NVIDIA（英伟达）

RT-SEMamba: Real-Time Speech Enhancement Mamba via Progressive Knowledge Distillation

RT-SEMamba：基于渐进式知识蒸馏的实时语音增强Mamba模型

Rong Chao, Sung-Feng Huang, Moreno La Quatra, Sabato Marco Siniscalchi, Wen-Huang Cheng, Szu-Wei Fu, Yu Tsao

机构 * Academia Sinica（中央研究院） ； National Taiwan University（台湾大学） ； Kore University of Enna（恩纳科雷大学） ； University of Palermo（巴勒莫大学） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 该研究提出基于因果时频Mamba模块的全因果语音增强模型RT-SEMamba，通过渐进式知识蒸馏压缩模型，在Voicebank-DEMAND数据集上实现了高质量与低延迟的实时语音增强，速度较教师模型提升2.75倍。

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Dion3: Full-Stack Orthogonal Updates

Dion3：全栈正交更新

Noah Amsel, Jack Zhang, Kwangjun Ahn, Ali Naeimi, Austin Feng, Berlin Chen, Tri Dao, John Langford

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； New York University（纽约大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 Dion3是针对Muon优化器开销的改进版本，通过全栈优化降低了正交化、通信等开销，步长时间最多降6倍，可作为Muon的即插即用替代方案。

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