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学术前沿
Google Brain 的图像生成 AI: Imagen
4 月，OpenAI 展示了他们的最新研究成果——图像生成神经网络 DALL-E 2，其效果与清晰度一时震惊业界。
然而仅仅几周之后，Google Brain 团队就推出了旗下的图像生成 AI——Imagen。它的表现甚至比 DALL-E 2 更好：由 Imagen 所生成的图像不仅在计算机生成图像评价标准中获得了更高的分数，也获得了更多人类评委的青睐。
5 月 23 日，Google Brain 团队在 arXiv 上发表了关于 Imagen 的论文：基于深度语言理解的真实感渲染文本-图像扩散模型 (Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding)。
这篇文章提出了一个关键的发现：在通用的大型语言模型（如 T5）上进行基于纯文本语料库上的预训练，能够为图像合成 encode 文本提供惊人的效果——在 Imagen 中增加语言模型的大小，比增加图像扩散模型的的大小更能提高样本的保真度和图像-文本的一致性。
这篇文章也提出了一个用于更深入地评估文本-图像模型的 benchmark: DrawBench。通过 DrawBench，作者团队将 Imagen 与最近的方法（包括 VQ-GAN+CLIP, Latent Diffusion Models 和 DALL-E 2）进行了比较，发现人类评委更加青睐 Imagen，而不是其他模型。
更多信息请查看 Imagen 的官方网站。
GitHub 的 AI 代码生成工具 Copilot 将对学生免费开放
去年 6 月，微软旗下的 GitHub 和 OpenAI 联手推出了 AI 代码生成工具 Copilot。该工具由一个名为 Codex 的 AI 模型驱动，该模型在数十亿行公共代码的基础上进行了训练，可以根据现有代码的上下文自动生成建议的代码。程序员甚至还可以写一句描述功能实现逻辑的注释（如 "列出某组织在 GitHub 上所有 repo 的名字" (List all names of GitHub repositories of an org.)），让 Copilot 根据注释自动生成代码。
5 月 24 日，微软在 Microsoft Build 2022 上宣布 Copilot 将在今年夏天普遍可用。Copilot 也将免费提供给学生和“经过验证的”开源贡献者。GitHub 表示之后会披露更多信息。
Copilot 还会推出新功能——Copilot Explain。它可以把代码翻译成自然语言描述。这个项目的目的是帮助新手开发者或者那些不熟悉代码库的人。
更多信息请查看 Copilot 的官方网站。
技术基础
Stack Overflow 上 Java 常见问答汇总
这是一本免费的 Java 学习材料。
作者将 Stack Overflow 上 Java 的常见问答分门别类整理成了一本书，从数据类型到内存模型无所不包。
设计哲学
我编程 20 年的指导原则
作者总结 20 年的编码生涯，提出了 20 条他职业生涯中的指导原则。
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