH264 回退。
提供 Python 原生开发接口与跨平台安装： 支持 asyncio、Linux、macOS 和 Windows，可通过 pip install wrtc 安装，并提供 aiortc 兼容层，便于现有项目迁移。
https://github.com/MarshalX/python-webrtc
5、开发者 honwee 开源实时数字人系统 Mynah：支持 WebRTC 语音对话、视频训练数字人及单 GPU 自托管部署
开发者 honwee 开源自托管实时数字人系统 Mynah，集成语音对话、口型同步视频生成、知识库和管理控制台，采用 Apache 2.0 许可证。系统通过 WebRTC 实时传输音视频，支持替换数字人、语音识别、语音合成和大语言模型引擎，可部署在自有服务器并向客户发布数字人服务。
实时语音驱动数字人视频： 基于 Go 实时通信核心与 Python 推理服务，通过 WebRTC 传输同步音视频，支持语音打断、语义轮次检测和口型同步。官方测试中，MuseTalk 1.5 引擎从用户说话结束到首段同步音视频输出约需 0.40--0.72 秒。
支持从视频训练数字人和声音克隆： 可上传人物视频提取数字人形象，生成待机动画，并通过可替换的 FlashHead、MuseTalk 等引擎驱动；支持接入 Qwen3-TTS 等语音克隆方案。
内置管理控制台与知识库： 提供 RAG 知识库、数字人及声音配置、频道发布、访问控制和会话监控，并通过 gRPC 与兼容 OpenAI 的 API 接入第三方模型及服务。
单 GPU 即可部署，支持远程推理： 轻量级 wav2lipLS 方案可运行于 6GB 显存显卡，FlashHead、MuseTalk 方案建议使用 12GB 显存；无本地 GPU 时可连接远程推理服务。项目提供 Docker Compose 和一键安装向导。
https://github.com/honwee/mynah
1、索尼发布 6 英寸桌面裸眼 3D 显示器 ELF-MN1：手机直连展示虚拟角色，实时追踪视线调整立体画面
索尼推出 XYN 空间内容产品线的新款空间现实显示器 ELF-MN1，将此前主要面向专业场景的裸眼 3D 显示技术带入桌面设备。产品采用 6 英寸屏幕，可通过 USB-C 直连手机或电脑，无需佩戴眼镜或头显，即可在桌面上立体呈现虚拟角色、数字人及 3D 空间内容。
6 英寸桌面设备呈现裸眼 3D 内容： 支持展示虚拟角色、3D 数字手办及 XYN 空间捕捉生成的物体，让空间内容以立体形式出现在日常桌面环境中。
实时追踪视线调整立体画面： 在原有眼部追踪系统中新增红外传感器，提升暗光环境下的追踪精度，并采用索尼空间现实显示器中最高的 403ppi 像素密度，减少画面重影。
支持手机直连与跨平台内容开发： 通过支持 DisplayPort Alt Mode 的 USB-C 线连接 Windows PC、iOS 或 Android 设备。索尼同步提供 SDK 和 Unity 插件，支持开发自定义空间显示应用。产品将于 12 月 11 日在日本上市，预计售价约 54,000 日元。
https://xyn.sony.net/en/news/2026-srd-elf-mn1_release
2、Django 联合创始人 Simon Willison 使用 Claude Opus 5.5 构建浏览器实时战略游戏 Battle Drones：通过音频信号实现双人联机，支持 AI 模型对战
开发者 Simon Willison 主要使用 Claude Code 和 Claude Opus 5.5 开发了类似《命令与征服》的实时战略游戏 Battle Drones，可直接在手机和电脑浏览器中运行。游戏通过扬声器和麦克风交换音频信号，实现附近设备之间的实时双人对战，并进一步加入在线联机及大语言模型对战功能。
通过音频信号实现设备间实时对战： 利用浏览器麦克风和扬声器传输游戏状态，无需服务器即可让附近设备联机。由于持续发出的高频声音可能引起不适，作者随后新增基于 WebSocket 中继服务器的在线多人模式，支持通过链接或二维码邀请好友。
Claude Opus 5.5 参与游戏开发与 3D 建模： 项目经过 12 次主要迭代、321 次代码提交，从 Phaser 2D 原型升级为 Three.js 3D 游戏，所有 3D 模型及动画均由 Claude 生成，并通过超过 1000 场模拟对战优化游戏平衡。
支持两个大语言模型相互对战： 游戏每隔 5 秒暂停一次，让两个 AI 模型分别读取战场状态、思考策略并提交操作指令，再继续运行。作者展示了 Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 的对战回放。
博客：
https://simonwillison.net/2026/Oct/20/battledrones/
Haiku 5.5 对战 GPT-6 Luna 的比赛回放链接：
1、99 元小米遥控器被用来语音写代码，第三方工具打通电脑输入
据界面新闻报道，原本配套电视的小米蓝牙遥控器 2 Pro，被部分用户改造成了 Vibe Coding 的语音输入手柄。这款定价 99 元的遥控器自带麦克风和独立语音按键，用户借助 SayAll 等第三方工具，将它连接到电脑，用语音向 AI 编程工具描述需求。
SayAll 项目说明显示，小米遥控器采用「按住收音、松开停止」的方式，Mac 端需配合虚拟麦克风或回环音频设备，并在语音输入应用中选择同一音频设备。
普通按键可映射为复制、切换应用等快捷操作。Windows 预览版也支持小米遥控器 2 和 2 Pro，目前语音输入仅支持微信输入法。这套玩法依赖第三方软件及权限配置，属于用户拓展的新用途。遥控器本身负责采音和触发输入，语音识别及代码生成由相应输入工具与 AI 编程软件完成。
( @APPSO)
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1、 在 RTE 开发者社区，一起学习和体验前沿全双工语音模型
RTE 开发者社区联合 MOSS-Live 团队，面向社区开放一批提前内测名额。全双工实时交互系统 MOSS-Live 将于下周正式发布，特别邀请关注 Voice Agent、正在开发语音交互应用或探索相关落地场景的开发者抢先体验，并直接向团队反馈使用感受和需求。参与内测的开发者还将获得 MOSS API 平台 1000 积分，感兴趣的朋友可以联系小助手 Creators2022 加入内测群。
2、社区活动推荐｜开物基地 OPENLAND 发布开放日暨优质项目路演
倒计时 1 天！从开源创新到全球增长开放日
有人徘徊，有人犹豫；
有人看到又略过，有人在等待机会。
一切可能，从入场开始。
一些新的机遇也交流中出现。
明天，上海张江 AI 创新小镇服务中心，
不见不散！
从开源创新到全球增长｜开物基地 OPENLAND 发布开放日暨优质项目路演
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