AudioLM 后训练:语言智能的跨模态迁移与原生能力扩展
早期 AudioLM 后训练通常以多任务 SFT 为主:通过混合音频理解、语音生成与对话数据,建立基础的音频指令能力。对于功能验证和常规任务覆盖,这一路径足够直接;但随着底座语言能力增强、音频任务边界扩展,单一 SFT 目标开始面临一个更复…
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早期 AudioLM 后训练通常以多任务 SFT 为主:通过混合音频理解、语音生成与对话数据,建立基础的音频指令能力。对于功能验证和常规任务覆盖,这一路径足够直接;但随着底座语言能力增强、音频任务边界扩展,单一 SFT 目标开始面临一个更复…