3、你还可以更改所选对象的特定特征。 例如圈出小猫的脸，并使用了提示“将猫的表情更改为快乐”

　　二、Hugging 和 英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。

　　首先，我们发现目前的图文数据集对空间关系的表达不够充分。为了解决这个问题，我们创建了SPRIGHT——第一个专注于空间关系的大规模数据集，方法是重新标注了来自四个广泛使用的图像数据集的600万张图片。

　　经过三重评估和分析，我们发现SPRIGHT在捕捉空间关系方面大幅超越现有数据集。我们仅使用约0.25%的SPRIGHT数据，就在制作空间准确的图像方面取得了22%的提升，并且在FID（图像质量评分）和CMMD（跨模态匹配度评分）上也有所改进。

　　其次，我们还发现，在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。特别地，我们在少于500张图片上进行微调后，在T2I综合比赛平台（T2I-CompBench）上达到了0.2133的空间得分，创造了新的最高记录。

　　最后，通过一系列严格的实验和测试，我们记录了多项发现，这些发现有助于深入理解影响文字描述转换为图像技术在空间一致性方面的各种因素。

　　他表达了对这部作品的深情投入，这首歌不仅仅是音符的组合，更是他心灵的倾诉。 他回忆起创作这首歌的时刻——两年前的一个下雨日，当音乐自他手中流淌而出时，他感到非常幸运，因为他能够通过创作将自己的情感转化为音乐，使得这些情感得以保存而不必一直压在心中。 特别地，当August闭上眼睛弹奏时，他能够在心中看到画面，尽管他并不完全熟悉键位。这些心中的画面是他长期以来一直珍藏的，通过Sora这个工具，他得以将这些内心的画面与世界分享。

　　他认为这是Sora最重要的用途——使得原本只能在他闭上眼时才能看到的场景，现在可以展示给所有人。链接：

　　定制模型的输出不仅仅是回答问题，而是提供了长篇、完整的解答，深入到问题的各个细节，并广泛涵盖相关的案例法，这对法律专业人士来说极具价值。减少幻觉是Harvey建立定制模型的一个主要动机。测试结果证明，定制模型不会编造案例，每一句话都有确切的案例引用支持，这大大提高了信息的可靠性和准确性。

　　Harvey公司由具有反垄断和证券诉讼背景的律师温斯顿-温伯格（Winston Weinberg）和人工智能研究员加布-佩雷拉（Gabe Pereyra）共同创立，加布-佩雷拉曾为谷歌大脑（Google Brain）和 Meta 公司开发大型语言模型（LLMs）。

　　Harvey公司刚刚获得OpenAI 和红杉等机构的 8000 万美元 B 轮融资，估值7.5亿美金。

　　它不需要屏幕截图或图像作为输入。通过将屏幕上的元素和布局转换为文本形式，然后利用这些文本信息来解析用户提出的与屏幕内容相关的查询或指令。

　　如“打开我屏幕上显示的第一个应用”或“读取屏幕中央的新闻标题”，即使它实际上没有“看到”你的屏幕。这种能力特别适用于需要对屏幕上信息进行快速反应和处理的应用场景，如虚拟助手和辅助技术等。

　　SWE-agent的一些特点：✲ 当发出编辑指令时，加入了一个代码检查器（linter）来运行，如果代码语法不正确，就不会执行该编辑指令。

　　✲ 为智能体提供了一个专门构建的文件查看器，这不仅仅是执行cat命令那么简单。这个文件查看器在每次仅展示100行内容时效果最佳。构建的文件编辑器配备了上下滚动和文件内搜索的命令。

　　✲ 还为智能体提供了一个专为全目录字符串搜索而设的命令。这个工具在简洁地列出搜索匹配结果时尤为重要，因此我们只列出了每个包含至少一个匹配项的文件。为模型展示每个匹配更多的上下文信息，反而会使模型感到困惑。

　　✲ 当某个指令没有任何输出时，会返回一条提示信息：“您的指令已成功运行，但并未产生任何输出。

　　一种可以从 2D 图像和 3D 网格服装中风格化几何形状和纹理的方法，可以将其安装到参数化身体上并进行模拟