声临其境！体验阿里云开源音频基座大模型——FunAudioLLM
阿里通义实验室开源了全新的音频基座大模型FunAudioLLM，包含SenseVoice与CosyVoice两大核心模型。SenseVoice专精于多语言语音识别、情感辨识与声音事件检测，支持50余种语言，中文及粤语识别准确率提升50%以上。CosyVoice则擅长语音合成，只需3-10秒原始音频即可克隆音色，并支持跨语言合成。FunAudioLLM的应用场景广泛，包括语音到语音翻译、情感语音对话、互动播客及有声读物等。CosyVoice的在线体验显示，其生成的语音自然流畅，支持定制化及高级情绪控制，超越竞品ChatTTS。SenseVoice在情感识别及长音频处理方面表现出色。
深度剖析深度神经网络（DNN）：原理、实现与应用
本文详细介绍了深度神经网络（DNN）的基本原理、核心算法及其具体操作步骤。DNN作为一种重要的人工智能工具，通过多层次的特征学习和权重调节，实现了复杂任务的高效解决。文章通过理论讲解与代码演示相结合的方式，帮助读者理解DNN的工作机制及实际应用。
自注意力机制全解析：从原理到计算细节，一文尽览！
自注意力机制（Self-Attention）最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究，但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性，捕捉复杂依赖关系，并支持并行化训练，显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU，自注意力机制在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询（Q）、键（K）和值（V）向量，计算缩放点积注意力得分，应用Softmax归一化，以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力，带来了更精准的服务。
吉利汽车携手阿里云函数计算，打造新一代 AI 座舱推理引擎
当前吉利汽车研究院人工智能团队承担了吉利汽车座舱 AI 智能化的方案建设，在和阿里云的合作中，基于星睿智算中心 2.0 的 23.5EFLOPS 强大算力，构建 AI 混合云架构，面向百万级用户的实时推理计算引入阿里云函数计算的 Serverless GPU 算力集群，共同为智能座舱的交互和娱乐功能提供大模型推理业务服务，涵盖的场景如针对模糊指令的复杂意图解析、文生图、情感 TTS 等。
