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July 29, 2025DeSTA2.5-Audio:通过自生成对齐打造通用大型音频语言模型7 minutesPlay本期节目深入探讨了DeSTA2.5-Audio,这是一种创新的大型音频语言模型。我们讨论了它如何通过“自生成”策略解决灾难性遗忘问题,即让模型自己创建训练数据,从而在不损害其语言能力的情况下,高效地学习音频理解。我们还将分析其在多个基准测试中的卓越表现,以及数据构建在多模态人工智能发展中的核心作用。...moreShareView all episodesBy weedgeJuly 29, 2025DeSTA2.5-Audio:通过自生成对齐打造通用大型音频语言模型7 minutesPlay本期节目深入探讨了DeSTA2.5-Audio,这是一种创新的大型音频语言模型。我们讨论了它如何通过“自生成”策略解决灾难性遗忘问题,即让模型自己创建训练数据,从而在不损害其语言能力的情况下,高效地学习音频理解。我们还将分析其在多个基准测试中的卓越表现,以及数据构建在多模态人工智能发展中的核心作用。...more
本期节目深入探讨了DeSTA2.5-Audio,这是一种创新的大型音频语言模型。我们讨论了它如何通过“自生成”策略解决灾难性遗忘问题,即让模型自己创建训练数据,从而在不损害其语言能力的情况下,高效地学习音频理解。我们还将分析其在多个基准测试中的卓越表现,以及数据构建在多模态人工智能发展中的核心作用。
July 29, 2025DeSTA2.5-Audio:通过自生成对齐打造通用大型音频语言模型7 minutesPlay本期节目深入探讨了DeSTA2.5-Audio,这是一种创新的大型音频语言模型。我们讨论了它如何通过“自生成”策略解决灾难性遗忘问题,即让模型自己创建训练数据,从而在不损害其语言能力的情况下,高效地学习音频理解。我们还将分析其在多个基准测试中的卓越表现,以及数据构建在多模态人工智能发展中的核心作用。...more
本期节目深入探讨了DeSTA2.5-Audio,这是一种创新的大型音频语言模型。我们讨论了它如何通过“自生成”策略解决灾难性遗忘问题,即让模型自己创建训练数据,从而在不损害其语言能力的情况下,高效地学习音频理解。我们还将分析其在多个基准测试中的卓越表现,以及数据构建在多模态人工智能发展中的核心作用。