Google DeepMind Blog
Google DeepMind重大AI音乐模型更新，在音乐性、歌词和人声方面有显著提升，现已在Flow Music中供创意专业人士使用。 (score: 0.95)
Google DeepMind发布了最新的音乐生成模型Lyria 3.5，现已在Google Flow Music中上线。此次更新在音乐性上实现了更丰富的旋律结构；歌词方面提升了提示遵循度和结构意识；人声更加富有表现力和情感，发音更清晰；并增加了对节奏和时长的创意控制。用户即日起可在Flow Music中体验，创作更精致的音乐作品。
- Lyria 3.5今日在Google Flow Music中发布
- 改善的音乐性，支持更复杂的旋律结构
- 增强的歌词功能，更好的提示遵循度和结构意识
- 改进的人声，更富有表现力和情感，发音更准确
- 对输出节奏和时长的创意控制
Google DeepMind / Lyria / music generation / AI / Google Flow Music / musicality / lyrics / vocals / creative control / model / Google Labs
GitHub Blog
实用指南，通过分组更新和调整节奏减少Dependabot拉取请求干扰，提供可操作的配置示例。 (score: 0.85)
GitHub博客文章介绍如何通过分组更新、将节奏改为每月一次以及利用安全更新绕过常规计划来减少Dependabot拉取请求干扰。以微软GCToolkit为例，从每日单个更新改为每个生态系统每月一次批量拉取请求。关键配置包括设置schedule.interval为monthly、使用带通配符的groups以及覆盖所有生态系统。新的默认冷却期将版本更新延迟三天以确保安全，而安全修复立即执行。建议组合这些设置以实现更安静、更易管理的依赖维护。
- 将所有依赖更新分组到每周或每月一次的拉取请求中，显著减少干扰。
- 将schedule.interval设置为monthly或weekly可避免每日涌入的更新PR。
- 覆盖实际使用的所有生态系统（如Java的Maven），确保所有依赖都得到更新。
- 安全更新不受节奏影响，在漏洞披露时立即提出。
- 版本更新的默认三天冷却期为防止恶意发布增加了安全性。
- 在组中使用通配符"*"批量合并所有更新，或拆分为命名组以实现更精细的控制。
- 对于单仓库，使用directories键和glob模式以及group-by: dependency-name来合并更新。
Dependabot / GitHub Actions / supply chain security / open source / dependency management / version updates / security updates / cooldown / monorepo / Maven / GCToolkit / best practices