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GLM大模型团队旗下的CodeGeeX是一款免费的智能编程助手，它最近在VisualStudio平台上线。这使其成为首个适配VisualStudio平台的国产智能编程助手。通过这些功能，CodeGeeX可以帮助程序员节省时间，提高编程效率，甚至提供技术相关的答案和代码错误修复。
蚂蚁集团近日在其自研的智能研发平台CodeFuse中，新增了一项令人瞩目的功能——“图生代码”。这项新功能将赋予开发人员从产品设计图一键生成代码的能力，进大幅提升前端页面的开发效率。CodeFuse的负责人表示，AI的普及不仅有助于减轻开发人员的工作压力，使他们有更多精力投入到更具创造性的工作中，更重要的是，它降低了编程的门槛，为软件开发行业的创新和进步注入了新的活力。
随着全球化不断深入，国际间的资金流动变得愈发频繁作为支撑这一庞大体系的关键基础设施之一，货币服务扮演着举足轻重的角色。在这个背景下，DECODE集团旗下DecodeDigitalMarketsUSAInc凭借前瞻性的战略眼光与坚实的行业基础，通过了严格的审核程序，赢得了这场重要战役。期待DECODE集团在未来释放更大的潜能，为投资者带来更安全、稳健的金融服务与投资选择，为全球金融市
Claude3模型家族是Anthropic推出的下一代AI模型，包括Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus三个不同能力的模型。这些模型在多种认知任务上设立了新的行业基准，提供从即时响应到复杂任务处理的不同选择。要了解更多关于Claude3的信息，欢迎访问官方网站。
【新智元导读】AI初创公司Reka最新推出的多模态语言模型RekaCore具备理解图像、音频和视频等多种模式数据内容的惊人能力，是继谷歌的GeminiUltra之后的又一个令人瞩目的作品，性能上与GPT-4不相上下!多模态语言模型又双叒叕上新了!近日，由DeepMind、谷歌和Meta的研究人员创立的AI初创公司Reka，推出了他们最新的多模态语言模型——RekaCore。它被誉为该公司「最大、最有能力」的模型，在性能上与GPT-4和Claude3Opus不相上下!Reka的首席科学家兼联合创始人YiTay兴奋地表示，过去几个月，该公司使用了「数千台H100」来开发RekaCore。6.部署灵活性与Reka其他型号的模型一样，Core可通过API、本地或设备部署，以满足客户和合作伙伴的部署限制。
随着机器人进入到越来越多的生产生活场景中，作业任务和环境变得更加复杂，机器人需要更精准、更稳定、更智能、更灵敏的自主导航能力。自主导航技术作为机器人技术的核心，虽然经过了多年发展，取得了长足进步，但在实践过程中，依然面临较多难题，如面对特殊障碍物难以避障、复杂场景精度降低稳定性下降、智能交互支持不足等问题，且地图构建大多仍为传统的2D栅格地图、拓扑地图，缺乏机器人用于理解环境、人机交互等业务的高层次语义信息。结合INDEMIND提供成熟的硬件参考设计和量产设计服务及相对成熟的作业单元技术，整机从立项到量产最快可以控制到2个月以内，大大降低企业的研发周期和投入成本。
4月9日，aiXcoder推出全新自研7B代码大模型。该模型在多个主流评估标准评测集中，与所有同量级开源模型对比效果最佳，彰显出其作为百亿参数天花板级代码大模型的非凡实力。探索软件自动化的征程正迈向一个前所未有的智能化时代，aiXcoder团队的每一次重大突破，都致力于打造更加智能、高效、安全、可靠的软件系统，努力成为大模型与传统软件可靠融合的重要推手。
Google宣布扩充其Gemma开源家族，推出了两个新的模型:CodeGemma和RecurrentGemma。这两个模型的推出旨在进一步提升Gemma家族在自然语言处理领域的能力。这一更新将进一步优化模型的性能，为用户提供更好的使用体验。
CodeFuse是一个能够辅助开发者进行代码补全、添加注释、解释代码等功能的插件。它基于海量数据提供实时的代码补全服务，并支持解释代码、生成注释等功能，能够帮助开发者快速完成功能研发，提高研发效率。产品特色代码补全添加注释解释代码代码优化生成单测想要了解更多信息并使用CodeFuse插件，请访问CodeFuse官方网站。
在当今科技快速发展的时代，AI代码生成技术正逐渐成为软件开发领域的热门话题。尽管AI在解决编程问题方面表现出色，但在真实的企业开发环境中，其应用似乎还不够理想。随着代码大模型能力的日益增强，我们有理由相信，aiXcoder-7B将为程序员们带来更多的创新潜能，推动编程自动化的浪潮向前发展。
Tipsy Chat是一个人工智能酒馆，通过与AI伙伴对话，让您的聊天体验更加有趣和富有创造力。它可以用于休闲娱乐、创造艺术、玩AI游戏等，提供多种角色和场景选择。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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