Kuaishou（快手）

Towards Unified Song Generation and Singing Voice Conversion with Accompaniment Co-Generation

面向统一歌曲生成与带伴奏共生成的歌声转换

Ziyu Zhang, Chunyu Qiang, Xiaopeng Wang, Yuxin Guo, Kang Yin, Wenjie Tian, Jingbin Hu, Tianlun Zuo, Zhao Guo, Teng Ma, Yuzhe Liang, Chen Zhang, Lei Xie

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出UniSinger框架，基于多模态扩散Transformer统一零样本歌曲生成与伴奏共生成歌声转换，通过共享说话人嵌入和课程学习策略实现跨任务音色控制与多任务优化。

Less is More: Improving LLM Reasoning with Minimal Test-Time Intervention

少即是多：用最小测试时干预提升大语言模型推理能力

Zhen Yang, Mingyang Zhang, Feng Chen, Ganggui Ding, Liang Hou, Xin Tao, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； AIML（人工智能实验室） ； ZJU（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 针对大语言模型推理中高计算成本问题，提出最小测试时干预（MTI）框架，通过仅在不确定位置应用分类器自由引导和轻量负提示引导，在保持高效的同时提升推理准确性和稳定性。

Comments Code: https://github.com/EnVision-Research/MTI