阿里巴巴开源项目DreamTalk，能让人物头像栩栩如生地说话，支持多语言、歌曲、嘈杂音频匹配，开放更多开发者创新。
编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat，成功减轻了幻觉问题，并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。