这个AI生成前端代码的项目“Coffee”有意思，可以生成干净可维护的前端组件代码。

这个AI生成前端代码的项目“Coffee”有意思，可以生成干净可维护的前端组件代码。交互也很有意思，你只需要在代码对应位置加一个标签在里面写上对组件的要求，他就可以生成对应的前端组件，你可以继续在标签里输入内容对生成的组件进行修改。当你修改好之后加个属性，组件就会被创建。你也可以利用Coffee编辑现有的React组件。这个很有用。项目地址：https://github.com/Coframe/coffeeInvalidmedia:

马斯克 xAI 展示首个多模态模型 Grok-1.5V：可将流程图转成 Python 代码

马斯克xAI展示首个多模态模型Grok-1.5V：可将流程图转成Python代码马斯克旗下人工智能公司xAI于3月下旬推出Grok-1.5大语言模型之后，近日再次推出首个多模态模型。xAI表示将于近期邀请早期测试者和现有的Grok用户测试Grok-1.5Vision（Grok-1.5V），不仅能理解文本，还能处理文档、图表、截图和照片中的内容。Grok-1.5V在多学科推理、文档理解、科学图表、表格处理、屏幕截图和照片等多个领域都能媲美现有的前沿多模态模型。xAI在官方新闻稿中演示了7个Grok-1.5V案例，，包括将白板上的流程图草图转化为Python代码、根据孩子的绘画生成睡前故事、解释流行语、将表格转化为CSV文件格式等等。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

Hugging Face 和 ServiceNow 发布免费代码生成模型 StarCoder

HuggingFace和ServiceNow发布免费代码生成模型StarCoderAI创业公司HuggingFace和ServiceNow发布了免费的代码生成模型。类似DeepMind的AlphaCode、亚马逊的CodeWhisperer和GitHub的Copilot(基于OpenAI的Codex)，StarCoder使用ApacheLicense2.0许可证，允许任何人免费使用，但严格意义上不是开源模型，它禁止用户使用该模型生成或传播恶意代码。StarCoder使用了开源代码数据集TheStack训练，有150亿参数。其数据集包括了逾80种不同编程语言和来自githubissues和commits的文本。#AI来源，https://github.com/bigcode-project/starcoder来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

英伟达联合推出 StarCoder2 模型：生成、补全、调试代码一气呵成

英伟达联合推出StarCoder2模型：生成、补全、调试代码一气呵成英伟达联合HuggingFace和ServiceNow，发布了名为的LLMs系列模型，希望成为代码生成领域的新标准，具备性能、透明度和成本效益等诸多优势。该系列模型包括一个由ServiceNow训练的30亿参数模型、一个由HuggingFace训练的70亿参数模型和一个由英伟达训练的150亿参数模型。这是通过使用名为Stackv2的新代码数据集实现的，该数据集比Stackv1大七倍；新的训练技术也意味着该模型可以更好地理解COBOL等低资源编程语言、数学和程序源代码讨论。StarCoder2经过619门编程语言培训，可以执行源代码生成、工作流生成、文本摘要等专业任务。英伟达表示，开发人员可以利用它进行代码补全、高级代码总结、代码片段检索等，从而提高工作效率。StarCoder2采用BigCodeOpenRAIL-M许可证，允许免版税访问和使用。https://github.com/bigcode-project/starcoder2https://huggingface.co/bigcode频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

发布会演示造假？升腾社区回应：展示的均为真实代码，也将在升腾社区上开放

发布会演示造假？升腾社区回应：展示的均为真实代码，也将在升腾社区上开放针对网传发布会演示造假一事，升腾社区回应称，5月10日，在鲲鹏升腾开发者大会的一场技术讨论上，我们演示了mxRAGSDK功能。本次演示面向开发者，展示如何通过十几行代码即可完成RAG应用开发。现场图片为实时生成，调用的是开源大模型。代码中有time.sleep(6)等表述，是命令等待读取外部开源大模型实时生成的图片，并非调取预置图片。本次展示的均为真实代码，也将在升腾社区上开放，欢迎开发者使用并提出宝贵建议。（新浪科技）

这个名为 Gradio 的开源项目，可在短短几分钟内，为机器学习模型生成一个简洁、优雅的 UI 界面，让你能在浏览器中进行演

这个名为的开源项目，可在短短几分钟内，为机器学习模型生成一个简洁、优雅的UI界面，让你能在浏览器中进行项目演示。通过该界面，你可以完成拖拽上传图像、粘贴文本、声音录制等操作，并查看模型输出内容Gradio适用于：为客户/合作者/用户/学生演示您的机器学习模型使用自动共享链接快速部署您的模型并获得有关模型性能的反馈在开发过程中使用内置的操作和解释工具以交互方式调试模型