Reuniendo mentes creativas y tecnologías innovadoras el 14 y 15 de octubre
¡Bienvenido al emocionante mundo de la IA Multimodal! El Hackathon 23Labs, organizado por Cerebral Valley, ElevenLabs y Twelve Labs, se llevará a cabo el 14 y 15 de octubre en Shack 15, ubicado en el histórico Ferry Building en San Francisco. Este evento tiene como objetivo reunir mentes creativas y tecnologías innovadoras para explorar el potencial de la IA Multimodal, un campo emergente que combina voz, video y otras modalidades para crear aplicaciones revolucionarias.
Los participantes tendrán acceso a la API de ElevenLabs, Twelve Labs, y otros socios (Weaviate, Baseten, Pika Labs, y Omneky), permitiéndoles crear herramientas centradas en la creatividad con el apoyo práctico de los equipos detrás de estas startups innovadoras. Con más de $10K en premios en efectivo y créditos en juego, este hackathon promete ser una experiencia inolvidable para todos los involucrados.
Establecida en 2022, ElevenLabs es una empresa de investigación en tecnología de voz que desarrolla software de texto a voz líder mundial para editores y creadores. La misión de la empresa es hacer que el contenido sea accesible universalmente.
Aquí están las características clave del software desarrollado por ElevenLabs:
Fundada en 2021, Twelve Labs construye una plataforma de comprensión de video que utiliza IA para potenciar muchas tareas posteriores, como búsqueda en lenguaje natural, clasificación sin entrenamiento previo y generación de texto a partir de video. Estas capacidades se construyen sobre el modelo de base multimodal de última generación de la plataforma para videos. La visión de la empresa es ayudar a los desarrolladores a crear programas que puedan ver, escuchar y entender el mundo como nosotros, brindándoles la infraestructura de comprensión de video más poderosa.
Aquí están las características clave de la plataforma de Twelve Labs:
Los equipos de investigación de ElevenLabs han sido pioneros en capacidades de texto a voz de vanguardia que se centran en combinar enfoques novedosos para sintetizar el habla y lograr una entonación ultra-realista. El modelo de ElevenLabs es capaz de entender la relación entre las palabras y ajustar la entonación según el contexto, permitiendo transmitir matices y emociones. Esto significa que las voces IA no suenan robóticas, sino humanas. Esto representa un avance global para la tecnología de texto a voz.
Los algoritmos tradicionales de generación de voz producían enunciados de manera frase por frase. Esto es menos exigente computacionalmente, pero inmediatamente suena robótico. Las emociones y la entonación a menudo necesitan extenderse y resonar a lo largo de varias frases para unir un hilo de pensamiento particular. El tono y el ritmo transmiten intención, que es lo que realmente hace que el habla suene humana desde el principio. Así que, en lugar de generar cada enunciado por separado, nuestro modelo toma en cuenta el contexto circundante, manteniendo un flujo y prosodia adecuados en todo el material generado. Esta profundidad emocional, junto con una calidad de audio superior, proporciona a los usuarios la herramienta de narración más genuina y convincente disponible.
Crea voces naturales con nuestro sistema de Text to Speech (TTS), diseñado para narraciones de alta calidad, videojuegos, videos y accesibilidad. Voces expresivas, soporte multilingüe e integración con API facilitan escalar desde proyectos personales hasta flujos de trabajo empresariales.
Cuando ves una película, normalmente usas múltiples sentidos para experimentarla. Por ejemplo, usas tus ojos para ver a los actores y objetos en la pantalla y tus oídos para escuchar el diálogo y los sonidos. Usando solo un sentido, te perderías detalles esenciales como el lenguaje corporal o la conversación. Esto es similar a cómo operan la mayoría de los grandes modelos de lenguaje: generalmente están entrenados para entender solo texto. Sin embargo, no pueden integrar múltiples formas de información y entender lo que está sucediendo en una escena.
Cuando un modelo de lenguaje procesa una forma de información, como un texto, genera una representación numérica compacta que define el significado de esa entrada específica. Estas representaciones numéricas se llaman incrustaciones unimodales y toman la forma de vectores de valores reales en un espacio multidimensional. Permiten a las computadoras realizar varias tareas posteriores como traducción, respuesta a preguntas o clasificación.
En contraste, cuando un modelo de lenguaje multimodal procesa un video, genera una incrustación multimodal que representa el contexto general de todas las fuentes de información, como imágenes, sonidos, habla o texto mostrado en la pantalla, y cómo se relacionan entre sí. Al hacerlo, el modelo adquiere una comprensión completa del video. Una vez creadas las incrustaciones multimodales, se utilizan para varias tareas posteriores como respuesta a preguntas visuales, clasificación o análisis de sentimientos.
Twelve Labs ha desarrollado una tecnología de comprensión de video multimodal que crea incrustaciones multimodales para tus videos. Estas incrustaciones son altamente eficientes en términos de almacenamiento y requisitos computacionales. Contienen todo el contexto de un video y permiten una ejecución de tareas rápida y escalable sin almacenar el video completo.
El modelo ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de video, y puede reconocer entidades, acciones, patrones, movimientos, objetos, escenas y otros elementos presentes en los videos. Al integrar información de diferentes modalidades, el modelo puede usarse para varias tareas posteriores, como búsqueda usando consultas en lenguaje natural, realizar clasificación sin entrenamiento previo y generar resúmenes de texto basados en el contenido del video.
La IA multimodal es una dirección de investigación que se centra en entender y aprovechar múltiples modalidades para construir modelos de IA más completos y precisos. Los avances recientes en modelos de base, como los grandes modelos de lenguaje preentrenados, han permitido a los investigadores abordar problemas más complejos y sofisticados combinando modalidades. Estos modelos son capaces de aprendizaje de representación multimodal para una amplia gama de modalidades, incluyendo imagen, texto, habla y video. Como resultado, la IA multimodal se está utilizando para abordar una amplia gama de tareas, desde respuesta a preguntas visuales y generación de texto a imagen hasta comprensión de video y traducción de texto a voz.
Cuando se combinan, las tecnologías de ElevenLabs y Twelve Labs pueden elevar la IA multimodal al ámbito general, ofreciendo una comprensión más completa de la comunicación e interacción humana. Al aprovechar el poder de las modalidades de habla y video, los desarrolladores pueden crear aplicaciones innovadoras que empujan los límites de lo que es posible en IA, transformando en última instancia la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo digital.
Durante el Hackathon 23Labs, los participantes tendrán la oportunidad de construir aplicaciones de IA innovadoras que aprovechen las APIs de ElevenLabs y Twelve Labs. Aquí hay algunas ideas emocionantes para inspirarte:
Los participantes pueden consultar la documentación de la API, tutoriales y publicaciones de blog de ElevenLabs y Twelve Labs a continuación para prepararse para el hackathon.
De ElevenLabs
De Twelve Labs
El Hackathon 23Labs ofrece una oportunidad única para desarrolladores, creadores y entusiastas de la IA de sumergirse en el mundo de la IA Multimodal y crear soluciones innovadoras que empujen los límites de lo que es posible. Al combinar la experiencia de ElevenLabs y Twelve Labs, los participantes tendrán acceso a tecnologías de vanguardia en voz y video IA, permitiéndoles construir aplicaciones que realmente transformen la forma en que interactuamos con el contenido digital.
¡No pierdas la oportunidad de ser parte de este evento innovador y explora las emocionantes oportunidades que se avecinan en el campo de la IA Multimodal. Regístrate ahora y únete a nosotros en el Hackathon 23Labs para convertir tus ideas en realidad!
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