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CVAM
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新AI模型利用人类反馈评估语音美学
研究人员开发了一个对话语音美学模型（CVAM），这是一个语音大型语言模型，旨在评估真实或合成语音的美学质量。CVAM分析性别、音高、语速、情感和表达等语音特征，并借鉴了约3000个人类对情感和表达等主观属性的标注。该模型在合成描述上进行了微调，然后使用人类判断进行了优化，与Gemini 3.1 Pro和其他开源语音LLM相比，在与人类听众的一致性方面表现更优。
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新型CGSM模型利用LLM概念实现精确肺部病变分割
研究人员开发了CGSM（概念引导分割模型），旨在提高医学影像中肺部病变分割的准确性。该模型整合了LLM生成和临床审查的概念，使用概念-视觉对齐模块（CVAM）连接文本概念与视觉特征，并使用概念调制解码器（CM-Decoder）进行自适应特征融合。在QaTa-COV19数据集上的实验证明了CGSM的有效性，取得了91.59%的Dice分数和84.49%的mIoU的最新成果。