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音频和文本转语音（TTS）领域的变化速度非常快。在过去的一周里： - NVIDIA – PersonaPlex-7B 开源的全双工对话语音模型。 - Inworld AI – TTS-1.5 实时文本转语音（<250毫秒），费用为每分钟0.005美元，目前在人工智能分析中排名第一。 - Flash Labs – Chroma 1.0 首个开源的端到端实时语音转语音模型。 - 阿里巴巴 Qwen – Qwen3-TTS 完全开源的文本转语音系列：基础版、自定义语音、语音设计。 - Kyutai Labs – Pocket TTS 可在笔记本电脑上本地运行，无需GPU。 感觉文本转语音正经历与去年大型语言模型（LLMs）相似的加速时刻。实时、开源和本地化正在成为默认选择。 想知道这里的人们正在用这些技术构建什么。

嗨，HN， 我是 C/C++ Cheatsheet 的创建者——这是一个现代化、实用的参考资料，旨在为 C 和 C++ 开发者提供帮助。它包含了核心语言特性的简明片段式解释、协程和 constexpr 等高级主题、系统编程部分、调试工具以及有用的项目设置。您可以在线浏览它，网址是 <a href="https://cppcheatsheet.com/" rel="nofollow">https://cppcheatsheet.com/</a>。 我创建这个资源是为了帮助初学者和经验丰富的工程师快速找到清晰的示例和解释，而无需翻阅零散的博客或过时的文档。它是开源的，定期维护，欢迎在 GitHub 上进行贡献。 如果您曾希望拥有一本轻量级、以示例为中心的指南，涵盖以下内容： - 现代 C++（模板、Lambda 表达式、概念） - C 基础和内存管理 - 系统编程 - 调试与性能分析 ……这个网站旨在成为您所需的资源。 欢迎任何反馈。谢谢！

我是一名网页开发承包商，在进行一个无关的爱好项目时偶然接触到了GPU原生的概率编程。 所谓“GPU原生”，是指整个推断算法在GPU内核中运行，不需要CPU的协调——没有Python的开销，也没有步骤之间的内核启动延迟。 我对15种不同的推断算法进行了与NumPyro、JAX和GPyTorch的基准测试。我没有统计学背景，因此确保跟踪了专家关心的质量指标。 我的R-hat值在0.9999到1.0003之间（应该接近1.0），而在HMC上的有效样本数（ESS）每秒提升了多达600倍。一些质量指标更倾向于基线实现——我并不是说我的方法在每个维度上都优于其他方法，只是它在质量相当的情况下显著更快。 测试在RTX 4060笔记本GPU上进行。 完整基准结果： https://github.com/Aeowulf/nativeppl-results 目前还不分享实现细节，因为我仍在思考如何处理这一发现。但我希望能得到以下方面的反馈： - 这些基准测试是否有意义/公平？ - 我还应该测试哪些其他算法或问题规模？ - 是否存在对更快概率推断的市场需求？

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