本期编辑：@ 三水 @ 鲍勃
1、Nuance Labs 发布全双工视听模型 Nuplex 与 AI 角色 Emma：边听边生成表情，开放实时交互 Beta API
11 月 9 日，实时 AI 交互公司 Nuance Labs 发布基于全双工视听基础模型 Nuplex 1.0 构建的 AI 角色 Emma，并开放 Nuplex Beta API。经过 18 个月研发，Emma 能够在用户讲话时持续聆听，通过眼神、表情及细微动作作出非语言回应，并根据对话节奏决定何时开口，尝试实现更接近面对面交流的实时互动体验。
全双工视听交互结合非语言反馈： Nuplex 支持持续感知语音与视频，在聆听过程中驱动角色的眼神、眨眼、表情和头部动作。Emma 的形象与声音来自获得授权的真人演员，并经过角色化设计，以保持互动表现的一致性。
对话时机接近真人交流节奏： 团队基于 1785 个真实对话问题进行自建测试，Nuplex 的回应时机有 89% 落在原始真人回答的时间区间内，其他参测系统最高为 35%。该结果来自团队测试，尚非通用行业基准。
开放在线体验与 Nuplex Beta API： 开发者可通过 Prompt 定义角色、接入外部工具，并让角色在后台执行较长任务时继续交谈。目前仅支持英语，API 不提供自行上传人脸或声音进行克隆的功能，且服务存在地区和使用场景限制。
https://home.nuancelabs.ai/research/meet-emma-the-first-nuplex-persona
https://platform.nuancelabs.ai
2、AI 初创公司 Underdog 发布 32MB 本地语音合成模型 Woof：支持浏览器离线运行，单核 CPU 推理最高快于实时 18 倍
11 月 5 日，AI 初创公司 Underdog 发布轻量级英语 TTS 模型 Woof，单音色版本仅 31.7MB，可在浏览器中本地运行，无需依赖云端语音生成 API。团队同时推出交互式游戏 Underdog Escape 展示模型效果，并开放包含两种音色的 40.6MB 版本，支持开发者通过 CPU 运行语音合成。
提供 31.7MB 与 40.6MB 两个版本： 单音色模型可在浏览器中运行；双音色版本包含 Juno、Mira 两种声音，总参数量约 3824 万，能够通过 NumPy 在 CPU 上生成 24kHz 语音。
单核 CPU 推理最高达实时 18 倍： 团队在 Apple M5 Max 单个 CPU 核心上的测试显示，31.7MB 版本生成速度约为实时的 18 倍；40.6MB 版本的 Juno 音色达到 13.8 倍，峰值内存占用约 402MB。
针对数字与复杂文本优化发音： 内置规则式文本规范化功能，可处理日期、电话号码、金额和代码。团队在 500 条英语困难文本测试中测得，双音色版本最低词错误率为 1.42%，单音色版本为 2.06%。模型权重已公开，非商业用途免费，商业使用需另行授权。
3、生数科技等团队提出实时视频音效生成模型 LiveFoley：156ms 端到端延迟，支持游戏与 AR/VR 画面同步配音
莫纳什大学、南京大学、生数科技、阿里巴巴及清华大学等机构研究人员提出实时视频生成音频模型 LiveFoley，面向游戏、AR/VR 和交互式虚拟世界中的动态音效合成。模型可直接根据持续输入的视频画面生成同步声音，无需依赖特定视频生成模型。在单张 NVIDIA A800 GPU 上，LiveFoley 实现了 156ms 端到端延迟，并保持接近离线模型的声画时间对齐精度。
156ms 延迟实现实时视频配音： LiveFoley 采用流式自回归扩散架构，根据不断更新的视频帧连续生成音频。单张 A800 GPU 测试中，端到端延迟为 156ms，适用于需要声音随画面动作变化的实时交互场景。
滑动窗口兼顾低延迟与声画同步： 提出 Trailing Sliding Window，将非因果视频编码器转换为流式处理模块，无需重新训练。仅需 80ms 前瞻时间，DeSync 时间对齐指标达到 0.48，接近离线模型的 0.47。
动态调整计算预算与音频生成质量： Unified Varhop Framework 支持根据场景调整处理步长，视频前端计算量最多降低 4 倍。音频端通过 History LocDiT 利用历史片段改善生成质量，并提供 Future-Warmup LocDiT 进一步增强音频连续性。目前论文与项目演示已公开，GitHub 仓库尚未发布完整代码。
https://dalision.github.io/livefoley-page/
4、网易有道开源流式语音识别模型 Confucius4-R2T2：160ms 分块识别，已输出文字无需回改
网易有道研究团队发布并开源实时流式 ASR 模型 Confucius4-R2T2 以及技术报告，针对实时字幕、同声传译和 Voice Agent 中识别结果反复修改的问题，提出稳定前缀（Stable Prefix）输出机制。模型基于 Qwen3-ASR-1.7B，通过约 1500 小时中英语音数据后训练，使识别文本能够持续增量输出，已确认的文字不会被后续音频改写，同时尽量保持离线识别的准确率。
稳定前缀机制避免识别结果反复修改： 提出 Longest Stable Prefix（LSP）训练方法，让模型判断哪些文字可以永久确认、哪些内容需要等待更多音频。通过 SFT 与 GRPO 两阶段训练，只更新语言解码器，冻结音频编码器与投影层，无需修改原模型架构。
160ms 分块下识别错误率降至 5.76%： 团队在 13 个中英文测试集上的评测显示，R2T2 在 160ms 分块、保留一个内部候选 Token 的设置下，平均识别错误率为 5.76%，相比基础模型相同设置的 21.01% 明显降低，接近基础模型完整音频识别的 5.15%。
