值得一提的是，该研究已经被全球顶级机器学习大会“NeurIPS”，评选为重要论文。
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。
VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。
2. 💼Articul8源于英特尔与波士顿咨询集团（BSG）的合作，构建了一款可读取文本和图像的通用人工智能系统。
当被问及把技术公开，其他友商跟进之后，会不会担心荣耀变成第二了，赵明表示：那是我们无能。”