@LlamaIndex创始人Jerry Liu
研究人员表示，DeWave模型在将脑电波转化为文本的任务中取得了一定的成果，但也存在一些局限性。
传统的基于扩散的声音转换模型通常需要多个迭代步骤来逐渐生成目标音频，这个过程可能既复杂又耗时。然而，CoMoSVC通过创新的模型设计和算法优化，实现了快速且高效的一步采样，大大减少了转换所需的时间，同时保持了音频质量。
起初，它似乎很有希望。它提供了清晰的架构，选择了正确的框架，甚至将代码整齐地结构化。但兴奋是短暂的，因为它生成的代码不够好，我无法使应用程序启动。
18. 使用聊天 GPT 协助安排会议:协调不同时区和日程安排的会议时间，减少管理工作。