Dover利用AI为招聘提供排序和聊天助手
[“HR筛选应聘者”，”快速处理大量简历”]
Mary使用Dover的AI在一天内处理了300份简历
John设置了筛选条件，快速找到了需要的应聘者
小王利用Dover发布招聘需求，第二天就匹配到了合适人选
AI排序应聘者
设置筛选条件
获得应聘者详情
集成ATS
发布免费职位
https://www.dover.com/ai-sorting
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GLM-Realtime是智谱推出的全新端到端多模态模型，具备低延迟的视频理解与语音交互能力，特别融入清唱功能，让大模型在对话中能展现歌唱才能。模型支持长达2分钟的内容记忆以及Function Call功能，支持灵活调用外部知识和工具，拓展应用范围。GLM-Realtime API已经上线智谱开放平台，现阶段可以免费调用，为AI硬件发展提供智能基础，助力开发者实现应用创新。
低延迟交互：实现低延迟的视频理解与语音交互，让用户在使用过程中感受到近乎实时的响应，提升交互体验。2分钟内容记忆：在视频通话等场景中，具备长达2分钟的内容记忆能力，能更好地理解和把握对话的上下文，使交互更加连贯、自然。实时打断能力：人类用户能随时打断AI的发言，AI能及时响应这种打断，调整后续的回复或行为。清唱功能：创新性地实现清唱功能，让大模型具备在对话中的歌唱能力。Function Call功能：支持灵活调用外部知识和工具，结合更多的资源和功能，拓展到更广泛的商业场景。视频互动：基于手机或AIPC（人工智能个人计算机）的摄像头，AI能与用户进行视频互动。
项目官网：BigModel
智能教育：在在线教育平台中，基于视频和语音交互为学生提供个性化的学习辅导，实时解答问题，提升学习效果。智能客服：在企业客户服务中作为视频客服助手，基于视频和语音与客户实时互动，快速准确地解答问题，提高客户满意度。娱乐互动：在虚拟偶像领域，赋予虚拟偶像生动的交互能力，用视频和语音与粉丝互动，增强粉丝的参与感和粘性。智能家居控制：在智能家居系统中，用语音指令和视频理解实现智能家居设备的联动控制，提升家居生活的便利性和舒适度。医疗健康咨询：在远程医疗领域，辅助医生进行远程问诊，用视频观察患者症状，结合语音描述提供诊断建议，提升医疗服务的可及性。
智能问答助手
“用于提供基于文档和视频的智能问答服务”
通过上传的文档，快速获得准确的答案
引用视频中的内容，获取相关问题的回答
使用 AI 进行文档的语义分析，提取关键信息
通过引用文档提供答案
准确快速的回答
处理 PDF、视频和网页
https://www.anyquestions.ai/
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CogView-3-Flash 是智谱推出的首个免费AI图像生成模型，能根据文本描述生成高审美分数的图像，支持多种分辨率，满足专业领域需求。模型具备创意多样性，基于用户输入生成富有想象力的图像，为创意工作提供灵感。CogView-3-Flash 拥有快速推理速度，能实时生成图像，迅速响应用户需求。CogView-3-Flash 应用场景广泛，如肖像生成、PPT 插图等，能提高工作效率，助力用户将创意快速转化为视觉作品。
基于文本描述生成图像：用户输入详细的文本提示，模型能理解语义信息，生成与之对应的图像。支持多种风格和场景：无论是现实场景、艺术作品还是抽象概念，都能生成。满足不同应用场景需求：提供多种分辨率选项，包括1024×1024、768×1344、864×1152、1344×768、1152×864、1440×720、720×1440等。
项目官网：BigModel
肖像生成
PPT配图
广告：用在创意广告素材制作，如生成产品宣传海报、社交媒体广告配图等。设计领域：在 UI/UX 设计中生成界面元素原型，如图标、按钮样式、背景图案等。艺术创作：帮助艺术家和插画师探索新艺术风格，生成绘画与插画的参考图像。教育与培训：教师制作教学课件，生成与教学内容相关的图像；在线教育平台设计课程，生成配套图像资源，提升课程吸引力。娱乐：游戏开发者生成游戏角色概念图、场景草图等。
秒级响应的对话式人工智能
“Bland Turbo适用于各种对话场景，包括在线客服、智能助手、自动应答等。”
秒级响应速度
