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。

本期节目深入探讨了 EAGLE-3 研究论文，讨论了其如何通过创新的训练时测试技术和多层特征融合，显著提升大语言模型的推理速度，并发现了推理加速的缩放定律。

深入探讨 EAGLE 框架，一种新颖的推测采样技术，旨在解决大型语言模型 (LLM) 推理速度慢的问题。了解 EAGLE 如何通过特征级自回归和解决特征不确定性来显著提高生成速度，同时保持与原始 LLM 完全一致的输出分布。

本期节目探讨了“多词元预测”这一训练大语言模型的新方法。我们讨论了该方法如何通过同时预测多个未来词元来提高训练效率和模型性能，特别是在代码生成任务上，以及它如何实现更快的推理速度。我们深入分析了其原理、实验结果以及与传统下一个词元预测的区别。

深入探讨 Mitchell Stern、Noam Shazeer 和 Jakob Uszkoreit 提出的分块并行解码技术，了解其如何显著提升 Transformer 等模型的生成速度，同时探讨其在机器翻译和图像超分辨率任务中的应用、效果与权衡。