当前位置：首页AI视频Jambot是什么？ Jambot是一个由人工智能驱动的存在于 FigJam中 的小组件。它旨在帮助你更快地启动初稿并加速进展。使用Jambot，你可以与ChatGPT一起在同一画布上创建视觉思维导图、采取多线程方法进行头脑风暴，并生成创意。 Jambot可以做什么？ Jambot功能非常强大，以下是Jambot支持的所有功能组件： 功能名字 功能说明 案例 Prompt Ideate! 产生多个与输入相关的想法。 “Icebreaker questions for our weekly team sync.” Quick question 询问与输入便签有关的问题。 “What can I cook with [sticky text]?” Teach me about this 让 Jambot 解释或者教导输入的便签。 “Impressionism”, “Design systems” Give me… 提供与输入便签相关的信息，包含人、例子、想法、数据和事实。 “US Women’s National Soccer Team”, “Punk rock” Rabbit hole 正如其名，这是一个可以让你打破砂锅问到底，深入探索一个知识点的组件。 “Flamenco” will offer you information on The history of Flamenco or Regional variations of Flamenco music Similar stuff 展示相关主题的分支，开辟新的探索领域。 “Cacio e Pepe” will show you explanations of similar recipes like Aglio e olio Summarize 以 「点」 或者文章的方式总结一群便签。 [Selection of stickies with action items] Rewrite this 让 Jambot 使用不同的语气等去重写一段话 “Thanks for your input, but I will be moving forward with the team’s existing plan” as a polite but assertive Slack message Turn this into a… 可以将输入重写为一个玩笑，诗等。 “Variables in Figma” as a poem Code this up 让 Jambot 以特定的语言去编写相关代码。 “12 column CSS flex box grid” Custom 使用自己的 Prompt，可以将上面的看成 Jambot 提前为你写好的 Prompt。 “Write me a song about the Black-Crowned Night Herons of Lake Merritt.” 如何在Figma中使用Jambot？ Jambot插件地址：https://www.figma.com/community/widget/1274481464484630971/jambot 要开始使用Jambot，打开Figma并创建一个新项目。点击加号图标启动一个新项目，但请注意Jambot位于Figma的fig Jam内。找到小部件面板并搜索Jambot，或者在您最近的小部件中找到它。将Jambot拖放到您的figJam文件中，启动魔法。 总之，Jambot为Figma用户提供了一个创新的工具，以AI的帮助加速设计和创意过程。

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Jambot-强大好用的FigJam AI组件

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文章标题：Jambot是什么？ Jambot是一个由人工智能驱动的存在于 FigJam中 的小组件。它旨在帮助你更快地启动初稿并加速进展。使用Jambot，你可以与ChatGPT一起在同一画布上创建视觉思维导图、采取多线程方法进行头脑风暴，并生成创意。 Jambot可以做什么？ Jambot功能非常强大，以下是Jambot支持的所有功能组件： 功能名字 功能说明 案例 Prompt Ideate! 产生多个与输入相关的想法。 “Icebreaker questions for our weekly team sync.” Quick question 询问与输入便签有关的问题。 “What can I cook with [sticky text]?” Teach me about this 让 Jambot 解释或者教导输入的便签。 “Impressionism”, “Design systems” Give me… 提供与输入便签相关的信息，包含人、例子、想法、数据和事实。 “US Women’s National Soccer Team”, “Punk rock” Rabbit hole 正如其名，这是一个可以让你打破砂锅问到底，深入探索一个知识点的组件。 “Flamenco” will offer you information on The history of Flamenco or Regional variations of Flamenco music Similar stuff 展示相关主题的分支，开辟新的探索领域。 “Cacio e Pepe” will show you explanations of similar recipes like Aglio e olio Summarize 以 「点」 或者文章的方式总结一群便签。 [Selection of stickies with action items] Rewrite this 让 Jambot 使用不同的语气等去重写一段话 “Thanks for your input, but I will be moving forward with the team’s existing plan” as a polite but assertive Slack message Turn this into a… 可以将输入重写为一个玩笑，诗等。 “Variables in Figma” as a poem Code this up 让 Jambot 以特定的语言去编写相关代码。 “12 column CSS flex box grid” Custom 使用自己的 Prompt，可以将上面的看成 Jambot 提前为你写好的 Prompt。 “Write me a song about the Black-Crowned Night Herons of Lake Merritt.” 如何在Figma中使用Jambot？ Jambot插件地址：https://www.figma.com/community/widget/1274481464484630971/jambot 要开始使用Jambot，打开Figma并创建一个新项目。点击加号图标启动一个新项目，但请注意Jambot位于Figma的fig Jam内。找到小部件面板并搜索Jambot，或者在您最近的小部件中找到它。将Jambot拖放到您的figJam文件中，启动魔法。 总之，Jambot为Figma用户提供了一个创新的工具，以AI的帮助加速设计和创意过程。

