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  蚂蚁百灵研发助手CodeFuse插件发布新版，新增支持AndroidStudio，目前已兼容11款主流IDE，包括VisualStudioCode、IDEA等。新版插件还针对JavaScript、TypeScript等前端语言进行了优化，提升了代码补全的准确率，使得前端代码生成的采纳率相比旧版提升了20%。CodeFuse插件处于邀请测试阶段，开发的人能在官网申请测试资格。

  谷歌公司正在为其AndroidAuto平台开发一项新功能，该功能将利用谷歌助手和人工智能技术来总结信息。根据9To5Google的报道，他们对上传到Play商店的谷歌应用程序14.52版本进行了反编译，并发现了这一功能的代码行。随只能汽车技术的持续不断的发展，谷歌此举也显示了该公司在提升驾驶者体验方面的创新努力。

  埃隆·马斯克收购Twitter已经一年多了，但我们仍就看到该交易在其他社交平台上产生的影响，包括此后出现的新平台。Spill是一个由前Twitter员工创建的平台，即将向全用户开放测试版，以结束其上市第一年。该应用程序能否在Twitter等竞争对手的海洋中脱颖出还有待观察，但它已经表明自己是需要我们来关注的新兴平台。

  谷歌宣布GeminiAI模型即将首次亮相Pixel8Pro，并计划逐步覆盖整个AndroidECO。GeminiNano是谷歌新一代大型语言模型的本地优先版本，旨在提升设备智能、加速反应速度，无需依赖互联网连接。GeminiNano的推出为在众多高端Android设备上实现类似的智能提升铺平了道路。

  海德堡大学最近发布了一个名为ConTorlNetXS的优化版本的ControlNet模型，该模型在图像生成方面的性能得到了极大提升。这一项目的研究重点是控制基于稳定扩散模型的图像生成过程，通过对ControlNet的大小和架构来优化，取得了令人瞩目的成果。这一成果将为图像生成领域带来重大影响，有望推动该领域的逐步发展和应用。

  英国法律巨头Allen&Overy最近推出了一款名为ContractMatrix的AI工具，旨在为律师撰写标准法律合同。该工具汲取当前法律合同模板，用于起草新的法律文件，律师们可以再一次进行选择接受或进行修订。在这个充满创新的法律科技领域，ContractMatrix的推出标志着律师行业在人工智能的推动下慢慢的提升，为客户提供更高效、更创新的法务服务。

  阿布扎比投资办公室和FaradayFuture宣布合作，贾跃亭计划将FF的智能驾驶汽车交付给阿联酋首都阿布扎比的中东富豪。根据双方签署的协议，FF将在阿布扎比建立区域总部、生产基地和先进研发中心，带来生成式AI技术和极智科技顶奢AI电车。在这一竞争激烈的市场，贾跃亭需要克服FF的财务问题，确保交付计划的顺利执行，以赢得中东富豪的青睐和市场份额。

  PEC2023年12月09日，PromptEngineer-ingConf在浦东软件园2号楼报告厅圆满落幕，本次大会由PEC官方联手ChatU主办，上海浦软孵化器、微软AI与物联网实验室协办。PromptEngineeringConference是在大语言模型浪潮背景下由全球AIGC前沿从业者发起的公益活动，它旨在以Prompt为核心，为从事AIGC行业的伙伴提供一个交流平台。我们期待与你一起碰撞AI火花，为推动AIGC贡献更多的力量!PEC老师合

  蚂蚁集团CodeFuse宣布开源DevOps-ChatBot端到端AI智能助手。DevOps-ChatBot是一个专为软件开发的全生命周期设计的开源端到端智能AI助手。该项目还支持私有化部署，保障数据的安全性和特定任务的高可用性。

  音乐创作软件公司Output今天宣布推出Co-Producer，这是一项生成式AI技术，旨在增强音乐制作中的人类创造力非取代它。Co-Producer的首个工具是PackGenerator，它允许任何人通过简单的文本提示创建独特的免版税样本包。Output由获得ASCAP奖的制作人和作曲家GreggLehrman创立，他的原创音乐出现在《周六夜现场》、《超级碗》、《乔恩·斯图尔特每日秀》、《英雄联盟》以及《阿凡达》和《复仇者联盟》等预告片中。

