Lina Yao

SEMA ofrece un enfoque flexible para el aprendizaje continuo, adaptando modelos a nuevos datos de manera efectiva.

CLAP mejora el aprendizaje automático al mejorar la retención del conocimiento previo.

StyleSpeech mejora los sistemas de TTS al captar los matices del habla natural.

Brain-Net-Diffusion mejora el análisis de datos de fMRI para el Trastorno del Espectro Autista.

CIDER mejora las recomendaciones al conectar preferencias en diferentes áreas como libros y películas.

Usando varios LLMs para aclarar relaciones de causa y efecto en diferentes áreas.

Revolucionando el texto a voz con mayor eficiencia y voces que suenan más naturales.

Descubre cómo los sistemas de TTS están evolucionando para sonar más como humanos.