单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
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。
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情绪一旦被调动起来，社群中的反馈就像决堤一样涌现了出来——许多玩家都开始回忆起平时游戏中的感人瞬间，比如有人在游戏中遇到过善良的陌生人，向快要淘汰的他伸出双手、拉了一把;而受到帮助的玩家也报以回应，在下一局中将陌生人向前抛出，让他能够快人一步。
然而，人类影响者认为虚拟同行应该透露他们不是真实的。内容创作者Danae Mercer说:“这些影响者让我害怕的是，很难辨别他们是假的。”