本期AI Radio FM科技频道，我们深入探讨SmolVLM这一系列开创性的小型多模态模型。了解它们如何在极低的资源消耗下实现卓越性能，挑战大型模型的局限，并推动AI在边缘设备上的应用。从架构设计到指令调优，再到惊人的实验结果，一起揭秘SmolVLM的创新之处！

本期播客将深入探讨 MobileCLIP，这是一系列专为移动设备优化的新型高效图文模型。我们将讨论其创新的多模态强化训练方法，如何通过合成字幕和强大的 CLIP 模型集成来提升小型模型的准确性和训练效率，以及它在零样本分类、图像文本检索和组合理解方面的卓越表现。

本期节目深入探讨苹果公司最新推出的FastViT模型。我们将揭示其核心创新点，如RepMixer、训练时过参数化和大型卷积核的应用，如何帮助FastViT在移动设备和GPU上实现领先的延迟-精度平衡，并在图像分类、目标检测、分割及3D手部姿态估计等多种任务中展现卓越性能与鲁棒性。

本期AI广播FM科技频道，我们深入探讨开创性的“视觉指令调优”技术，特别是LLaVA模型。我们将讨论它如何通过GPT辅助生成多模态指令数据，其创新的模型架构、训练方法，以及在多模态聊天和科学问答等任务上的惊人表现。

本期节目，我们深入探讨 FastVLM，这是一种创新的视觉语言模型，它通过新颖的 FastViTHD 混合视觉编码器，在处理高分辨率图像时实现了前所未有的速度和效率，同时保持了卓越的性能。我们将讨论其架构设计、与现有模型的对比优势，以及它如何平衡分辨率、延迟和准确性，为视觉语言模型领域带来重大突破。

本期节目，我们将深入探讨MiniMax-Speech，一款基于自回归Transformer的文本转语音模型。我们将揭示其可学习说话人编码器和创新的Flow-VAE架构如何实现高质量的零样本语音克隆，支持32种语言，并在多项评测中取得SOTA成绩。同时，我们还会讨论其在情感控制、文本生成音色和专业语音克隆等方面的强大扩展能力。

本期 AI Radio FM 科技频道，我们深入探讨了创新的 ARC (对抗性相对性对比) 后训练技术，该技术旨在大幅提升文本到音频模型的生成速度，同时保持高质量和多样性输出。我们将讨论其核心机制、实验结果以及在边缘设备和创意应用中的潜力。

本期播客深入剖析了DeepSeek-V3模型，探讨了其在扩展性方面面临的挑战，以及对未来人工智能硬件架构的深刻反思。我们讨论了硬件感知模型协同设计的关键创新，如多头潜在注意力（MLA）、专家混合（MoE）架构、FP8混合精度训练和多平面网络拓扑，以及这些技术如何应对内存容量、计算效率和互连带宽的限制。

本期节目深入探讨 FastVLM，一种旨在优化视觉语言模型（VLM）中图像编码效率的新模型。我们将讨论 FastVLM 如何通过其核心组件 FastViTHD 实现高分辨率图像的高效处理，显著降低延迟，并与现有技术进行性能比较。

本期节目，我们将深入探讨通义千问团队最新发布的Qwen3系列大语言模型。从创新的“思考模式”与“非思考模式”统一框架，到惊人的多语言能力和各项基准测试中的SOTA表现，我们将全面解读Qwen3的技术亮点和未来展望。