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METAL 通过将任务分解为专门的、迭代的步骤，提供了一种平衡的多代理方法。这种方法不仅促进了视觉设计向 Python 代码的精确转换，还为错误检测和修正提供了系统化的流程。随着计算资源的增加，METAL 的性能表现也呈现出接近线性的提升，这为其在精确要求较高的应用场景中提供了实用潜力。,微软作为 OpenAI 的最大投资者，也在承担着这一系列的成本压力。因此，微软正在寻求通过将更多 AI 计算任务转移到用户的设备上来降低这些支出。用户需要自己承担硬件及其运行成本，从而可能减少微软的运营负担。,🖼️ 图像生成市场发生剧变，Black Forest Labs的Flux系列模型占据近40%市场份额。,🔒 用户jian成功破解Manus系统，获取了重要信息，显示系统的代码仅用于接收命令。

在当今数据可视化领域，生成准确反映复杂数据的图表仍然是一项微妙的挑战。图表不仅需要捕捉精确的布局、色彩和文本位置，还需将这些视觉细节转化为代码，以重现预期的设计。然而，传统方法通常依赖于直接提示视觉 - 语言模型（VLM），如 GPT-4V，这在将复杂视觉元素转化为语法正确的 Python 代码时，常常遇到困难。即使是微小的差错也可能导致图表未能达到设计目标，这在金融分析、学术研究和教育报告等领域尤其重要。,,Manus AI系统刚上线便吸引了大量用户关注，然而不久后系统被用户jian破解，获取了重要信息。该系统并非独立模型，而是基于Claude Sonnet构建，并配备29种工具。Manus团队对此回应，强调用户可以直接访问沙盒，代码仅用于接收命令，并表示将开源更多内容。季逸超提到使用Claude及Qwen微调版本，正在测试Claude3.7，期待其更新潜力。,5、网易有道推出新一代14B小参数翻译大模型，提升翻译精度与效率,🚀 DeepSeek R2计划于3月17日发布，可能成为AI领域的强劲竞争者。