论文解读
语音上下文不能只存文字：用有界编排同时管住说什么、怎么说和何时打断
llmovoice 把语音交互的上下文拆成语义、副语言与环境三状态，用 VoicePage/VoiceThread 组织记忆并在预算内投影到上下文窗口，再让服务模型联合推理生成运行时指令，在丢包下把误打断率从 46.0% 降至 0.9%、每轮成本最高降低 24.9 倍，代价是编排调用时约 790 ms 的额外决策延迟与摘要压缩带来的细节丢失。
轮次切换
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轮到谁说话，标签说了算：因果监督如何拆掉流式端点的假权衡
论文把回合结束判断搬进识别器，用语义完整加已观测静音的因果标注训练小 LoRA，在部署一致回放上以 0.97 边界召回、0.39 s 中位延迟、每语音分钟 0.3 次误触发超越全部静音超时，代价是统一多任务后精度回落与离线词错率小幅上升。
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把级联状态机装进大模型：TurnFSM 如何串行做提交与拒绝
TurnFSM 把语义 VAD 与 utterance 级拒绝写成先提交后接受或拒绝的有限状态转移并用一阶依赖实现流式预测，在内部语义 VAD 上报告成功率 82.41% 与成功延迟 80.9 ms，在拒绝上报告 FAR 3.35% 与 FRR 16.04%，代价是仍需两阶段对齐与大模型推理开销。