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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "text": "看到 z-library 表网 <a href=\"z-lib.org\">z-lib.org</a> 下线了，镜像域名也几乎全都被美国邮政检验局回收... <a href=\"b-ok.cc\">b-ok.cc</a>, <a href=\"es.b-ok.lat\">es.b-ok.lat</a>, <a href=\"booksc.org\">booksc.org</a>, <a href=\"booksc.eu\">booksc.eu</a> 都中招了\n\n不过发现里网还能访问，大家可以安装 <a href=\"https://www.torproject.org/download/\">tor 浏览器</a>访问下面的那串链接继续用 z-lib 啦\n\n<a href=\"zlibrary24tuxziyiyfr7zd46ytefdqbqd2axkmxm4o5374ptpc52fad.onion\">zlibrary24tuxziyiyfr7zd46ytefdqbqd2axkmxm4o5374ptpc52fad.onion</a>",
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     "text": "是一个用手机对着太阳拍的傻瓜",
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     "text": "好看！",
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     "text": "和前任和现任和前任的现任一起去了！好热闹好开心",
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     "text": "刚刚起床看到了 Fabrice Bellard 新发布的 <a href=\"https://bellard.org/tsac\">TSAC</a> 音频编码，是一个用二进制语言重写、为了实际应用优化过的 <a href=\"https://arxiv.org/abs/2306.06546\">DAC</a> neural codec，真的没想到去年六月刚 preprint 的论文今年就能见到实际应用了！\n\n我去年的研究里还用到了 DAC 来着，当时这个东西几乎是所有向量模型里最重的一个，即是双通道、每帧尺寸和帧频率也都很大... 导致这一个模型存下来的矢量 npy 几乎和所有其他模型加起来一样大了（还存了一张加载矢量的时候非常壮观的 btop）\n\n不过看上去 TSAC 解决了很多它的问题，转 8bit 把模型权重减轻了不少，也不需要依赖复杂的 python 环境运行了。好期待哪天 Bellard 能把它整合进 ffmpeg qwq",
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     "text": "然后刚刚补 OS 课的时候看到有 1997 年论文里提到的概念 2023 年才有人实现出来给 Linux 开 PR...\n\n不同领域研究和应用的距离好不一样",
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     "text": "考完了 OS，明天就要飞走了还有好多要准备...",
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     "text": "出发六个小时前我在床上和聊聊聊天 be like\n：呜呜呜再过几个小时就见不到聊聊了\n：你要每天给我打电话哦\n：不行，每小时！\n：不行不行，每分钟！每秒！每毫秒！\n：<del>每毫秒给我打一个电话，如果超时五次就会被分布式进程管理器鉴定为卡住了杀掉重开哦</del> <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323432491080222381.webp\">🤪</i>",
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     "text": "电源插座\n\nUS / Canada: ☹️\nEU: 😶\nDenmark: 🙂",
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     "text": "演讲完了！很顺利！\n\n（感谢妈妈拍照",
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     "text": "今天上午去领了名牌看开场会。开场会好无聊，说了很多没有用的话，不过看到了提交数据，加拿大甚至没上榜。之后爬了一下网页数据发现这次多伦多大学只有 16 篇，而且除了我以外只有一篇是关于音频的，滑铁卢 8 篇，McGill 一篇... 相比数据里上海交大有 183 篇。唉，加拿大在音频领域真的不行呀，研要申去哪里呢？\n\n中午下午看了一些别人的讲座和海报，记一下有意思的：看到了有人在讲座里提到 Vocaloid 声音合成有多么多么真实，但是明明 Vocaloid 反而是变得真实之后就没有人用了，大家喜欢的就是很重合成感的声音；看到了从脑电波识别出一个人想要说的话转成语音的模型，虽然看那个巨大的巨多线的头盔应该没有能够实际应用场合...；看到了检测发音口音音素的模型，感觉每个语言学习 app 都应该有这个东西，听完在想能不能用类似的方式做更精细的练声建议；看到了我们团队里 Ivan 在做的 HoloLens 非侵入式脑电波交互演示；看到了一个非常厉害的实时变声模型，基本上没有延迟哇，加上大功率音响真的感觉我说出口就是另一个人的声音，在想能不能用同样的思路做实时语音翻译。\n\n中午吃了很好吃的烤肉和汤（然后被汤辣到嗓子哑了 呜呜\n\n演讲完之后晚上去 LGBTQ+ Meetup 吃到了超级丰盛晚餐还认识了新的朋友 Robin！是一个在 UC Berkeley 音频 AI 领域的跨女研究生，人超级好看！而且和我一样是通过研究练声助手踏入了这个领域哇，世界好小 qwq 加了联系方式，希望以后可以一起研究练声助手（我也试试申一申 Berkeley 好了",
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     "text": "哇 这是何等的运气 qwq",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #3592</title>
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