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近日,Nes2Net深度学习模型架构正式开源发布,成为语音反欺骗系统领域的重要突破。据AIbase了解,Nes2Net专为语音防伪检测设计,能够有效识别语音克隆、逻辑访问攻击、假歌声、假语音及部分语音伪造等多种伪造声音类型。其在歌唱声音深度伪造数据集CtrSVDD上的表现尤为突出,性能比当前最佳基线系统提升22%,后端计算成本降低87%。项目已在GitHub公开,引发了语音安全与AI研究社区的广泛关注。核心创新:嵌套架构直接处理高维特征Nes2Net的核心在于其独特的Nested Res2Net架构,解决了传统语
算力告急!DeepSeek暂停API充值,两大模型价格策略同步调整
DeepSeek今日发布重要通知,因服务器资源紧张,即日起暂停API充值服务。公司表示,用户现有账户余额仍可继续使用,但暂不接受新的充值。与此同时,DeepSeek还宣布其产品价格调整计划。DeepSeek-chat模型的优惠期将于2025年2月8日24:00结束。优惠到期后,该模型将执行新的价格标准:输入tokens按每百万2元计费,输出tokens则为每百万8元。此外,新上线的DeepSeek-reasoner模型采用更高的定价策略,输入和输出tokens分别按每百万4元和16元收费。这一系列调整反映出AI服务提供商面临的资源压力,以及市
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当地时间周一,Mistral 在巴黎发布了一款名为 Mistral Saba 的大模型,其核心特色是专门优化的阿拉伯语交互能力。这一创新举措被视为欧洲 AI 领域的重要突破。Mistral Saba 的成功与其采用的特别数据集密切相关。该模型通过精心挑选中东和南亚的语言数据进行训练,这使其在处理阿拉伯语相关问题时,表现出更高的准确性和关联性。与其他大型通用模型相比,Mistral Saba 的参数量虽然不及对手,但在阿拉伯语处理能力上却能实现显著提升。这使得它成为在阿拉伯语市场中,寻求精准和高效交互
