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本文提出了一种基于AutoGen的轻量级多智能体框架，用于自动化混凝土护栏设计，实现了超过98%的准确率，并表明在该领域中小型模型可以超越大型模型。
Light-WAM是一种轻量级世界动作模型，用于高效机器人操作。它采用紧凑视频骨干网络和降采样潜在空间进行未来视频监督，在保持低推理延迟的同时实现了高性能。
腾讯开源的 Hy-MT2 系列多语言翻译模型，包含 1.8B、7B 和 30B-A3B（MoE）三种规模，支持 33 种语言，取得了业界领先的结果。其中轻量级的 1.8B 模型在性能上超越了微软和豆包的主流商业 API。
本文提出一个轻量级、乐器无关的神经网络，用于多音符转录和复音估计，联合预测帧级起音、复音和音符激活，在保持接近最先进系统精度的同时大幅降低资源占用（对应 Spotify 的 Basic Pitch 模型）。