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打破世界纪录!网易云音乐CloudEar模型斩获AI音乐国际顶级赛事第一

打破世界纪录!网易云音乐CloudEar模型斩获AI音乐国际顶级赛事第一

近日,2026年国际音频检索领域顶级大赛MIREX(Music Information Retrieval Evaluation eXchange)结果正式揭晓,网易云音乐智慧耳音乐评价模型CloudEar在前沿赛道“Music Evaluation via CMI-RewardBench(基于复合多模态指令的音乐评价)”以准确率73.9%的总成绩摘得冠军,并创造了该赛道世界最高纪录,这意味着网易云音乐的智慧耳音乐评价模型在判断力上与人类审美最为接近。本次赛事中,网易云音乐不仅击败众多全球顶尖高校与科技团队,还以显著优势胜过由出题方亲自搭建的官方基线模型,展现出在音乐音频领域深厚的AI技术实力。

MIREX是全球音频检索与AI音乐领域历史最悠久、最具权威性的国际评测赛事,被称为AI音乐领域“奥林匹克”,长期被全球高校与科技公司视为检验AI音乐技术水平的"黄金标尺"。它与音频检索领域的顶级国际学术会议ISMIR(International Society for Music Information Retrieval)同期举办,作为其官方评测环节。MIREX历届冠军成绩常被学界、业界直接引用为该方向的SOTA(State-of-the-Art,最先进水平)依据。

MIREX2026大赛音乐评价赛道吸引众多全球顶尖的高校和科技公司团队参赛,如美国佐治亚理工学院、韩国KAIST、卡内基梅隆大学、Sony AI、复旦大学等。网易云音乐智慧耳音乐评价模型CloudEar以准确率73.9%的总成绩登顶,展现出深厚的AI技术实力。据悉,随着生成式AI音乐技术爆发,如何让机器像专业歌手一样,自动评判一段AI生成音乐的好坏成为行业最稀缺、最硬核的能力。备受瞩目的MIREX2026音乐评价赛道正聚焦此问题:该赛道要求模型根据生成歌曲及文本提示词,判断两首歌曲中哪首更符合人类偏好,主要指标为判断准确率。这一能力也是训练下一代音乐大模型不可或缺的"裁判",直接决定生成音乐的质量天花板。智慧耳(CloudEar)采用感知评价、音质诊断、跨模态对齐三类专家协同架构,融合预训练音乐表征、多任务偏好学习、DSP 音质特征和文本—音乐语义匹配,实现对音乐质量、生成缺陷及提示词遵循程度的综合评价。最终,智慧耳(CloudEar)成绩不仅超过官方基线模型CMI-RM Baseline(准确率65.9%)8个百分点,也战胜业界公认的最强开源学术基线——由西北工业大学、上海音乐学院、萨里大学、香港科技大学等联合打造的SongEval(准确率72.7%)。

目前,智慧耳(CloudEar)已在网易云音乐产品中进行实践应用,为AI音乐质量把控、内容分发及后续生成模型优化发挥实际价值。智慧耳夺得世界冠军,是网易云音乐在AI技术方面长期投入和沉淀的最新成果展现。从“听懂音乐”到“评准音乐”,智慧耳所代表的音乐理解与评价能力,将持续赋能网易云音乐在生成音乐、智能推荐、内容审核与创作辅助等场景提升产品体验,为用户带来更好的音乐服务。

据介绍,智慧耳(CloudEar)由网易云音乐AI音乐实验室自主研发。AI音乐实验室是网易云音乐旗下专注音乐与人工智能等新技术融合与探索的技术研发团队,成立以来已成功申请近50项专利,在音乐音频领域积累深厚技术实力。2020年MIREX大赛,AI音乐实验室就曾凭借“旋律抽取”技术方案夺得世界冠军,并打破世界纪录。2021年MIREX大赛,AI音乐实验室在歌词识别和歌单识别两个赛道再次打破世界纪录夺得冠军。在AI音乐实验室技术支撑下,网易云音乐旗下网易天音“AI写歌”功能可实现“一键把灵感写成歌”,极大降低了AI音乐创作门槛,其宝藏词人、乐评灵感写歌、原声演唱、一键发布等能力,已全面打通词、曲、唱、发等音乐创作核心环节,形成了平台AI音乐创作生态闭环。

当AI深刻影响和重构音乐行业,网易云音乐正在成为AI音乐行业变革的引领者。一方面,网易云音乐持续运用AI提升用户听歌体验,推动AI深度融入音乐推荐、音乐搜索、音质提升等重要场景。例如,网易云音乐自主研发生成式推荐大模型“Climber”,该模型荣获全球学术会议CIKM2025应用类最佳论文奖。2026年,网易云音乐推出音乐陪伴智能体“小宝”,成为陪伴用户“听歌、找歌、聊音乐”的专属智能音乐伙伴。另一方面,网易云音乐鼓励音乐人和用户参与AI音乐产业的生态建设:例如,通过网易天音“AI写歌”让用户体验到“玩”音乐的乐趣,并连续举办2届“百万奖金AI音乐创作大赛”吸引数万人参赛,借助AI技术不断激发音乐社区中用户的创作力、创造力。

 

从车手角度,入弯的刹车点、踏板曲线与方向盘动作必须精确配合。高水平车手通常采用“渐进式刹车”减少轮胎滑动,保证前轮抓地力并提前建立稳定的转向角度。

不同车手偏好不同的入弯节奏:有的偏好晚刹车以争取直道速度,有的强调平稳释放刹车以保证出弯牵引。车队需根据竞争态势决定是否让车手冒险晚刹以争取超车机会。

在赛中,车辆负载变化与轮胎磨损会改变最佳刹车点,教练组与工程师需要实时给出调整建议,避免因为错误判断导致失误或碰撞,赛后复盘应记录这些微调供下一场参考。

赛前预测与赛后复盘要点

基于历史数据与练习赛遥测,可以对各车队在弯道制动表现给出赛前预测。重点指标包括制动距离、刹车温度上升速率和轮胎表面温度分布,这些数据帮助判断哪支车队在赛中能有持续稳定表现。

赛前策略考虑燃油负载、排位赛设置与轮胎配比,较为保守的策略会优先保证刹车系统的热裕度,而激进策略则可能带来赛中短暂领先但增加故障风险。在带有下注市场的赛事中,竞彩者会参考这些专业数据决定下注或追赔率、返水与彩金的收益分配。

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赛后复盘应关注制动系统的实际行为与预期差异,记录每位车手在关键弯道的刹车点与踏板曲线。结合摄像头与遥测,可以精确定位问题源头并在下一次测试中验证改进是否带来盈利性的圈速提升。

总结:通过系统性的弯道制动分析,车队能够在赛前制定更为精细的策略,在赛中快速调整并在赛后形成闭环改进,从而提升整体竞争力。

总结:无论是技术层面的刹车系统调校,还是战术层面的入弯与出弯决策,均需要工程师、团队与车手的紧密配合。对关注比赛的观众和参与下注的用户而言,理解这些细节有助于做出更理性的选择与判断。

谢明哲
谢明哲
运动营养师

注册运动营养师,专注职业运动员饮食与体重管理。

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