今天在Producthunt发现一个AI模型Kombai可以理解Figma的界面设计并生成对应的前端代码，下面是他们官网的演示视

今天在Producthunt发现一个AI模型Kombai可以理解Figma的界面设计并生成对应的前端代码，下面是他们官网的演示视频。 从演示来看生成的代码还是不错的，它的优势在于他不要求设计稿的格式、层级和是否使用组件，无论你怎么嵌套和画出的界面它都能理解。 这比之前通过传统工程化思路从设计稿生成代码要强多了。之前的一些工具要不是处理不了复杂样式，要不就是对设计师的设计稿格式有非常严格的要求。 同时这个模型也支持通过自然语言生成前端界面的代码。 官网链接：

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发现一个很有意思的应用 Simply News，它会使用 Agents 查找特定领域的新闻内容自动生成播客。

发现一个很有意思的应用 Simply News，它会使用 Agents 查找特定领域的新闻内容自动生成播客。 相对于 AI 生成视频，现在来看自动个生成对应播客的技术可能更成熟，最近也看到了很多探索，比如 Perplexity 也有个类似的播客。 他们的 Agents 主要由四部分组成： The Sorter：扫描大量新闻源，根据文章的相关性和对播客类别的重要性进行筛选。 The Pitcher：为每篇筛选出的文章制作引人入胜的提案，考虑文章呈现的叙事角度。 The Judge：评估提案并做出编辑决定，选择哪些应该被报道。 The Scripter：为Judge选中的文章草拟吸引人的脚本，确保听众能清晰、准确地理解。

发现一个很有意思的应用 Simply News，它会使用 Agents 查找特定领域的新闻内容自动生成播客。

发现一个很有意思的应用 Simply News，它会使用 Agents 查找特定领域的新闻内容自动生成播客。 相对于 AI 生成视频，现在来看自动个生成对应播客的技术可能更成熟，最近也看到了很多探索，比如 Perplexity 也有个类似的播客。 他们的 Agents 主要由四部分组成： The Sorter：扫描大量新闻源，根据文章的相关性和对播客类别的重要性进行筛选。 The Pitcher：为每篇筛选出的文章制作引人入胜的提案，考虑文章呈现的叙事角度。 The Judge：评估提案并做出编辑决定，选择哪些应该被报道。 The Scripter：为Judge选中的文章草拟吸引人的脚本，确保听众能清晰、准确地理解。 这里收听：

微软提出的TaskMatrix.AI，想通过大模型和数百万个API来完成任务还是有意思的。

微软提出的TaskMatrix.AI，想通过大模型和数百万个API来完成任务还是有意思的。 : Completing Tasks by Connecting Foundation Models with Millions of APIs 链接： 论文中提出的这个TaskMatrix.AI主要是想理解多模态的输入，然后生成代码，代码里面调用API来完成任务。 它有统一格式的API平台和任务库，方便开发人员定制模型，也方便大模型调用。 TaskMatrix.AI拥有终身学习能力，可以通过学习组合模型和API来完成新任务，而且这是可以解释的。 关键组件有四个： - 多模态对话模型 - API 平台 - API Selector - API Executor 论文中还使用RLHF来提高多模态模型和API Selector的能力。 能够完成的任务： - 视觉任务，比如 图像编辑，图像问答等 - 多模态长内容生成，比如 生成图文 - 自动化 比如：操控手机，浏览器 - 访问云服务 比如: 发现新API - 控制物联网设备 比如：机器人，家用智能设备 我的想法，大模型或者多模态模型出现确实提高了以前对话系统的能力，以前智能音箱大战畅想的很多东西都可以拿出来继续做。

跟渣女谈恋爱实在太有意思了

跟渣女谈恋爱实在太有意思了 你要好看的皮囊跟有趣的灵魂，渣女几乎都有。”有人说，跟渣男谈恋爱实在太有趣了，这辈子都不可能不喜欢渣男。这几天，就有朋友和我说，跟渣女谈恋爱也很有意思啊，没跟渣女谈过恋爱的人生根本就不算完整。 点击链接 https://haijiao.com/post/details?pid=397531 订阅海角频道获取每日精品推送： https://t.me/haijiaoshequ