质量与人类相匹配
实时回答
稳定性高
https://www.bland.ai/turbo
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MangaNinja是基于参考图像的线稿上色方法，具备精准匹配和细致控制的能力。通过创新的补丁重排模块和点驱动控制方案，提升了上色的准确性与图像质量。能应对多样化的上色挑战，包括极端姿势和多参考图像的协调，实现高质量的互动上色体验。
基于参考的线条艺术上色：通过参考图像为线稿提供上色指导，实现精确的颜色匹配。精确的角色细节转录：补丁重排模块促进参考彩色图像和目标线稿之间的对应学习，增强模型的自动匹配能力。细粒度的交互控制：点驱动控制方案使得用户可以对颜色进行精细匹配，尤其在处理复杂场景时表现出色。处理复杂场景：能有效解决角色姿势变化大或细节缺失等问题，当涉及多个对象时，点引导能有效防止颜色混淆。多参考图像的和谐上色：用户可以通过选择多个参考图像的特定区域来进行多参考图像的上色，为线稿的各个元素提供指导，有效解决相似视觉元素之间的冲突。
架构设计Reference U-Net：鉴于线稿上色对细节要求的严格性，MangaNinja引入了一个Reference U-Net，使用VAE将参考图像编码为4通道潜在表示，然后提取多级特征以与主要的Denoising U-Net融合。Denoising U-Net：Denoising U-Net是MangaNinja的核心组件之一，负责将编码后的参考图像特征与线稿进行融合，逐步去除噪声，生成最终的上色图像。创新设计补丁重排模块：补丁重排模块是MangaNinja的关键创新之一。促进参考彩色图像与目标线稿之间的对应学习，通过将参考图像分割成多个小块，在这些小块之间进行重排，增强模型的自动匹配能力。点驱动控制方案：用户可以通过在参考图像和线稿上预定义特定点，来指导上色过程，实现细粒度的颜色匹配。训练策略条件丢弃：在训练过程中，随机丢弃部分参考图像特征，迫使模型学习更鲁棒的匹配能力。渐进式斑块混洗：逐步增加斑块混洗的复杂度，使模型在不同阶段都能学习到有效的匹配策略。
项目官网：https://johanan528.github.io/MangaNinjiaGithub仓库：https://github.com/ali-vilab/MangaNinjiaarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08332
漫画创作：漫画创作者可以用MangaNinja快速为新绘制的线稿上色，通过输入线稿和参考图像，MangaNinja能自动识别和应用颜色，实现高精度的上色效果。插画设计：MangaNinja的点驱动控制方案使得用户可以对颜色进行精细调整，确保每个细节的颜色都符合设计要求。平面设计：设计师可以用MangaNinja的多参考协调功能，从多个参考图像中提取颜色，完成独特的设计作品。数字艺术创作：数字艺术家可以用MangaNinja快速完成线稿的上色工作，将更多的时间和精力投入到创意构思和细节调整上。
分享生活点滴
“用户可以随时随地与好友聊天、互发 Snap 以及视频通话，同时也可以通过特效镜头记录生活，探索故事和地图上的内容。”
用 Snapchat 给好友发送有趣的照片和视频
在 Snapchat 上探索朋友的故事和特效镜头
通过 Snapchat 与Ai聊天和视频通话
发送 Snap
探索故事和特效镜头
聊天
地图
广告
https://www.snapchat.com/
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AutoMouser是Chrome扩展程序，能智能地跟踪用户交互，基于OpenAI的GPT模型自动生成Selenium测试代码。通过记录用户的浏览器操作，如点击、拖动、悬停等，将其转化为结构清晰、易于维护的Python Selenium脚本，简化自动化测试的创建过程。
