微软 GitHub 于今年 7 月份面向企业用户推出了 Copilot Chat 工具，这是一个 AI 代码助手。现在 GitHub 宣布将 Copilot Chat 公测版扩展至个人用户，提供实时编程帮助。用户可通过订阅每月或每年的个人用户费用来体验该功能，提高编码效率和质量。
以下是GitHub Copilot Chat的主要功能： 1、实时指导：它可以为开发者提供实时的最佳实践、技巧和解决方案建议。 2、代码分析：开发者可以使用它来分解复杂的编程概念，并获取代码片段的详细解释。 3、修复安全问题：它能够识别代码中的安全漏洞，并为其提供修复建议。 4、简单的故障排除：除了识别代码中的问题，它还可以为开发者提供解决方案、解释和替代方法。 5、学习新的语言或框架：它可以帮助开发者快速学习新的编程语言或框架，并为他们提供相关的代码示例和建议。
Blockade Labs 生成式 AI 平台，近日在其官方网站上隆重推出了新一代模型——Model 3。
与前代Model 2相比，Model 3在生成效果上有了显著的提升。这款新模型原生就能支持到8192x4096的超高清分辨率，这大大提高了生成图像的质量。而且其增强的文本提示器能更精确地描绘生成的虚拟世界，使得生成的图像更为生动逼真。Model 3还大幅降低了生成图像的灰度值，无论是建筑、风景还是人物，都展现出更高的清晰度和精致的细节。
现在，大家已经可以免费体验这款全新的Model 3模型。虽然目前Model 3还未开放像Model 2中的网格、混音、重组、草图等自定义功能，但Blockade Labs已经明确表示，这些功能将在不久的将来为用户逐一呈现。
Model 3的主要特点包括： 1. 高分辨率支持：原生支持8192x4096分辨率，这比Model 2有显著提升。 2. 文本提示器增强：能够更好地描述生成的世界。 3. 减少灰度值：使生成的建筑、风景、人物等看起来更加高清和细腻。
免费体验地址：https://skybox.blockadelabs.com/1a97298c8f1f88340e91418e93fbee3e API地址：https://skybox.blockadelabs.com/api-membership
大家还记得 Sora 是什么时候发布的吗？2 月份，当时 OpenAI 发布之后，一夜之间就把 AI 视频生成界搅得天翻地覆啊，但是现在一点消息都没有了，反倒是其他平台遍地开花，特别是这个月，简直太爆炸了~
昨天深夜，Runway 放出酝酿了半年的全新版本 Gen-3 Alpha，也让我们再次见证了这些巨头的底蕴。
Runway Gen-3 Alpha 特点如下： 高保真视频生成：能够生成接近真实世界质量的视频内容，具有高度的细节和清晰度。 精细动作控制：模型能够精确控制视频中对象的动作和过渡，实现复杂场景的流畅动画。 逼真人物生成：特别擅长生成具有自然动作、表情和情感的逼真人类角色。 多模态输入：支持文字转视频、图像转视频、文字转图像等多种创作方式。 先进工具：支持运动画笔、相机控制和导演模式等专业创作工具。 增强的安全措施：引入新的内部视觉审核系统和 C2PA 标准，确保内容的安全性和可靠性。 高质量训练：使用高描述性的、时间密集的字幕进行训练，使模型能够理解和生成具有丰富时间动态的视频。
现在还在内测中，后期可以体验的时候再给大家分享地址！
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
如果你是游戏开发者、影视动画制作人、建筑设计师或者产品设计师，那么 Poly 的 3D 材质纹理生成功能一定会让你眼前一亮。
它能够根据你的需求和输入的参数，自动生成各种风格的 3D 材质纹理，从细腻的木纹到坚硬的石纹，从柔软的织物纹到光滑的金属质感，应有尽有。而且，它还能模拟不同的光照效果，使生成的纹理更加真实和生动，仿佛触手可及。
- 材质生成 ：Poly 能够根据用户的需求和输入的参数，自动生成各种风格的 3D 材质纹理，如木纹、石纹、织物纹等，并且可以模拟不同的材质质感和光照效果，使生成的纹理更加真实和生动。 - 材质库与定制 ：提供数千种预设材质模板，支持参数化调整，如颜色、粗糙度、金属度等，用户还可以一键导出主流 3D 软件兼容格式，方便在不同场景中使用。 - 应用场景 ：广泛应用于游戏开发、影视动画、建筑可视化、产品设计等多个领域，能够帮助相关行业的工作者快速创建高质量的材质纹理，节省时间和成本，提高工作效率。
Poly 提供了数千种预设材质模板，你可以通过参数化调整，轻松改变材质的颜色、粗糙度、金属度等属性，直到达到你满意的效果。而且，它还支持一键导出主流 3D 软件兼容格式，让你可以无缝地将生成的材质纹理应用到你的项目中。这不仅大大节省了你寻找和制作材质纹理的时间和成本，还能让你的创意作品更加出彩，让你在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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？
