小米大模型团队登顶音频推理MMAU榜
在当今人工智能技术飞速发展的时代，音频理解领域又迎来了一项重大突破。3月17日，小米技术官微发布一则振奋人心的消息：小米大模型团队在音频推理领域取得了突破性进展。受DeepSeek-R1的启发，团队率先将强化学习算法创新性地应用于多模态音频理解任务，仅耗时一周
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DeepSeek-R1启发下，小米大模型团队登顶音频推理MMAU榜
受 DeepSeek-R1 启发，团队率先将强化学习算法应用于多模态音频理解任务，仅用一周时间便以 64.5% 的 SOTA 准确率登顶国际权威的 MMAU 音频理解评测榜首，现同步开源。
小米大模型团队突破音频推理，强化学习助力登顶MMAU榜首！
小米大模型团队在音频推理领域取得了一项引人注目的成就。近日，该团队宣布，他们受Deepseek-R1的启发，在国际权威的MMAU音频理解评测中取得了突破，以64.5%的准确率登顶榜首，并且已经将相关技术开源。
小米大模型团队登顶音频理解和推断 MMAU 榜单 训练代码模型参数开源
面对一段汽车行驶中的座舱录音，AI 能否判断出汽车是否存在潜在的故障？在交响乐演出现场，AI 能否推测出作曲家创造这首音乐时的心情？在早高峰地铁站混乱的脚步声潮中，AI 能否预判闸机口可能发生的冲撞风险？在大模型时代，人们已经不满足于机器仅仅识别说话的内容、声
迁移DeepSeek-R1同款算法，小米让7B模型登顶音频理解推断MMAU榜单
来自阿里的Qwen2-Audio-7B模型在此评测集上的准确率为49.2%，经小米大模型团队用清华大学发布的AVQA数据集，使用SFT微调后提升到了51.8%。
受 DeepSeek-R1 启发，小米大模型团队登顶音频推理 MMAU 榜
@小米技术 官微今日发文称，小米大模型团队在音频推理领域取得突破性进展。受 DeepSeek-R1 启发，团队率先将强化学习算法应用于多模态音频理解任务，仅用一周时间便以 64.5% 的 SOTA 准确率登顶国际权威的 MMAU 音频理解评测榜首，现同步开源。