免费计划的v0 用户现在最多可以创建 3 个项目。项目允许你设置自定义指令并将你自己的源代码引入v0.1 版本。，时长00:53这一条挺不错的，至少你可以和Cursor更好联动。你现在可以选择 UI 生成的特定部分进行更改。，时长00:19多文件联合修改（以前是不支持的）v0 现在也可以通过自定义子域部署到 Vercel。，时长00:24v0 可以连接到数据库、API和其他外部服务。，时长01:0

本文提出了Janus框架，通过解耦视觉编码路径来提升多模态理解与生成性能，并超越现有统一模型。论文题目： Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation论文链接： https://arxiv.org/abs/2410.10486PS: 欢迎大家扫码关注公众号^_^，我们一起在

混合专家（MoE）是一种利用多个不同的子模型（或称为“专家”）来提升LLM质量的技术。MoE的两个主要组成部分是：专家：每个前馈神经网络（FFNN）层现在都有一组“专家”，可以选择其中的一部分。这些“专家”通常也是FFNN。路由或门控网络：决定哪些词元发送到哪些专家。在每个具有MoE的模型层中，我们会找到（相对专业化的）专家：需要注意的是，“专家”并不专注于特定领域，如“心理学”或“生物学”。专家

不过 Gemini-exp-1114在被问到是谁创造和自己是谁时，竟然回答Anthropic 和 Claude。网友戏称，最让人感到直观的解释就是使用Claude生成的数据训练的。可惜代码能力逊色了一点，从图中我们可以看到与 o1-mini/preview 还是有一定差距的。目前，Gemini-Exp-1114 可以在谷歌AI Studio 对话体验。图中有多少水果，哪一种最小，哪一种酸性最强，它

另外，我们也发现这些针对于C端提供的编程助手，在引入Agent以后，对整体的项目改动是没有严格边界的，有的时候会改动程序员不希望修改的很多文件，导致程序员并不知道自己的哪些项目被修改过。，同时需要紧贴着企业的软件开发框架，将企业内部那些稳定的、大量的业务逻辑和高频代码场景，利用AI的方式找出来并提取为Prompt体系，然后在用户输入的应用节点，以背景信息的形式、灵活的以智能化的方式提供给大模型，从

VITA-1.5 是一款开源的交互式多模态大型语言模型，实现接近实时的视觉和语音交互体验。相较于之前的VITA-1.0版本，VITA-1.5 在多个方面取得了显著进步。VITA-1.5 还采用了渐进式训练策略，确保在加入语音模态时，对其他多模态性能的影响最小化。该模型。

在插入新弹匣的瞬间，一发流弹几乎擦着TA的头飞过，迫使TA猛地一缩头 (6-7s)。的森林小径渐行渐远，她长发飘逸，乌黑顺直，浅色肌肤在自然光线下更显细腻。中景，跟随女子背影的视角，展现她融入。输入提示词“老虎怒吼后猛然冲向镜头，张口扑咬，巨大的身体掀翻树木，镜头剧烈晃动，模拟第一人称逃跑视角，穿越丛林，狂奔躲避追击，树枝划过镜头，恐惧与速度并存”看电影时，你忘了他是影帝，你沉浸到剧情里，忘了他是

2025年2月，前OpenAI和特斯拉AI团队领导者Andrej Karpathy在社交平台X上发布了一条引发广泛讨论的帖子，提出了"Vibe Coding"（感觉式编程）的概念。这一概念描述了开发者"完全沉浸在感觉中"，依靠大语言模型（LLM）生成代码而无需理解输出的开发方式。短短两个月内，Vibe Coding迅速成为科技圈热门话题，甚至被美国韦氏词典收录为"俚语和流行词"。简单来说，Vibe

模型编辑是一个高效更新大模型内部所存储知识（如错误、过时和不安全知识）的技术。与微调相比，它的主要优势有两个：1.可以定向更新任意数量的知识（可少至几条），而不用担心过拟合、灾难性遗忘等问题。2.几乎是无需训练（Training Free）的，实时性强。一个很直观的问题是，在这个微调技术茁壮成长、层出不穷的时代，为什么我们需要模型编辑？上述俩个优势，到底会给它带来怎样的应用空间呢？叶问外传》中有一

大摩认为，正如聊天机器人需要文本数据来训练大语言模型（LLM）一样，物理机器人需要数据来训练其视觉-语言-动作模型（VLA），预计随着算力规模不断扩展且效率提升，AI公司需要大量的视觉数据来创建物理世界的“数字孪生”，视觉数据将成为AI巨头们的竞争焦点。这意味着，当AI技术成熟后，视觉数据将成为极其宝贵的资源。大摩预计，随着算力规模不断扩展且效率提升，AI公司需要大量的视觉数据来创建物理世界的“数