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更新时间：2024年07月01日

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SkySense是什么？ SkySense是一个由蚂蚁集团开发的20亿参数的多模态遥感基础模型，SkySense是蚂蚁百灵大模型在多模态领域最新的研发成果。SkySense能够处理多种模态的遥感影像，支持土地利用监测、目标识别等任务，并已在支付宝等场景中得到应用。 蚂蚁集团计划开放该模型参数，以促进智能遥感技术的发展。 SkySense的主要特点 多模态处理能力：能够处理和分析多种遥感数据模态，包括文本、红外光、可见光和SAR雷达等。 高参数规模：拥有20亿参数，是目前国际上参数规模最大的多模态遥感模型。 全面的任务覆盖：覆盖了土地利用监测、高分辨率目标识别、地物变化检测等多种遥感感知任务。 高精度识别：在17项测试场景中的指标均超过国际同类产品，识别精度高。 时序遥感影像建模：实现了多分辨率的时序遥感影像建模，提升了在海量数据和多种任务中的泛化能力。 数据集预训练：基于蚂蚁集团内部构建的19亿遥感影像数据集进行预训练。 实际应用：已在支付宝五福节AI互动、蚂蚁医疗数字人等场景中得到应用。 开放合作：蚂蚁集团计划开放SkySense模型参数，与行业共建，推动智能遥感技术的应用发展。 这些特点使得SkySense成为一个强大的遥感数据处理工具，适用于城市规划、森林保护、应急救灾、绿色金融和农业监测等多个重要领域。 SkySense的评测结果 SkySense在总计17项国际权威公开数据集进行了测评，其测试任务类型包括了土地利用监测、高分辨率目标识别、地物变化检测等7种常见遥感感知任务，并与国际上已发布的包括IBM和NASA联合研发的Prithvi等共18个全球主流同类模型做了测试结果比较。数据显示，17项测评中SkySense均名列第一。譬如，在国际高清遥感地物检测榜单FAIR1M 2.0中，SkySense平均精度(mAP)领先第二名超3%。 在刚刚公布的CVPR2024论文入选结果上，SkySense的研究成果亦被收录。CVPR是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，是国际计算机视觉三大顶会之一。 SkySense的应用场景 SkySense模型的应用场景包括： 土地利用监测：监测土地覆盖变化，评估城市扩张、农业用地变化等。 农作物观测：分析农作物生长情况，辅助农业生产和资源管理。 地物变化检测：识别和监测自然灾害后的变化，如洪水、地震等对地表的影响。 城市规划：辅助城市规划和管理，通过遥感数据进行城市基础设施分析。 森林保护：监测森林覆盖率、植被健康状况，支持环境保护工作。 应急救灾：在灾害发生时快速评估受灾区域，为救援行动提供决策支持。 绿色金融：评估环境项目的环境效益，为绿色投资提供数据支持。 农业监测：监测农田健康状况，预测产量，为农业保险和精准农业提供服务。 数字人和AI互动：在支付宝等平台的数字人和AI互动场景中提供技术支持。 科学研究：支持地理学、气候学、生态学等领域的遥感数据研究。 SkySense模型的多模态处理能力和高精度识别使其在这些领域具有广泛的应用潜力。随着技术的进一步发展和模型参数的开放，其应用场景可能会进一步扩展。

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StarCoder是什么？ BigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目，致力于负责任地开发代码的大型语言模型。 StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大型语言模型（代码 LLM），根据来自 GitHub 的许可数据进行训练，包括来自 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter 笔记本。 他们在编程基准方面优于现有的开放代码 LLM，并且匹配或超过封闭模型（如 CoPilot）。 上下文长度超过 8,000 个标记，他们可以处理比任何其他开放式 LLM 更多的输入。他们可以充当技术助手，自动完成代码，修改代码并用自然语言解释代码。 这些模型是在改进的 OpenRAIL 许可下发布的，使公司更容易将它们集成到他们的产品中。这些模型有望成为社区使用和适应其用例和产品的坚实基础。 已使用 Python 的 HumanEval 基准对 StarCoder 进行了评估，发现其性能优于大型模型，例如 PaLM、LaMDA 和 LLaMA - 尽管更小！ 如何使用？ Paper: A technical report about StarCoder. GitHub: All you need to know about using or fine-tuning StarCoder. StarCoder: StarCoderBase further trained on Python. StarCoderBase: Trained on 80+ languages from The Stack. StarEncoder: Encoder model trained on TheStack. StarPii: StarEncoder based PII detector. Tools & Demos StarCoder Chat: Chat with StarCoder! VSCode Extension: Code with StarCoder! StarCoder Playground: Write with StarCoder! StarCoder Editor: Edit with StarCoder!

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