一个用人工智能深度学习的配色神器！它能从电影、摄影、艺术名作中“偷师”色彩美学，看了那么多配色不知道如何使用？colormind在提供优秀配色的同时，还提供了色彩试用场景，让你直观的了解当前配色的真实使用效果，堪称神器！
→ 点击即生成：无脑操作，AI自动输出专业级配色（如莫兰迪灰、赛博霓虹）； → 支持锁定关键色：已有品牌主色？锁定它！AI围绕你的颜色智能延展互补色。
人人都能玩转的专业级功能
✅ 智能纠错黑科技：避开99%的视觉灾难配色（自动规避红配绿等冲突组合） ✅ 动态微调魔法：拖动色块实时预览效果，轻松创造渐变/对比/互补等高级组合 ✅ 云端灵感银行：收藏方案自动同步，手机电脑无缝衔接创作
在网页设计与开发的世界里，色彩搭配起着至关重要的作用。找到一套完美的颜色方案，既能体现独特的设计风格，又能与品牌形象完美契合，这对设计师和开发者来说无疑是一种挑战。 而今天我要给大家介绍一款超实用的工具：uicolors.app，它是专为 Tailwind CSS 设计的颜色生成神器，将彻底改变你创建颜色方案的方式！
核心功能亮点 🔥 1. 智能色阶生成，代码秒级输出 - 输入即所得：输入 HEX/RGB 颜色或敲击空格随机取色，立即生成 Tailwind 官方规范的 50-900（或 50-950）渐变色阶，自动优化明暗对比，告别手动计算。 - 代码直通车：一键复制 tailwind.config.js 配置代码，无缝嵌入项目，开发效率翻倍。
🎨 2. 真实场景预览，所见即所得 - UI 组件动态演示：生成的色阶直接应用在按钮、卡片、导航栏等组件中，实时查看配色在真实界面中的表现，避免“代码完美，效果翻车”。 - 深色模式适配：自动生成深色版本色阶，一键切换预览，轻松满足多主题需求。
🚀 3. 高级功能加持，专业设计无忧 - 无障碍友好：内置 WCAG 对比度检测，标记可读性不足的组件，确保配色符合无障碍标准。 - 云端调色板库：登录即可保存/复用配色方案，支持团队协作共享，打造统一的设计语言。
从今年AIGC开始爆火，好像适合程序开发使用AI工具就很少，大多数都是AI绘画和AI视频，AI文案相关的。可以帮助程序员写代码的ChatGPT在前段时间也爆出代码错误率达到了50%左右。那到底有没有适合程序员开发使用的AI工具呢？
近日，Google 推出了一款名为 Project IDX 的新型云集成开发环境（IDE），以改善开发人员的体验，提供人工智能工具和功能，以更有效地构建应用程序。
Google在Visual Studio Code（使用Code OSS）的基础上开发了Project IDX，使其能够专注于AI集成，如Codey和PaLM 2。Google的Codey AI编程助手提供智能代码自动补全、编码问题的聊天机器人以及上下文代码推荐。
使用Project IDX，开发人员可以在浏览器中进行全栈网页和移动应用程序的编写。该平台支持目前流行的框架，如Angular、Flutter、React和Vue.js，并计划将来支持其他语言和框架。
Project IDX的一个主要优点是，它提供了一个一致的开发环境，可以从任何设备访问。这解决了跨设备同步开发环境的常见问题。基于云的IDE还可以利用强大的计算资源，这些资源通常是开发人员在本地无法获得的。
OpenAI 今天发布了全新的 AI 模型“GPT-4o mini”，是一款扩大聊天机器人应用范围的小型AI模型，它被标榜为功能强大且成本效益高的模型，并预留了未来整合图像、视频和音频处理能力的空间。
作为多模态技术推进的一部分，GPT-4o mini 即时起服务于ChatGPT的免费、Plus及Team用户，预计下周覆盖Enterprise用户。它是基于GPT-4o（5月发布，具备全面的多媒体处理能力和高速度）的精简版，优化了成本和响应速度，能处理长达128K tokens的上下文，特别提升了对非英文内容的支持，知识库更新至2023年10月。
在MMLU和MGSM基准测试中，GPT-4o mini表现出色，分别获得了82%和87.0%的分数，优于同类模型。目前，该模型已具备文本和图像处理功能，未来将扩展至视频和音频领域，大家觉得怎么样？
戳链接查看详情：GPT-4o mini
近日，谷歌DeepMind的研究人员推出了，首个无需数据标记、无监督训练的生成交互模型——Generative Interactive Environments，简称“Genie”。
Genie是一个具有110亿参数的模型，它能够根据图像、真实照片甚至草图生成可控制动作的视频游戏。这个模型的特点是无需数据标记和无监督训练，它通过3万小时、6800万段游戏视频进行了大规模训练，而且训练过程中没有使用任何真实动作标签或其他特定提示。
Genie的核心架构使用了ST-Transformer（时空变换器），这是一种结合了Transformer模型的自注意力机制与时空数据的特性，有效处理视频、多传感器时间序列、交通流量等时空数据的方法。ST-Transformer通过捕捉数据在时间和空间上的复杂依赖关系，提高了对时空序列的理解和预测能力。
Genie的架构主要由三大模块组成： 1. 视频分词器：基于VQ-VAE的模块，将原始视频帧压缩成离散的记号表示，以降低维度并提高视频生成质量。 2. 潜在动作模型：无监督学习模块，从原始视频中推断出状态变化对应的潜在动作，并实现对每一帧的控制。 3. 动力学模型：基于潜在动作模型学习到的动作关系，预测下一帧的视频。
除了视频游戏，你觉得 Genie 模型还能在哪些其他领域发挥作用？
