Kodi 22 RC1 加入作弊引擎与深度链接，但 Linux HDR 会让菜单发白
Kodi 22“Piers”首个候选版本发布，进入功能完备阶段，升级至 FFmpeg 9 和 libass 0.17.5，新增 RetroAchievements 排行榜、作弊引擎支持及 Android 深度链接。已知问题包括：未使用其修补版 TagLib 2.3.1 时 Matroska 标记退回 v21，Linux 上 HDR 播放会使部分 GUI/OSD 元素过透明、发白或模糊。
#开源生态
Nsane Forums精选评分4242 东方财富精选评分3434 模思智能完成超10亿元Pre-A轮融资，将发布MOSS Live实时交互模型
模思智能完成超10亿元Pre-A轮融资，由华控基金领投，国开科创、上海科创基金等参投，资金将用于全模态实时交互智能研发与全球商业化落地。该公司由上海创智学院与复旦大学联合孵化，2026年上半年已围绕语音、视觉和实时多模态连续发布20多个模型并持续开源，即将发布的MOSS Live由前端交互模型与后端能动性模型协同工作。
Jitsi Blog精选评分6262 Jitsi Meet 推出多屏支持，单次会话可渲染到多个显示器
Jitsi Meet 新增多屏支持，一次会话可把演讲者画面、屏幕共享、白板等分别渲染到多个显示器，无需重复入会。第二屏通过 React portal 复用同一 redux store 和组件，视频轨道用 track.clone() 克隆且不增加解码；由 iframe External API 的 setSecondScreen 命令和三个事件控制，也可在参会者右键菜单等处触发。该功能默认关闭，需配置 secondScreen.enabled=true 开启，目前仅支持 Chromium 系浏览器，且需要弹窗和窗口管理两项权限。
推荐理由：Jitsi Meet 新增多屏渲染能力，读者可了解其与开两个标签页在参会者身份和媒体订阅上的差别。
Pipecat Releases精选评分6262 Pipecat v1.12.0 发布：新增分类器与 MOQ 客户端重连，TTS 支持 IPA 发音映射
Pipecat 发布 v1.12.0，新增 Pipecat Classifiers，可通过 JevClassifier 或 LLMClassifier 对状态提出是/否、选择与评分问题，并新增 TTSService.pronunciation_transform_ipa() 用词到 IPA 的映射控制专有名词发音。MOQTransport 增加客户端模式重连，断线后按退避重拨，MOQParams.connection_timeout 默认由 30 s 改为 60 s；同时弃用 UninterruptibleFrame、BaseUIWorker 等接口，将在 2.0.0 移除。
推荐理由：版本说明覆盖分类器、MOQ 重连与语音合成发音等多项能力变化，并列出弃用与移除项，便于评估升级影响。
SRS Releases精选评分5252 SRS 发布 8.0 开发版首个版本 v8.0-d0
SRS 发布 8.0 开发版首个版本 v8.0-d0，对应 8.0 dev0 与 v8.0.48，代码约 328208 行，并在 README 和 SRS 8.0 changelog 中加入该发布线。该版本提供源码包 srs-server-8.0-d0.tar.gz、CentOS7 x86_64 二进制包，以及 ossrs/srs:8、ossrs/srs:v8.0-d0、ossrs/srs:8.0.48 三个 Docker 镜像标签。
推荐理由：SRS 发布 8.0 开发版首个版本，给出了版本号、代码规模和 Docker 镜像标签，可据此判断升级节奏。
Cactus Engineering Blog精选评分5050 Cactus 详解 Needle 的 .cact 单文件格式与 2.125 比特量化
Cactus 介绍其端侧模型 Needle 使用的 .cact 单文件格式：196 字节头部携带全部架构几何信息，无名张量目录按前向顺序排列，权重以 128 个一组做 Hadamard 旋转后按 Lloyd-Max 码本量化，CQ2 下每权重 2.125 比特。内核直接读取打包索引做查表与 sdot 累加，不展开权重，20 层 needle3.cact 为 29 MB、581 个张量。文中还给出用 struct 解析头部与目录的二十行 Python 代码，并说明同一容器可承载语音模型 Whistle。
