Hume 发布 Voice Controllability Leaderboard，从语音设计、语音指令和角色契合三个维度评测 17 个 TTS 模型，采用数万条人工评分而非 LLM 评委，理由是后者可能因数据泄漏抬高分数。结果显示没有单一模型在所有可控性维度领先：Google 与 ElevenLabs 总体领先但各有短板，开源模型在语音设计上仍有竞争力；性别平均准确率 97.87%，年龄仅 51.8%，讽刺是最难传达的语气。
推荐理由：榜单用数万条人工评分对比 17 个语音模型的可控性，并指出 LLM 评委可能因数据泄漏抬高分数。
Hume 发布 Voice Replication Leaderboard，作为 Real World VoiceEQ Benchmark 的新组件，用 25 条参考语音和 7 条提示词评测 11 个 TTS 模型的语音复刻能力，评分维度包括同一说话人、音质、自然度和 TitaNet 说话人嵌入余弦相似度。结果显示没有模型在所有维度领先：Cartesia sonic-3.6-beta 自然度最高（4.36）但同一说话人仅排第八（3.63），OpenBMB VoxCPM2 同一说话人第一（4.21）而自然度第五（3.96）；音质分数集中在 3.85 至 4.61，同一说话人分数跨度更大，为 2.91 至 4.21。
推荐理由：榜单把说话人相似度、自然度、音质和客观相似度分开评测，并给出按口音与情绪拆分的对比，可供选型时参考。
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 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。