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　　在这项工作中，来自Maitrix的研究团队及其合作者提出了一个大型语音-语言基础模型系列 Voila，其采用全新的端到端架构，实现了全双工、低延迟对话，同时保留了丰富的语音细微差别，如音调、节奏和情感，从而超过了传统的管道系统。而且，Voila 的响应延迟时间仅为195 毫秒，超过了人类的平均响应时间。另外，它的分层多尺度 Transformer 集成了大语言模型（LLM）的推理能力和声学建模功能，实现了自然、个性化的语音生成--用户只需编写文本指令，就能定义说话者的身份、语调和其他特征。此外，Voila 还支持 100 多万种预构建语音，并可以根据短至10 秒的简短音频样本高效定制新语音。

　　受推理密集型任务中长思维链（CoT）进展的启发，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究团队及其合作者，假设并验证了将推理能力整合到奖励建模中能够提高 RM 的可解释性和性能。他们提出了一类新的生成式 RM，即推理奖励模型（ReasRMs），其将奖励建模表述为一项推理任务。他们提出了一个面向推理的训练管道，并训练了一系列ReasRMs，即RM-R1。训练包括两个关键阶段：（1）高质量推理链的蒸馏；（2）可验证奖励的强化学习。RM-R1 通过自我生成推理踪迹或特定于聊天的评分标准，并根据这些标准评估候选回复，从而改进 LLM 的推出。