H4H：面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构，基于NPU-CIM异构系统，通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取与视觉Transformer（ViT）的全局信息处理能力，提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略，缓解混合模型训练中的梯度冲突问题，并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明，H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗，为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。
无乘法器的多常数乘法——论文简读
本文研究了无乘法器的多常数乘法（MCM）问题，旨在通过加法、减法和移位操作高效实现多个常数与变量的乘法，在降低硬件成本和功耗方面具有重要意义。
AR 巡检在工业的应用｜阿法龙XR云平台
AR巡检技术广泛应用于电力、石化、制造、交通等行业，通过AR眼镜或平板实时叠加设备参数、历史数据及操作指引，提升巡检效率与准确性。支持远程协作、自动记录分析，并可在高危环境实现无人巡检，大幅降低安全风险，推动智能化运维升级。
B站开源IndexTTS2，用极致表现力颠覆听觉体验
在语音合成技术不断演进的背景下，早期版本的IndexTTS虽然在多场景应用中展现出良好的表现，但在情感表达的细腻度与时长控制的精准性方面仍存在提升空间。为了解决这些问题，并进一步推动零样本语音合成在实际场景中的落地能力，B站语音团队对模型架构与训练策略进行了深度优化，推出了全新一代语音合成模型——IndexTTS2 。