@kadirnardev: 从现在开始，我将专注于加速 LFM2.5-Audio-1.5B 模型。我还将致力于强化学习方法和合成数据…

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摘要

开发者宣布计划加速 LFM2.5-Audio-1.5B 模型，采用强化学习方法和合成数据，重点关注英语，并分享了 Mimi 编解码器模型的优化，以提升开源发布的速度和质量。

从现在开始，我将致力于加速 LFM2.5-Audio-1.5B 模型。我还将为这个模型研究强化学习方法和合成数据。目前我的重点是英语。在我最初的尝试中，模型运行速度提高了 3-4 倍。
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缓存时间: 2026/09/13 01:06

从现在开始，我将致力于加速LFM2.5-Audio-1.5B模型。同时也会研究该模型的强化学习方法与合成数据。当前重点将放在英语语言处理上。在我的初步测试中，模型运行速度提升了3-4倍。

Kadir Nar (@kadirnardev): 经过两周的开发，我完成了Mimi编解码器模型的优化，其在FP32精度下的运行速度提升了15.4倍。

许多全能型模型和TTS模型都使用Mimi编解码器模型。因此我将对其进行微调以提升Mimi编解码器模型的词错误率（WER）和DNSMOS质量，并将其作为开源项目发布。

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