推荐理由：原文拆解了 .cact 单文件格式的头部、目录与分组量化设计，并给出二十行解析代码，可迁移到自研端侧模型加载器。
Pipecat Releases精选评分5252 Pipecat 发布 v1.10.0：支持 openai 3 与 anthropic 1 SDK，Speechmatics 改用 Agent STT
Pipecat 发布 v1.10.0，openai 依赖放宽到 >=1.74.0,<4 并改用 httpx2 构建 HTTP 客户端，TLS 证书改为校验操作系统信任库，精简容器或 TLS 检查代理环境可能需要设置 SSL_CERT_FILE 或 SSL_CERT_DIR。SpeechmaticsSTTService 改为通过 speechmatics-agent-stt SDK 对接 Speechmatics Agent STT（/v2/agent），无法再连接旧实时端点，默认 turn_detection_mode 变为 VAD，默认模型为 linden-1，并移除 SpeakerFocusMode 等一批字段。此外新增 SmallestTTSService 的 continuation API 支持与 max_buffer_delay_ms、LiveKitParams.audio_out_queue_size_ms、GradiumSTTService 的 enable_turn_detection，DeepSeekLLMService 默认关闭 thinking，LmntTTSService 因 LMNT 关停被移除。
推荐理由：版本说明列出了多项破坏性变更与迁移方式，可据此判断现有语音管线是否需要调整依赖或参数。
中文技术动态精选评分5858 SRS 从 1.0 到 8.0 版本演进全览：7.0 单线程架构与 8.0 的 AI 协作开发模式
结合 ossrs/srs 仓库源码与 CHANGELOG 梳理 SRS 各版本演进：7.0（代号 Kai）带来全协议 IPv6、RTMPS、RTSP 播放与统一单线程架构，计划 2026 年底发布；8.0（代号 Free）2026 年启动，AI（Codex 工作流）成为主要贡献者，已近乎重写 SRS Proxy 并将单测覆盖率从 40% 提至 88%。
推荐理由：SRS 是全球使用最广的开源流媒体服务器之一，此文系统呈现其架构决策与 AI 驱动的社区维护新模式。
Daily.co Blog精选评分6262 Pipecat 发布 PhoneLLM Alpha 1 语音智能体开源模型与 PhoneBench v1 基准
Pipecat 团队发布 PhoneLLM Alpha 1，一个面向语音智能体场景的开源权重模型，基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B 全参数微调，采用 MoE 架构、3.5B 激活参数，以 BSD 许可发布且无商用限制。官方称其表现与 GPT 5.6 Terra 相当，但成本低 94%、P95 首 token 时间快 1,300ms，单请求 TTFT P95 在 B200 上低于 100ms。同时发布 PhoneBench v1 基准，用 LLM 评审团评估电话智能体的说话风格、工具调用准确性与每分钟运行成本；权重已上线 HuggingFace，官方建议将 temperature 设为 0 并关闭 thinking。
推荐理由：原文给出模型规格、延迟与成本测算方式，读者可据此判断自托管语音智能体是否划算。
LiveKit Blog精选评分6262 LiveKit Unity SDK 2.0.0 正式发布，结束开发者预览
