论文解读
Towards Fine-grained Temporal Perception: Post-Training Large Audio-Language Models with Audio-Side Time Prompt
这篇论文旨在解决大型音频语言模型（LALM）在细粒度时间感知（如精确定位声音事件的起止时间）上的不足。作者提出了**TimePro-RL**框架，其核心是两步走策略：首先，提出**音频侧时间提示（AS
强化学习
论文解读
WavAlign: Enhancing Intelligence and Expressiveness in Spoken Dialogue Models via Adaptive Hybrid Post-Training
这篇论文旨在解决端到端语音对话模型在智能（IQ）和表达力（EQ）上难以同时提升的核心挑战。作者发现，直接对混合文本-语音序列应用统一的偏好优化（如DPO、GRPO）会导致问题：稀疏的偏好信号被淹没在密