《工程师在创业团队的技术挑战》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：工程师在创业团队的技术挑战说到底，不能靠环境改变自己，如果你自己要改变自己对你收益是最大的（当然挑战也大），而要环境改变你会让你更为痛苦。只要你愿意。而且，在规模较
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工程师在创业团队的技术挑战
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马斯克为建立 xAI 从特斯拉挖来优秀工程师
全球首富埃隆・马斯克近期在建立xAI的过程中不仅与科技巨头、初创公司展开激烈竞争采取了从自家特斯拉挖来优秀工程师的策略。特斯拉的工程师EthanKnight等一众人才转投xAI，使得xAI在人才储备上得到强化。随着xAI在人才储备和技术研发上的持续努力，马斯克希望在人工智能领域取得领先地位，为未来的发展奠定基础。
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马斯克透露:将提高特斯拉 AI 工程师薪酬
特斯拉首席执行官马斯克在社交媒体平台上透露，特斯拉将根据进展里程碑逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney马斯克指出，特斯拉的工程师受到OpenAI的挖角，对方开出的高薪诱人，但他将加强防范措施以保持团队完整。通过提高薪酬水平，马斯克力图留住特斯拉的人工智能精英团队，抵御外部挖角，保持公司的AI领先地位。
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腾讯云突然崩了！官方回应：工程师紧急修复中
今天下午，有大量网友反馈，称腾讯云出现服务故障，接口响应报错、网页显示504错误。腾讯云官方发布腾讯云官网控制台相关服务异常故障公告”。腾讯云的基础设施覆盖全球五大洲26个地区，运营70个可用区。
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马斯克：将提高特斯拉AI工程师薪酬 防止OpenAI挖角
特斯拉首席执行官马斯克在面临激烈的人才争夺战中，果断采取行动，不断提高人工智能工程师的薪酬水平。他在自己的社交媒体平台X上发帖透露：特斯拉正根据进展里程碑，逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。他以多元化的方式切入AI领域，不仅推动特斯拉内部自动驾驶技术的AI研发创立了新创公司xAI，进一步拓展AI技术的应用边界。
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雷军首次透露小米SU7毛利率：小米汽车智驾团队一年预算15亿 有超1千名工程师
截至4月20日，小米SU7的锁单量已经突破了7万台。在小米的投资者大会上，小米董事长兼CEO雷军更是宣布了2024年小米SU7的交付目标将超过10万辆。雷军还特意转发了一条关于SU7是第一款纯电动车与特斯拉Model3具有竞争力”的微博，表示特斯拉是全球行业的标杆，小米汽车希望认真向特斯拉学习。
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Gartner预计2028 年75% 的企业软件工程师将使用 AI 代码助手
根据Gartner的数据，到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI代码助手2023年初这一比例还不到10%。63%的组织目前正在试验、部署或已经部署AI代码助手。这可以提高工作满意度和保留率，从节省与人员流动相关的成本。
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曝折叠屏iPhone延期：由苹果Vision Pro工程师操刀
目前，折叠屏设备主要分为两大类，一类是翻盖式小折叠，另一类是书本式大折叠屏。作为一家成功的科技公司，苹果正在积极研发折叠屏设备。该公司计划使用有机硅或丙烯酸酯等聚合物材料填充显示器，以有效减少光反射问题。
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清华创业团队推AI影视创作工具Dream Factory ：想法秒变微电影，可长达数十分钟
清华创业团队和卢森堡大学博士研究员合作，开发了一款名为“DreamFactory”的产品，采用创新的多模型智能体协作技术。这项技术让用户只需输入一句话，便能生成完整的剧本和视频，实现了多情节、多场景的“微电影”视频制作。随着技术的不断进步，相信未来会有更多类似的创新产品涌现，为影视行业注入新的活力。
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Cognition AI官网体验入口 AI软件工程师Devin使用方法教程指南
CognitionAI是一个专注于推理能力的应用AI实验室CognitionLabs开发的软件工程解决方案。该公司旨在通过AI技术提升软件工程的效率，并且已经推出了Devin的AI软件工程师服务。要获取更多详细信息并开始您的软件工程之旅，请访问CognitionAI官方网站。
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微软工程师爆料：OpenAI训练GPT-6把微软电网搞崩 刷爆10万张H100
微软工程师的爆料引发了广泛关注，透露GPT-6的训练计划不仅已启动导致大规模GPU集群的部署引发了电网崩溃的尴尬局面。这一事件凸显了AI训练对能源的巨大需求，与此同时，OpenAI内部消息的曝光也揭示了GPT-5和GPT-6的训练已经在进行中。解决这些挑战将需要全球范围内的合作与创新，以确保AI技术能够持续发展并造福人类社会。
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风平 IP 智造平台是基于 AIGC 的智能化 IP 打造平台，致力于提供虚拟数字人定制、AI 短视频内容生产和数字人直播的一站式解决方案。通过结合领先的 AI 技术，平台实现了数字人的高质量生产和互动能力，为用户打造全新的数字人 IP 体验。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
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Continue:一个开源的IDE扩展，旨在提升AI软件开发系统的模块化和可进化性。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
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Cohere Toolkit:是一套开源的AI应用程序开发工具包，旨在加速开发并部署到云平台。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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Bunny:轻量级但功能强大的多模态模型家族。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
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llava-llama-3-8b-v1_1:一款由XTuner优化的LLaVA模型，结合了图像和文本处理能力。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
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ID-Animator:零样本身份保持人类视频生成技术
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
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HiDiffusion:，解锁预训练扩散模型中的高分辨率创作与效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
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Snowflake Arctic:高效的企业级人工智能模型，低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
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OpenVoice V2:是一款支持多语言的语音合成模型，提供高质量的语音克隆与风格控制功能。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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