每经AI快讯，12月11日，据智谱公众号消息，智谱正式上线并开源GLMTTS工业级语音合成系统。只 需3秒语音样本，GLMTTS即可学习说话人的音色和说话习惯。在通用朗读、情感配音、教育评测、电 子书、有声客服等场景中，实现自然流畅、贴近真人的语音。 （文章来源：每日经济新闻） ...

文章核心观点 - 最高法发布涉民生领域诈骗犯罪典型案例，强调需通过加强法治体系建设、严格制度执行、提升社会合力与个体防范意识，以稳定国家养老基金“大池子”和筑牢老年人个人财产“小池子”，从而全面保护老年群体权益，构建老年友好型社会 [2][4][6] 依法惩治涉老诈骗犯罪案例 - 最高法发布6件依法惩治涉民生领域诈骗犯罪典型案例，多起案例涉及老年群体权益保护 [2] - 案例类型包括以诈骗手段骗取养老保险基金，以及利用老年群体健康焦虑诱骗购买昂贵无效药物或虚假保健品 [2] - 骗取养老基金被视作在国家社会保障体系的“大池子”里抽水，而诱骗老年人购买无效产品则被比喻为在个人“小池子”里直接“抽血” [2] 加强法治与制度体系建设 - 近年来，中国通过修订《老年人权益保障法》及多部门联合印发《关于建立健全维护老年人合法权益工作机制的指导意见》等举措，不断完善老年群体权益保护的法规政策体系 [4] - 公安部表示将持续加大对涉老违法犯罪打击力度，依法惩治养老领域非法集资、诈骗及涉老食品药品等犯罪行为 [4] - 最高检表示将指导办理一批高质效案件，推动老年人权益保障难题的综合治理与源头治理 [4] - 最高法表示发布的典型案例社会影响恶劣，人民法院坚决依法从严惩处 [4] 严格制度执行与源头防范 - 最高法分析指出，部分涉案人员对冒领养老金、骗取补贴等行为涉嫌诈骗犯罪的认知不清，存在侥幸心理 [5] - 典型案例揭示制度执行存在漏洞，例如伪造已死亡者仍在世的证明材料，就能在2021年11月至2024年1月间持续领取12万元退休金 [5] - 防范此类现象需制度执行更严格，也离不开老年人及其亲属的自觉自律以及社区工作人员的定期查访 [5] 应对新型诈骗手段与提升防范意识 - 针对老年人的侵权行为已从线下转向线上，手段包括利用AI换脸、语音合成技术冒充亲友，以及编造“医保卡停用”“快递丢失理赔”等话术进行精准诈骗 [5] - 最高法指出，许多被害人防范意识不强，对升级的诈骗手段难以识别，且被骗后不及时报案，增加了追赃挽损难度 [5] - 老年群体需进一步提高防范意识和法治意识，谨防诈骗，被骗后应及时报案以维护自身权益 [5] 构建老年友好型社会的合力 - 人口老龄化是中国长期基本国情，构建老年友好型社会需要司法保障与社会共同参与 [6] - 需要通过稳定国家养老保障“大池子”和筑牢老年人个人“小池子”，形成社会合力，托举更可持续的老年友好型社会 [6]

巨人网络与清华大学联合研发方言TTS技术 - 巨人网络AI Lab与清华大学电子工程系联合首创多方言语音合成大模型框架DiaMoE-TTS，数据代码方法全开源[1] - 该框架是一个可媲美工业级方言TTS模型的开源全套解决方案，基于统一的IPA表达体系，仅依赖开源方言ASR数据[1] - 巨人网络的差异化优势在于技术聚焦游戏核心场景，方言特性适配游戏本地化需求，公司具备天然的场景落地优势与现金流支撑[2] 火羽游戏推出休闲经营类新手游 - 广州火羽信息科技有限公司宣布自研休闲经营手游《绘梦日记》将于10月20日开启删档计费测试，测试周期持续至10月30日[3] - 公司长期深耕游戏研发领域，新作聚焦休闲经营品类，贴合市场对轻量化娱乐产品的需求，覆盖全年龄段用户[3] - 休闲游戏市场呈现头部垄断格局，中小厂商需通过精准定位实现差异化突围，此次测试旨在获取用户留存、付费意愿等核心数据[3] 腾讯高管变动及行业影响 - 腾讯互娱内容生态部总经理刘智鹏加入游戏科学，此变动获腾讯支持，刘智鹏将继续作为星瞳与《虚环》的顾问[4] - 刘智鹏的加盟被视为游戏科学在精品化研发、IP长线运营及商业化落地能力上的关键补强[4] - 市场看好游戏科学未来可能获得腾讯在流量、技术及全球化发行资源的倾斜，降低发展不确定性[4]

昆仑万维Mureka V7.5模型升级 - 公司正式上线Mureka V7 5模型 该版本在中文歌曲演绎方面实现显著提升 包括音色 演奏技法 咬字与情感表现等维度 [2] - 模型具备对中文音乐多样性的深刻认知 涵盖传统民歌 戏曲 经典华语流行金曲及当代民谣音乐 能够准确传达中文音乐特有的艺术神韵和情感色彩 [2] - 通过优化ASR技术 进一步提升生成音乐中人声表现的真实性与情感深度 使模型成为理解模块的有力延伸 [2] - 模型能够深刻理解并再现中文音乐中蕴含的细腻情感与艺术表达 为生成兼具艺术性与真实感的音乐作品奠定技术基础 [2] MoE-TTS语音合成框架发布 - 公司语音团队推出MoE-TTS框架 这是首个基于MOE的角色描述语音合成框架 创新性地结合预训练大语言模型文本能力与语音专家模块 [3] - 框架为文本与语音分别配置专用专家模块 在Transformer核心结构中引入模态路由 确保各模态独立优化 互不干扰 [3] - 技术实现冻结文本参数的同时高效对齐跨模态信息 达到"知识零损失"的泛化理解能力 [3] - 该框架为学术界提供可复现的开放描述TTS解决方案 证明模态解耦加知识冻结迁移技术路径在语音合成领域的潜力 [3] - 技术突破有望推动行业从"封闭标签式控制"转向"自然语言自由控制"新范式 加速数字人 虚拟助手和沉浸式内容创作的体验升级 [3] - 框架计划集成至Mureka-Speech平台 作为角色配音的基座模型 为全球开发者和创作者提供开放 高效 可定制的描述性语音合成能力 [3]