Knowledge Graph RAG 是個現代、響應迅速，基於 Web 的知識圖譜 RAG 應用程序，可以回答有關您上傳的文檔的問題、可視化知識圖譜並管理專用的關鍵字。
Knowledge Graph RAG 是個現代、響應迅速，基於 Web 的知識圖譜 RAG 應用程序，可以回答有關您上傳的文檔的問題、可視化知識圖譜並管理專用的關鍵字。
VisionThink 利用強化學習自主學習減少視覺 token。與傳統的高效 VLM 方法相比，這方法在微粒度基準測試（例如涉及 OCR 相關任務的基準測試）上取得了顯著的提升。 由香港中文大學，香港大學，科技大學大聯合開發
VisionThink 利用強化學習自主學習減少視覺 token。與傳統的高效 VLM 方法相比，這方法在
微粒度基準測試（例如涉及 OCR 相關任務的基準測試）上取得了顯著的提升。
由香港中文大學，香港大學，科技大學大聯合開發
VisionThink: Smart and Efficient Vision Language Model via Reinforcement Learning
ART 是一個開源強化學習框架，它允許 LLM 從經驗中學習，從而提高代理的可靠性。 ART 提供了符合人體工學的框架，可將 GRPO 整合到任何 Python 應用程式中。 RULER（Relative Universal LLM-Elicited Rewards）透過使用 LLM-as-judge 自動評分代理軌跡，消除了手動設計獎勵函數的需要。只需在系統提示字元中定義您的任務，RULER 就會處理剩下的工作—— 無需標記資料、專家回饋或獎勵工程。
ART 是一個開源強化學習框架，它允許 LLM 從經驗中學習，從而提高代理的可靠性。 ART 提供了符合人體工學的框架，可將 GRPO 整合到任何 Python 應用程式中。
RULER（Relative Universal LLM-Elicited Rewards）透過使用 LLM-as-judge 自動評分代理軌跡，消除了手動設計獎勵函數的需要。只需在系統提示字元中定義您的任務，RULER 就會處理剩下的工作—— 無需標記資料、專家回饋或獎勵工程。
Ollama-Web-UI-RAG 是一個功能豐富的現代化 Web 介面，用於與 Ollama 模型進行互動。這款企業級 Web UI 提供全面的聊天體驗，並具備先進的 RAG（檢索增強生成）功能、基於專案的向量資料庫儲存、強大的會話管理以及豐富的文件處理功能。
Ollama-Web-UI-RAG 是一個功能豐富的現代化 Web 介面，用於與 Ollama 模型進行互動。這款企業級 Web UI 提供全面的聊天體驗，並具備先進的 RAG（檢索增強生成）功能、基於專案的向量資料庫儲存、強大的會話管理以及豐富的文件處理功能。
這個教程介紹如何使用 Flux Kontext 和 VACE 第一幀/最後一幀在 ComfyUI 中創建基於關鍵幀的高級動畫！Kontext 瞭解完整的圖像上下文，而 VACE 允許在起始幀和完全不同的最終姿勢或角色之間無縫移動。無論您是將一個人變形為另一個人，還是為角色的姿勢製作跨時間的動畫，這都是 AI 視頻生成的一個突破。
這個教程介紹如何使用 Flux Kontext 和 VACE 第一幀/最後一幀在 ComfyUI 中創建基於關鍵幀的高級動畫！Kontext 瞭解完整的圖像上下文，而 VACE 允許在起始幀和完全不同的最終姿勢或角色之間無縫移動。無論您是將一個人變形為另一個人，還是為角色的姿勢製作跨時間的動畫，這都是 AI 視頻生成的一個突破。
VACE First Last + Kontext: KeyFrame Animation When You Only Have One Frame! ComfyUI Tutorial & Demos
由音訊驅動的人體動畫技術，以面部動作同步且畫面吸睛的能力，已經有很顯著的進步。然而，現有的方法大多專注於單人動畫，難以處理多路音訊輸入，也因此常發生音訊與人物無法正確配對的問題。 MultiTalk 為了克服這些挑戰，提出了一項新任務：多人對話影片生成，並引入了一個名為 MultiTalk 的新框架。這個框架專為解決多人生成過程中的難題而設計。具體來說，在處理音訊輸入時，我們研究了多種方案，並提出了一種**標籤旋轉位置嵌入（L-RoPE）**的方法，來解決音訊與人物配對不正確的問題。香港科技大學數學與數學研究中心及電子與電腦工程系有份參與。
由音訊驅動的人體動畫技術，以面部動作同步且畫面吸睛的能力，已經有很顯著的進步。然而，現有的方法大多專注於單人動畫，難以處理多路音訊輸入，也因此常發生音訊與人物無法正確配對的問題。
