EMNLP 2022论文解读 | SOND：基于显式语音重叠建模的说话人日志模型
Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)是由国际计算语言学协会（Association for Computational Linguistics, ACL）举办的自然语言处理和人工智能方面的重量级国际会议，历届会议都会受到全球各地人工智能领域人士的广泛关注。
魔搭语音更新｜七大模型最新开源，推理速度升级，几行代码可实现微调
自ModelScope魔搭社区发布以来，众开发者在ModelScope上传与下载模型，并集成到自己的语音识别服务中。为了方便用户更好地利用ModelScope进行语音识别服务，我们推出了语音识别基础框架FunASR，希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。FunASR已经集成到ModelScope中，提供的工业级的语音识别模型的推理与微调定制，使得研究人员和开发者可以更加便捷的进行语音识别模型的研究和生产，促进语音识别生态的发展。
行业前瞻 | 消费产业“双轮驱动”，跑出产销两端加速度
编者按：
当前，中国经济正处于从“大”向“强”转变的关键期，“消费互联网”在激发和满足消费需求上的成效有目共睹，同时“产业互联网”在提升供给能力和经营效益上的进展也逐步显现。只有打破藩篱，予以贯通，实现“消费互联网”和“产业互联网”双轮驱动，才有可能畅通经济循环，形成更高水平的供需动态平衡。实现“消费互联网”和“产业互联网”双轮驱动，将有可能为经济增长提供新动能。
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MindOpt Tuner调参器，提升求解速度、性能（二）
MindOpt Tuner是达摩院决策智能实验室基于mindopt优化求解器研发的调参器，超参自动优化工具，它可以帮助运筹优化工程师在使用求解器时自动搜索最佳参数组合，尝试不同的参数组合，评估每组参数的性能，然后基于这些结果来确定最佳参数。这样可以大大减少手动调整参数的时间和精力，并且可以帮助提升求解性能。
“预习-上课-复习”：达摩院类人学习新范式探索
预习时关注重点，上课时由易到难，复习时举一反三，能否让机器也按照“预习-上课-复习”的学习范式进行学习呢？
达摩院对话智能（Conversational AI）团队对这个问题进行了研究探索，先将其用在了人机对话领域，在国际知名多轮对话数据集MultiWoz上取得了最好结果。