实时交互跟踪：能实时捕捉用户的浏览器操作，包括点击、输入、滚动等，精准地记录下用户在网页上的各种交互行为，为自动化测试提供详细的操作数据。自动代码生成：借助OpenAI的GPT模型，将记录下来的用户操作自动转化为Selenium测试代码，生成Python Selenium脚本，简化自动化测试的创建过程，提高了测试效率。智能输入整合：对用户的输入操作进行智能整合，优化代码结构，使生成的测试脚本更加简洁、高效，便于后续的维护和修改。窗口大小变化检测：能检测浏览器窗口的大小变化，确保生成的测试代码能够适应不同的窗口尺寸，提高测试的兼容性和稳定性。JSON动作日志导出：支持将用户的交互数据导出为JSON格式的动作日志文件，方便用户对原始数据进行查看、分析和进一步处理，也为测试的调试和优化提供了便利。多种XPath生成策略：采用多种XPath生成策略，能更准确地定位网页元素，提高测试的准确性和可靠性，确保自动化测试顺利执行。代码结构优化：输出的Selenium测试代码结构清晰、整洁，易于阅读和理解，方便开发人员进行后续的开发和维护工作，有助于提升团队协作效率。
Github仓库：https://github.com/guoriyue/AutoMouser
安装扩展程序：访问Github仓库，克隆该仓库或下载源代码。打开Chrome浏览器并导航至chrome://extensions/页面。在右上角启用“开发者模式”。点击“加载未打包的”并选择扩展目录。在background.js中配置你的OpenAI API密钥。使用扩展程序：点击Chrome工具栏中的AutoMouser图标开始录制。执行你想要自动化的操作。再次点击图标停止录制并生成代码。下载两个文件：tracking_log.json（原始交互数据）和selenium_test.py（生成的Selenium测试脚本）。在Python环境中检查并运行生成的Selenium代码。
自动化测试脚本生成：软件开发者和测试工程师可以快速生成自动化测试脚本，通过记录浏览器操作并转化为Python Selenium脚本，简化测试创建流程，提高测试效率和准确性。用户交互行为记录：能实时追踪用户的点击、输入、滚动等交互操作，并将这些操作记录下来，以JSON格式导出操作日志，方便对用户行为进行分析和研究。测试用例的快速创建：帮助测试人员快速创建测试用例，减少手动编写测试脚本的时间和复杂性，适合需要频繁进行浏览器自动化测试的专业人士。
与PDF文件对话，总结和提问
Bunni.AI适用于各种场景，包括研究论文、新闻文章、学术出版物、指南和使用说明等。它帮助用户快速找到所需信息，节省时间和精力。
上传研究论文并提问关键问题
总结新闻文章的主要观点
提取指南中的关键信息
上传PDF文件并进行对话
提问PDF文件并获得回答
总结PDF文件的内容
https://bunni.ai
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CogVideoX-Flash 是智谱推出的首个免费AI视频生成模型，继承CogVideoX自研的端到端视频理解模型，具备强大的视频生成能力。CogVideoX-Flash支持文生视频，依据输入的文本描述精准地生成相应的动态视频内容；还支持图生视频，能对输入的图片进行深度解析，提取图片中的关键信息、元素特征及潜在语义，为视频增添听觉享受，CogVideoX-Flash广泛应用于多种场景，为用户带来视觉与听觉的双重盛宴。
文本到视频（Text-to-Video）：根据用户输入的详细文本描述，生成与之匹配的动态视频内容。图像到视频（Image-to-Video）：对输入的静态图片进行深度解析，提取图片中的关键信息、元素特征及潜在语义。高分辨率支持：支持多种分辨率，最高可达 4K（3840×2160），包括 720×480、1024×1024、1280×960、960×1280、1920×1080、1080×1920、2048×1080 等。长视频时长：支持长达 10 秒的视频时长，满足更多场景需求。高帧率：支持高达 60fps 的帧率，显著提升视频的流畅度。AI 音效：为生成的视频添加匹配的音效，增强视频的视觉冲击力和听觉体验。
项目地址：BigModel
内容创作：辅助视频创作者快速生成创意视频，节省时间和成本，适用于短视频、广告、动画等制作。教育领域：帮助教师制作生动的教学视频，将抽象知识形象化，提高教学效果和学生的学习兴趣。广告与营销：企业高效制作吸引人的广告视频，增强品牌宣传效果，提升市场竞争力。社交媒体：用户轻松创作个性化的社交媒体视频，增加内容的趣味性和传播力，提升个人或品牌的影响力。个人项目：支持个人用户为自己的项目、活动或兴趣爱好制作视频，如旅行记录、生活分享、艺术创作等，丰富个人表达方式。