MultiTalk 為了克服這些挑戰，提出了一項新任務：多人對話影片生成，並引入了一個名為 MultiTalk 的新框架。這個框架專為解決多人生成過程中的難題而設計。具體來說，在處理音訊輸入時，我們研究了多種方案，並提出了一種**標籤旋轉位置嵌入（L-RoPE）**的方法，來解決音訊與人物配對不正確的問題。香港科技大學數學與數學研究中心及電子與電腦工程系有份參與。
OmniAvatar 是一種創新的音訊驅動全身視訊生成模型，它透過提高唇形同步精度和自然動作來增強人體動畫。 OmniAvatar 引入了一種逐像素多層音訊嵌入策略，可更好地捕捉潛在空間中的音訊特徵，從而增強不同場景下的唇形同步效果。為了在有效融合音訊特徵的同時保留基礎模型的提示驅動控制能力，我們採用了基於 LoRA 的訓練方法。大量實驗表明，OmniAvatar 在臉部和半身視訊生成方面均超越現有模型，能夠提供基於文字的精準控制，用於創建播客、人機互動、動態場景和歌唱等各個領域的影片。
OmniAvatar 是一種創新的音訊驅動全身視訊生成模型，它透過提高唇形同步精度和自然動作來增強人體動畫。 OmniAvatar 引入了一種逐像素多層音訊嵌入策略，可更好地捕捉潛在空間中的音訊特徵，從而增強不同場景下的唇形同步效果。為了在有效融合音訊特徵的同時保留基礎模型的提示驅動控制能力，我們採用了基於 LoRA 的訓練方法。大量實驗表明，OmniAvatar 在臉部和半身視訊生成方面均超越現有模型，能夠提供基於文字的精準控制，用於創建播客、人機互動、動態場景和歌唱等各個領域的影片。
NVIDIA 與 Black Forest Labs 合作，使用NVIDIA TensorRT軟體開發套件和量化技術針對NVIDIA RTX GPU 優化 FLUX.1 Kontext [dev]，從而以更低的 VRAM 要求提供更快的推理速度。
NVIDIA 與 Black Forest Labs 合作，使用
NVIDIA TensorRT軟體開發套件和量化技術針對
NVIDIA RTX GPU 優化 FLUX.1 Kontext [dev]，
從而以更低的 VRAM 要求提供更快的推理速度。
MTVCrafter 是專門用來製作高品質的數字人動畫。現有方法依賴二維渲染的姿態影像進行運動引導，這限制了其泛化能力並丟棄了重要的三維資訊。MTVCrafter 有兩個厲害的設計：第一個是 4DMoT（4D 運動標記器），能夠將三維動作轉成 4D 運動標記，比二維圖片更精準地捕捉時間和空間的細節！第二個是 MV-DiT（運動感知影片 DiT），用了一個特別的 4D 位置編碼技術，讓動畫在複雜的三維世界裡也能流暢又生動。實驗結果的 FID-VID 分數達到 6.98，比第二名強了 65%，不管是單人、多人、全身或半身的角色，還是各種風格和場景，它都能輕鬆搞定！
MTVCrafter 是專門用來製作高品質的數字人動畫。現有方法依賴二維渲染的姿態影像進行運動引導，這限制了其泛化能力並丟棄了重要的三維資訊。MTVCrafter 有兩個厲害的設計：第一個是 4DMoT（4D 運動標記器），能夠將三維動作轉成 4D 運動標記，比二維圖片更精準地捕捉時間和空間的細節！第二個是 MV-DiT（運動感知影片 DiT），用了一個特別的 4D 位置編碼技術，讓動畫在複雜的三維世界裡也能流暢又生動。實驗結果的 FID-VID 分數達到 6.98，比第二名強了 65%，不管是單人、多人、全身或半身的角色，還是各種風格和場景，它都能輕鬆搞定！
Gemma 3n 是一款開源生成式 AI 模型，針對手機、筆記型電腦和平板電腦等日常設備進行了最佳化。包括逐層嵌入 (PLE) 參數快取和 MatFormer 模型架構，可靈活降低運算和記憶體需求。模型同時具備音訊輸入處理、文字和視覺資料處理等功能。 Gemma 3n 模型的參數在 E2B 模型的標準執行過程中，執行模型時會載入超過 50 億個參數。然而，使用參數跳過和 PLE 快取技術，該模型可以在有效記憶體負載略低於 20 億（19.1 億）個參數的情況下運行。Huggingface 下載
Gemma 3n 是一款開源生成式 AI 模型，針對手機、筆記型電腦和平板電腦等日常設備進行了最佳化。包括逐層嵌入 (PLE) 參數快取和 MatFormer 模型架構，可靈活降低運算和記憶體需求。模型同時具備音訊輸入處理、文字和視覺資料處理等功能。
Gemma 3n 模型的參數在 E2B 模型的標準執行過程中，執行模型時會載入超過 50 億個參數。然而，使用參數跳過和 PLE 快取技術，該模型可以在有效記憶體負載略低於 20 億（19.1 億）個參數的情況下運行。Huggingface 下載
Announcing Gemma 3n Preview: Powerful, Efficient, Mobile-First AI