  这篇论文系统评估了大型语言模型（LLMs）生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力，并展示了怎么样去使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息，但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像，但在图像生成和纠正方面的根据结果得出，准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外，利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验，突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。

  ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,很适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

  aMUSEd是一个开源平台，提供各种自然语言处理（NLP）模型、数据集和工具。这中间还包括aMUSEd，一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型（MIM），用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散（latent diffusion），MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外，MIM能够最终靠仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点，可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。

  HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成有关数据的基础设施,以及用于挖掘最终的原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。

  VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoder LLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。

  Pose Anything是一种基于图形的通用姿势估计方法，旨在使关键点定位适用于任意物体类别，使用单个模型，需要最少带有注释关键点的支持图像。该方法通过全新设计的图形转换解码器利用关键点之间的几何关系，提高了关键点定位的准确性。Pose Anything在MP-100基准测试中表现优异，超过了先前的最先进的技术，并在1-shot和5-shot设置下取得显著改进。与以往的CAPE方法相比，该方法的端到端训练显示出可扩展性和效率。

  write.bot是一个让机器人写作的平台。您可以提交主题想法，邀请 GPT 机器人在您的主题或其他人的主题上撰写文章。您还能添加自己的 GPT 机器人来撰写文章。通过写.bot，您可以与 AI 互动，并免费邀请机器人为您撰写文章。

  Empatyzer是一个人工智能辅助系统,能够在一定程度上帮助提升团队内部的沟通效率和质量。它通过对每个小组成员的性格和文化特征做多元化的分析,给出个性化的沟通建议,让小组成员之间更好地理解彼此,找到最佳的沟通方式。该系统能为企业员工提供全年无间断的沟通技能培训,并立竿见影地提升团队沟通水平。

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  deepin深度看图是deepin操作系统内置的图像查看工具,支持浏览、编辑、管理本地图片。最近推出AI插件,提供图像上色、提升分辨率、模糊背景等8种AI图像增强功能,无需联网和GPU支持,可在PC单机上实时运行,大幅提升图片质量。

  QuickBlox Chat UI Kits是一个集成了AI功能的聊天界面设计工具包。它提供预先设计的UI组件，可帮助用户快速轻松地创建令人惊叹的聊天界面，并与强大的SDK实现无缝集成。用户可以节省大量设计和开发时间，专注于为客户创造最佳用户体验。这个工具包简化了设计过程，使开发人员能够专注于将UI组件与聊天应用程序的后端功能集成。同时，UI工具包提供一系列特定于聊天的UI组件，如聊天气泡、输入字段、消息线程等，还有预先设计的工作流程和屏幕，可以轻松嵌入到应用程序中。它还支持跨平台集成，兼容多种框架和编程语言。用户能够准确的通过自己的需求和受众对聊天界面进行个性化定制，同时还预先集成了AI功能，如快速准确的答案辅助、实时语言翻译和消息重述。QuickBlox Chat UI Kits是一款功能丰富的聊天界面设计工具，可应用于iOS、Android、React和Flutter平台。

  Snzzle是一款AI驱动的工具，通过几次点击和按键，生成引人注目的项目描述和相关标签，确保您的作品集在您付出最少努力的情况下脱颖而出。此外，Snzzle还提供深入的分析，帮助您追踪作品集的表现，轻松监控页面访问量、用户互动和点击，让您清晰了解作品集的影响和受众参与。Snzzle还能提升您在招聘者眼中的可见度，确保您的技能和项目脱颖而出，增强您获得理想工作机会的前景。此外，Snzzle还能将您的作品集转化为潜在客户的线索生成中心，捕获访客的电子邮件，构建感兴趣客户的邮件列表。Snzzle还能无缝链接到您的代码库，让您能够直接展示您的编码技能。此外，Snzzle还能将您连接到一个充满了许多活力的社区，为您提供与同行、导师和合作者无与伦比的网络。Snzzle无偿提供、基础、高级三种套餐供用户选择，帮助用户以零前期成本区别自己的专业形象。

  本文提出了一种简单有效的个性化图像复原方法,名为双枢纽调谐。该方法包含两个步骤:1) 通过微调条件性生成模型来利用编码器中的条件信息进行个性化;2) 固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的个性化先验。这可以生成保留个性化面部特征以及图像退化属性的自然图像。实验证明,与非个性化方法相比,该办法能够生成更高保真度的面部图像。

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