预测:微软和亚马逊将推出人工智能硬件设备。
但这些预警系统有局限性，存在误报和漏报的情况。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
然而，在编写markdown时，它的建议往往冗长而且总是积极向上，几乎不可能得到一个消极的句子!此外，它的内联建议有时可能会让人讨厌，因为它并不真正“理解”你的代码。
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