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「AI周报」NVIDIA最强开源语音模型实测；Gemini 更新；OpenAI 组织架构大转弯

本期 AI 周报，浓缩 4 月 27 日至 5 月 9 日期间最值得关注的事件和技术突破。 英伟达发布了开源语音识别模型 Parakeet-TDT-0.6B-v2，准确率全球开源第一，性能逆天：竟能用 1 秒转录整整 1 小时音频。 开源模型百花齐放：阿里全新 Qwen3 发布、DeepSeek 推出数学定理专用模型 Prover、微软推出轻量级 Reasoning 系列、连小米都低调开源了模型。 闭源阵营里，Google 提前发布 Gemini 2.5 Pro，AI Web 开发能力大幅跃升，甚至超越 Claude。 OpenAI 两大重磅消息：史上最大收购案（30 亿美元收购 AI 编程平台 Windsurf），并确认维持非营利组织结构。

黄仁勋夸赞华为是世界上最强大的科技公司之一，打了谁的脸？

初探 NotebookLM：不用张嘴，只需一个网页链接，自动生成多角色、对话式播客

就...很酷啊有没有朋友们。

（流畅中文配音）符合生物机制的学习算法

https://www.youtube.com/watch?v=l-OLgbdZ3kk **视频标题：**   "预测编码：大脑如何高效学习？揭秘下一代AI革命性算法"   **内容总结：**   本视频深入探讨了人类大脑高效学习的奥秘，并对比了当前主流的人工智能算法——反向传播与梯度下降的局限性。尽管反向传播在机器学习中表现卓越，但它违背了大脑的生物学原理，如缺乏局部自主性和非连续处理。视频提出了一种名为"预测编码"的新算法，该算法更贴合大脑的生物硬件结构，甚至在某些情况下优于反向传播。   预测编码的核心思想是大脑通过构建内部模型来预测感官输入，并通过最小化预测误差来优化学习。视频从基本原理出发，逐步构建预测编码的数学模型，展示了它如何通过层级结构中的双向信息流动（自上而下的预测与自下而上的误差传递）实现高效学习。此外，预测编码的局部性和并行性使其更符合神经生理学的观察，如赫布可塑性规则。   最后，视频探讨了预测编码在人工智能领域的潜力，包括其并行计算优势和对现有知识的更好保留能力。预测编码不仅为理解大脑学习机制提供了新视角，还可能成为下一代机器学习算法的关键。   **标签：**   预测编码、反向传播、机器学习、人工智能、神经科学、大脑学习机制、梯度下降、赫布可塑性、深度学习、算法优化、生物启发计算、AI革命、神经网络、计算神经科学、高效学习