开放模型权重与实时接入接口： 支持 80ms–2s 可配置分块、热词与上下文提示，并提供 vLLM、llama.cpp 推理方案及多客户端 WebSocket 服务。模型已在 Hugging Face、ModelScope 开放下载，同时提供在线演示，便于开发者集成到实时字幕和 Voice Agent 流程中。
https://arxiv.org/abs/2611.06043
https://github.com/netease-youdao/Confucius4-R2T2
1、AI 互动娱乐公司飞拓星驰获数千万美元融资：布局端侧 AI 体感游戏，首款硬件计划面向北美市场 CES 2027 亮相
据 Z Potentials 11 月 10 日报道，AI 互动娱乐公司飞拓星驰完成数千万美元天使轮融资，由元生资本、江远投资领投，日初资本、锋领资本等老股东跟投。公司围绕 AI 游戏引擎、端侧模型和家庭娱乐硬件展开布局，计划打造无需传统手柄、能够感知玩家动作并支持多人互动的家庭 AI 游戏系统，首款硬件预计于 2027 年 CES 首次公开亮相。
端侧模型支持无手柄体感交互： 团队将人体姿态估计和空间感知技术应用于游戏场景。据公司披露，系统无需手柄或 VR 设备，可将人体三维动作以超过 120fps 的速度映射到游戏中，姿态估计误差低于 3cm。
AI 游戏引擎加速内容创作： 公司通过 AI 辅助游戏原型、资产、场景与交互逻辑制作，并结合玩家实际试玩反馈优化玩法。硬件、模型和内容共同开发，以提升实时反馈与多人互动体验。
首款 AI 游戏机计划面向北美市场： 产品定位家庭体感互动娱乐，规划支持单人游玩、同屏多人互动及跨家庭线上联机，预计在 CES 2027 首次展示。目前尚未公布具体硬件配置、售价及上市时间。
( @Z Potentials)
2、fal 上线 Decart 实时视频模型 Lucy 2.6：支持 WebRTC 视频流实时编辑，API 定价每秒 0.02 美元
实时视频生成公司 Decart 发布 Lucy 2.6，并通过 AI 推理平台 fal 提供实时 Video-to-Video API。开发者可将摄像头或直播视频流接入模型，通过文字指令实时修改人物外观、服装、背景及画面物体，无需预先生成完整视频。新版本重点提升参考图像还原能力与动态画面一致性，面向直播带货、虚拟角色和实时互动应用。
WebRTC 支持实时视频到视频编辑： 可在持续输入的视频流中通过 Prompt 切换画面风格、替换背景、添加或移除物体，也可结合参考图片进行角色替换和虚拟试穿，适用于摄像头直播及互动视频场景。
提升角色、服装与商品细节一致性： 相比 Lucy 2.5，新版本重点改善参考人物的面部与身材还原、服装形状及材质保持，以及商品和配饰在连续画面中的细节表现，同时优化角色动作、口型与光照效果。
开放 API，按视频处理时长计费： fal 已提供在线 Playground 和 JavaScript SDK 接入，实时视频传输采用 WebRTC，媒体流在浏览器与 Decart 之间传输。当前标价为每秒 0.02 美元，支持商业使用。
https://fal.ai/models/decart/lucy-2-6/realtime
3、AI 交互智能公司 SYNAPUFF 完成数百万元种子轮融资：研发机器人交互基座，让 AI 判断何时行动、如何回应
面向 AI Native 终端的交互智能公司 SYNAPUFF（共栖未来）近期完成数百万元种子轮融资，投资方为 FIRST RULE VENTURES 和浦东创投。公司联合创始人兼 CEO 李诗淼表示，团队希望构建面向 AI 终端和机器人的交互智能基座，使智能体能够持续理解人与环境的变化，自主判断何时行动、采用何种反馈方式，并根据用户反应动态调整行为。
聚焦实时交互决策能力： SYNAPUFF 希望解决 AI 终端从理解指令到自然互动之间的问题，让智能体不仅执行任务，还能根据用户状态、交互时机和环境反馈，判断何时主动回应、何时保持等待，以及如何调整动作。
研发多模态交互与非语言行为模型： 团队提出人机共栖交互框架，围绕 Robot 原生 Non-Verbal Behavior 动作生成模型、AMI 非对称多模态交互模型及数据管线展开研发，探索将语言、视觉与动作反馈结合，支持机器人在真实场景中的连续交互。
面向 AI Native 终端与机器人应用： SYNAPUFF 的技术定位是为不同智能终端提供可复用的交互能力，重点关注长期陪伴和人机协作场景。目前尚未披露公开模型权重、API 接入方式或具体性能指标。
（@ 硬氪）
1、瑞银 CEO：AI 股回调前，市场一直按「完美情景」定价
据路透社报道，瑞银首席执行官塞尔吉奥·埃尔莫蒂 11 月 9 日在悉尼出席瑞银会议时表示，过去数周 AI 股票的明显回调，反映出投资者此前对行业的预期过高。
他仍看好 AI 带来的经济收益，但认为市场高估了这些收益兑现的速度。直到不久前，市场一直按完美情景定价。当然，过去几周我们看到了一些回调。
埃尔莫蒂提到，美国中期选举结果，以及全球围绕 AI 基础设施建设影响的争论，都可能拖慢行业取得成果的进度。他也以瑞银为例说明企业落地的速度。
瑞银在 2023 年同意收购瑞信，埃尔莫蒂表示，随后的整合工作拖慢了瑞银内部部分 AI 应用的落地。
( @APPSO)
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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