Meta 公司今天宣布了一款新的 AI 视频生成器 Movie Gen，该工具能够生成带有声音的高清视频。 Sora 有的它都有，可创建不同宽高比的高清长视频，支持 1080p、16 秒、每秒 16 帧。 Sora 没有的它还有，能生成配套的背景音乐和音效、根据文本指令编辑视频，以及根据用户上传的图像生成个性化视频。
核心功能介绍： - Movie Gen 能够使用文本输入自动生成带有声音的高清视频。 - 可以编辑现有视频素材或静态图像。 - 视频中的音频也由 AI 生成，与图像匹配环境噪音、音效和背景音乐。 - 可以生成不同宽高比的视频。 - 能够从图像创建自定义视频或更改现有视频中的元素。
WordHero以其80多种写作工具，全面覆盖博客文章、广告文案、电子邮件和社交媒体帖子等各类内容创作需求。
该工具通过先进的AI语言模型，拥有1750亿机器学习参数，能够在短时间内自动生成原创、类人内容，极大地节省了研究和写作的时间，同时降低了雇佣专业文案的成本。
WordHero的三大动态生成模式——生成器模式、编辑器模式和WordHero聊天，为用户提供了多样化的内容创作解决方案。特别是WordHero Art功能，允许用户通过单一命令创建高质量的AI图像，为社交媒体帖子和博客文章增添吸引力。
用户评价显示，WordHero不仅提高了内容创作的效率，还提升了内容质量。一位用户表示：“我使用WordHero写过超过2000字的文章，只需轻微编辑，比我自己动手写得还要好。它每次都能为我节省数小时的时间，并创造出更优质的内容。”
Devin是首个AI程序员，它能够通过借用其创造者的账号与客户公司的CTO进行交流，并根据回复调整代码方案。
事情发生在办公软件Slack，截图中的akshat是AI基础设施创业公司Modal Labs的CTO Akshat Bubna。
Devin的开发商是Cognition，而Modal Labs是它的首批客户之一。在一次交流中，Devin询问了关于密钥生命周期的问题，特别是密钥更新后传播到正在运行的应用程序所需的时间。尽管Devin已经查阅了大量文档，但仍然没有找到关于密钥传播时间的明确信息。通过与Modal Labs的CTO交流，Devin了解到更新的密钥不会使已经运行的容器失效，但新启动的容器将会读取更新后的值。
Devin能够自主把任务拆解成一系列子步骤，并一步步执行，甚至在遇到障碍时能够查阅文档并修改后续计划。
大家觉得这波修复BUG属于什么水平，优秀的程序员也不过如此了吧？感兴趣的小伙伴可以看看详细的过程→ 原文链接
首先有一个误区，很多人觉得开源就是免费，开源就是没有版权。其实这是完全错误的理解！ 开源≠免费。开源≠没有版权。开源≠随意商用。开源≠完全透明。
对开源模型的理解，目前大致有四个 Level，开放程度依次增加： 1. 封闭式“开源”（以 OpenAI 为代表） - 核心理念：早期以开源和非营利为目标，逐渐转向封闭模式，通过 API 提供服务，不公开模型权重和训练细节。 - 特点：模型权重和训练数据不公开，仅提供黑箱化的 API，通过订阅服务和 API 收费实现盈利，有助于控制模型滥用风险。 - 争议：违背了开源的核心精神，被批评为技术垄断。
2. 自定义开源（以 Meta 为代表） - 核心理念：开源模型（如 LLaMA），但采用自定义许可证（如 LLaMA 社区许可协议），强调研究和非商业用途，限制商业使用。 - 特点：公开模型权重，但限制商业使用和分发，主要面向学术机构和非营利组织，用户需申请访问权限。 - 争议：自定义许可证限制了模型的广泛使用，不符合完全开源的定义。
3. 传统开源（以 DeepSeek 为代表） - 核心理念：采用传统开源许可证（如 Apache 2.0），完全开放模型权重和代码，强调自由使用、修改和分发，包括商业用途。 - 特点：模型权重、代码和部分训练数据公开，允许商业使用，无歧视性限制，鼓励社区协作和创新。 - 优势：符合传统开源定义，推动技术普及和创新。
4. 理想开源（以 OSI 为代表） - 核心理念：OSI 正在制定 OSAID 1.0（Open Source AI Definition），旨在为开源 AI 系统提供明确标准，强调透明度、可访问性和可修改性。 - 特点：要求公开模型权重，允许用户自由使用，尽可能公开训练数据的来源和组成，训练和推理代码必须开源，不得限制特定用户群体或用途。 - 目标：确保开源 AI 系统符合开源精神，推动技术民主化。
近日 DeepSeek R2 的最新参数引发了行业内外的广泛关注，以下是爆料的关键信息：
📌 参数规模：1.2万亿参数，780亿活跃参数，采用混合专家模型（MoE）架构。 📌 成本优势：与GPT-4相比，成本大幅降低，输入每百万次仅需0.07美元，输出每百万次仅需0.27美元，成本降低97.3%。 📌 训练数据：使用了5.2PB的训练数据，在C-Eval 2.0测试中达到了89.7%的准确率。 📌 视觉性能：在COCO（Common Objects in Context）图像识别测试中，准确率高达92.4%，视觉性能显著提升。 📌 硬件适配：在华为昇腾910B芯片上的利用率高达82%，显示出良好的硬件适配性。
此次泄露的信息显示，DeepSeek R2正逐步摆脱对美国供应链的依赖，这一转变可能对全球AI产业格局产生深远影响。有业内人士指出，部分爆料内容存在逻辑矛盾，甚至存在外网推文引用中文非正规渠道消息的情况。关于DeepSeek R2的发布时间及网传参数真实性，仍需谨慎看待。
如果DeepSeekR2真的发布了，对此你有什么期待？
还在手敲重复代码？试试用自然语言“画”出程序！
输入“我要一个渐变登录页，带3D按钮”👉 AI自动生成React组件；上传Figma设计稿👉 10秒导出可运行的前端代码！
DoorDash团队用它省下50%开发时间，你的下一个项目，也该让AI当“最强辅助”了！
✨ 让优设粉丝尖叫的三大神技： 1️⃣ 「说人话」编程：用“修复循环报错”“加个缓存机制”代替复杂语法，GPT-4秒级响应 2️⃣ 设计稿→代码：支持Figma/Sketch导入，自动生成HTML+CSS+JS 3️⃣ 多文件智能避坑：AI实时检测跨文件冲突，比人类快10倍定位隐形BUG
🔥 设计师狂喜时刻： ✅ 上传界面图自动标注尺寸/色值 ✅ 用“把图标调大20%”直接修改代码 ✅ 生成带交互逻辑的动效代码，Lottie一键导出
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