后训练

语音/音乐/音频论文速递 2026-05-13 共分析 22 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 22 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #声源定位 2篇 ██ #音频编码 2篇 ██ #语音识别 2篇 ██ #多模态检索 1篇 █ #深度伪造检测 1篇 █ #音视频 1篇 █ #基准测试 1篇 █ #多模态推理 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（21 篇，按分数降序） 排名 论文 评分 分档 主任务 🥇 jina-embeddings-v5-omni: Text-Geometry-Preserving Multi 7.5分 前25% #多模态检索 🥈 Adaptive Diagonal Loading using Krylov Subspaces for Ro 7.0分 前25% #声源定位 🥉 Spatial Power Estimation via Riemannian Covariance Matc 7.0分 前25% #声源定位 4. The Deepfakes We Missed: We Built Detectors for a Threa 7.0分 前50% #深度伪造检测 5. OmniRefine: Alignment-Aware Cooperative Compression for 7.0分 前25% #音视频 6. Exploring Token-Space Manipulation in Latent Audio Toke 6.7分 前25% #音频编码 7. MMTB: Evaluating Terminal Agents on Multimedia-File Tas 6.7分 前25% #基准测试 8. UniPath: Adaptive Coordination of Understanding and Gen 6.6分 前25% #多模态推理 9. The SMC Blind Spot: A Failure Mode Analysis of State-of 6.5分 前35% #节拍跟踪 10. Too Good to Be True: A Study on Modern Automatic Speech 6.2分 前50% #语音增强 11. Towards Fine-Grained Multi-Dimensional Speech Understan 6.0分 前25% #语音理解 12. A Semi-Supervised Framework for Speech Confidence Detec 6.0分 前50% #语音自信度检测 13. AffectCodec: Emotion-Preserving Neural Speech Codec for 5.8分 前25% #音频编码 14. STRUM: A Spectral Transcription and Rhythm Understandin 5.5分 前25% #音乐转录 15. Chunkwise Aligners for Streaming Speech Recognition 5.5分 前50% #语音识别 16. Poly-SVC: Polyphony-Aware Singing Voice Conversion with 5.5分 前50% #歌唱语音转换 17. What makes a word hard to learn? Modeling L1 influence 5.5分 前50% #词汇难度预测 18. Mind the Pause: Disfluency-Aware Objective Tuning for M 5.5分 前25% #语音编辑 19. OmniNFT: Modality-wise Omni Diffusion Reinforcement for 5.5分 前25% #音视频生成 20. Mechanistic Interpretability of ASR models using Sparse 5.0分 前60% #语音识别 21. Boosting Omni-Modal Language Models: Staged Post-Traini 5.0分 前50% #多模态模型评估 22 AuDirector: A Self-Reflective Closed-Loop Framework for N/A - - 📋 论文列表 🥇 jina-embeddings-v5-omni: Text-Geometry-Preserving Multimodal Embeddings via Frozen-Tower Composition ✅ 7.5/10 | 前25% | #多模态检索 | #迁移学习 | #多模态模型 #模型评估 | arxiv ...

📄 Measuring Audio’s Impact on Correctness: Audio-Contribution-Aware Post-Training of Large Audio Language Models #音频问答 #音频大模型 #强化学习 #数据集 #后训练 ✅ 7.5/10 | 前25% | #音频问答 | #强化学习 | #音频大模型 #数据集 学术质量 6.0/7 | 选题价值 1.0/2 | 复现加成 0.5 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Haolin He（香港中文大学、蚂蚁集团） 通讯作者：Jian Liu（蚂蚁集团）， Qiuqiang Kong（香港中文大学） 作者列表：Haolin He（香港中文大学、蚂蚁集团）， Xingjian Du（罗切斯特大学）， Renhe Sun（蚂蚁集团）， Zheqi Dai（香港中文大学）， Yujia Xiao（香港中文大学）， Mingru Yang（蚂蚁集团）， Jiayi Zhou（蚂蚁集团）， Xiquan Li（上海交通大学）， Zhengxi Liu（香港中文大学）， Zining Liang（香港中文大学）， Chunyat Wu（香港中文大学）， Qianhua He（华南理工大学）， Tan Lee（香港中文大学）， Xie Chen（上海交通大学）， Wei-Long Zheng（上海交通大学）， Weiqiang Wang（蚂蚁集团）， Mark D Plumbley（伦敦国王学院）， Jian Liu（蚂蚁集团）， Qiuqiang Kong（香港中文大学） 💡 毒舌点评 亮点：论文敏锐地捕捉并量化了“音频语言模型不听音频”这一核心问题，提出的“音频贡献”度量与过滤方法逻辑自洽，且基于此设计的Weak-to-Strong和Mixed-to-Strong训练范式确实有效，在多个基准上取得了扎实的SOTA结果。 短板：整个框架高度依赖Qwen2.5-Omni作为基座模型验证，其结论在不同架构（如纯编码器-解码器模型）上的泛化性未可知；且“音频贡献”的定义（用静音替换音频）过于粗暴，无法区分解码器是“忽略”了音频还是“错误处理”了音频。 ...