LiveKit 正式发布 Unity SDK v2.0.0，将其从开发者预览转为正式版本，并称该 SDK 已与现有 LiveKit SDK 达到功能对齐。开发者可在 Unity 游戏中接入实时语音、视频和 AI，用于语音聊天、音视频直播、VR 远程操控机器人以及语音 AI 驱动的 NPC。2.0.0 带来移动端和桌面端的原生平台音频、基于 DataTracks 的高频数据消息和可配置 token 源的简化鉴权；官方支持 Unity 2022.3 及以上版本，覆盖 macOS、Windows、Linux、iOS 和 Android。
推荐理由：LiveKit Unity SDK 结束开发者预览并达到与其他 SDK 的功能对齐，可据此判断现有 Unity 项目是否迁移。
LiveKit Blog精选评分6666 LiveKit Agents 异步工具：用 ctx.update() 消除慢后端调用期间的通话静默
livekit-agents 1.6.0（2026-06-11）起支持异步函数工具：工具是同步的直到它调用 await ctx.update(message)，首次调用会立即把控制权交还给 LLM 并以该消息作为工具返回值，语音 Agent 因此可以先播报进度、后台继续执行，后续更新只在 Agent 与用户都空闲时播报。文章以退款场景演示（验证订单 6 秒 + 出款 8 秒，共约 14 秒静默导致用户挂断），并给出可取消工具（cancelable 标志会向 LLM 暴露取消工具）、重复调用的四种处置模式以及 ctx.with_filler() 在更新间隙插入填充语音的写法。
推荐理由：针对语音 Agent 工具调用冷场这一高频体验问题，给出可直接复制的框架级实现。
Daily.co Blog精选评分7474 NVIDIA 发布开源多语言语音识别模型 Nemotron 3.5 ASR
NVIDIA 发布多语言语音转文字模型 Nemotron 3.5 ASR，同时提供多语言版和仅英文版 Nemotron 3 ASR 检查点，完全开源、可微调并支持自托管。作者在 Pipecat stt-benchmark 中测得该多语言模型速度超过基准中其他模型且准确率尚可，仅英文版速度相当、准确率接近当前最高分模型。延迟可通过音频处理 chunk size 调节，在 NVIDIA L40S 上以最低延迟配置可安全承载约 96 路并发转写，作者估算企业自托管成本约 $0.05/小时，而主流转写 API 通常为 $0.10-$1.00/小时。
推荐理由：作者用开源基准给出 Nemotron 3.5 ASR 的延迟与准确率位置，并附自托管成本与并发配置，便于评估语音代理选型。
FFmpeg News精选评分6262 FFmpeg 8.1 "Hoare" 发布，新增 xHE-AAC、Vulkan 与 D3D12 硬件编解码支持
FFmpeg 8.1 "Hoare" 小版本发布，新增 xHE-AAC Mps212（实验性）、经 libmpeghdec 的 MPEG-H 解码、EXIF 元数据解析和 LCEVC 元数据解析转发，并加入基于 Vulkan 计算的 ProRes 编解码与 DPX 解码、D3D12 H.264/AV1 编码及 scale_d3d12 等滤镜、Rockchip H.264/HEVC 硬件编码。该版本还包含大量内部改动与缺陷修复，Vulkan 计算编解码器和部分滤镜不再依赖运行时 GLSL 编译，swscale 重写的前期工作正在推进。
推荐理由：FFmpeg 8.1 汇总了解码器、Vulkan 与 D3D12 硬件编解码及新滤镜等变化，可据此判断升级与硬件加速路径。
Daily.co Blog精选评分6060 Daily 发布语音智能体 LLM 基准 aiwf_medium_context，测试长多轮工具调用与延迟
Daily 发布语音智能体基准 aiwf_medium_context，测试文本模式 LLM 与语音到语音模型在约 30 轮长对话中的工具调用、指令遵循和知识引用，源码已在 GitHub 开源。结果显示已有三个模型在该基准上各项指标达到 100%，但都太慢，无法满足语音智能体所需的 1500ms 以内语音到语音响应（约对应文本模型 700ms TTFT）；生产中最常用的仍是 GPT-4.1 和 Gemini 2.5 Flash，AWS Nova 2 Pro 在性能与延迟上与之持平。语音到语音模型中 Ultravox 0.7 表现突出，GPT Realtime 通过率为 86.7%，低于 GPT-4.1 的 94.9%。
推荐理由：Daily 公开语音智能体基准的源码与结果，可看到长多轮对话下模型能力与延迟之间的取舍。
海外技术动态精选评分5555 FOSDEM 2026 年度报告：FFmpeg、VLC、x264、dav1d 社区现状与 Kyber 进展
Jean-Baptiste Kempf 在 FOSDEM 2026 发布的年度社区状态更新，覆盖 FFmpeg、VLC、x264、dav1d、libplacebo、libspatialaudio 等开源多媒体项目的最新进展，以及新项目 Kyber 的动态。
推荐理由：开源音视频核心生态的一年一度社区盘点，了解项目走向的捷径。
Mux Blog精选评分5858 Mux 复盘 6 年播放器工程：Video.js v10 为何推倒重来
Vidstack 作者回顾从 Vime 到 Vidstack 的 6 年：累计 90 亿次 CDN 请求、700 万次 NPM 下载、6200 个 GitHub Star 与 200 多个版本。核心结论是浏览器媒体元素的事件与状态不一致（事件可能不触发或连续触发），因此 Video.js v10 放弃插件式架构，改为编译期组件与可预测的状态流。
推荐理由：主流开源播放器 v10 重构的一手复盘，指向浏览器媒体事件模型的固有坑。
Cartesia Blog精选评分5050 Cartesia 发布 H-Nets 分层网络研究，直接从原始数据学习
Cartesia 公布分层网络 H-Nets 研究，其动态分块机制把原始数据切分并压缩为更高层概念，由编码器、主网络和解码器三部分组成。在语言建模上，H-Nets 直接从原始字节学习，数据扩展性优于使用 BPE 分词的 Transformer，在中文、代码和 DNA 等无自然分词边界的领域提升更明显，并可堆叠学习更深层级，对大小写等输入扰动更稳健。团队已在 HuggingFace 发布 H-Net 2-stage XL、1-stage XL 和 1-stage L 检查点。
推荐理由：原文给出 H-Net 在语言建模上的三项结果与架构设计，可据此判断分层建模对多模态与长上下文的适用边界。
Cartesia Blog精选评分6060 Cartesia 发布端侧智能更新：开源 SSM 库 Edge、1.3B 模型 Rene 与 Sonic On-Device 内测
Cartesia 发布端侧智能更新，推出开源（Apache 2.0）SSM 库 Edge、1.3B 参数开源语言模型 Rene，以及进入内测的 Sonic On-Device。Edge 面向 Apple M 系列芯片提供 Mamba-2 的 Metal 内核，并配套 Python 包 cartesia-mlx；Rene 采用 Mamba-2 与 MLP 交替、穿插滑动窗口注意力的混合结构，在 1.5T tokens 的 Dolma-1.7 上训练，推理时内存占用固定，支持 8-bit 和 4-bit 量化。Sonic On-Device 支持端侧低延迟实时流式生成语音，具备即时克隆与可控发音、语速和情感。
推荐理由：Cartesia 把 SSM 架构落到端侧，同时开源模型与推理库，可据此判断端侧语音与语言模型的可行路径。
Cartesia Blog精选评分6262 Cartesia 提出 Based 架构：提示处理比 FlashAttention-2 快 56%，生成吞吐高 24 倍
Cartesia 发布论文与博客，提出循环架构 Based，用滑动窗口注意力（窗口 64）加线性注意力（对 exp(QK^T) 做二阶泰勒近似）组合，在信息抽取、阅读理解等召回密集型任务上平均比 Mamba 高 6.22 个准确率点。处理提示时 Based 比 FlashAttention-2 和 Mamba 分别快 56% 和 44%，文本生成吞吐最高达 FlashAttention-2 的 24 倍；但 Based 与 Mamba 仍不及最强 Transformer 基线。配套 IO 感知算法与检查点已在 Hugging Face 和 GitHub 仓库开源。
推荐理由：论文给出召回与显存之间的权衡分析，并说明 Based 如何用滑窗加线性注意力落到该曲线上。
已经到底了