科學研究不斷表明，真正的學習需要積極參與。這正是 Gemini 幫助您學習的根本所在。除了簡單的文字和靜態圖像，我們現在還在Gemini 應用中推出互動式圖像——這項新功能旨在幫助您以視覺化的方式探索複雜的學術概念。
想像你在研究消化系統或細胞結構。現在，你不再只能看到標籤，而是可以直接點擊圖表中的特定部分，解鎖一個互動式面板。此面板提供即時定義、詳細解釋以及可供深入研究的內容。
透過與圖像互動，Gemini 將學習方式從被動觀看轉變為主動探索。現在，透過某些影像，您可以獲得更多相關主題資訊並提出後續問題。這標誌著學習方式朝著更直覺、更動態、更易於理解的方向邁出了重要一步。
影片教你怎樣用「ComfyUI + OVI 11B」在低 VRAM 顯示卡上做 10 秒有畫又有聲嘅影片生成功能，重點係一步步教你放啱模型檔、設定 workflow，同埋用 LoRA 喺低 steps 都保持畫質。
在 RAG（檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation）流程中融合 HyDE 技術，特別是在社交群組 AI 助理的應用場景。影片詳細說明了 RAG 的基本原理、技術演進、現實挑戰，以及 HyDE 方法如何解決多輪群聊語意檢索問題、具體提升個人化推薦的效果。
這案例對 RAG 技術實戰落地非常有啟發，尤其在社群、記憶建構、個人化需求場景的處理方式。若你有自己的群聊 AI 專案，這種查詢增強流程、高維語意檢索建議、如何平衡效率與準確，是值得深入借鑑的。
AI代理人運作的邏輯與人類極為相似： 感知（Perceive）：理解環境與任務。 決策（Decide）：由大型語言模型（LLM）推理與規劃。 行動（Act）：執行指令、嘗試任務、回饋結果。 這樣的循環讓AI不再只是「輸入輸出」，而是能根據情境持續學習與調整。
Token 是什麼？
Token 是語言模型運算與計費的基本單位。模型會將輸入句子切分為 token，這些 token 可能是單字、子詞、甚至單一字元，每個 token 在模型內都有一個數字編號，模型實際運算都是在這些數值上進行。
不同模型為什麼 token 計算不一樣？
每個模型的 tokenizer（分詞器）都有自己的 vocab（詞彙表）與切分規則。例如同一句「Hello world」經 OpenAI 的 tokenizer 會產生 3 個 token，但用 Google 或 Anthropic 服務則可能是 4 個或更多/更少，這取決於各家詞彙表設計與切分策略。
Token 如何產生？
Tokenizer 首先會從語料訓練出一套詞彙表。簡易的做法如「字符級」切分，每一字元都是一個 token，這會造成 token 數暴增。進化的方法是將高頻出現的詞組合成較長的子詞（subword），減少 token 數，進而提升效率。
罕見詞與特殊語言怎麼分詞？
像人名、亂碼、稀有單詞、冷門語言等若在語料中較少見，會被切成更多更小的 token。這代表使用模型處理中文、粵語、小語種或非主流程式語言時，token 數可能顯著增加，導致 API 成本上升。
Suno AI V5 is INSANE – Suno Studio, MIDI Stems, New Remaster, Hooks
開源 Cosmos DiffusionRenderer 是一個視訊擴散框架，用於高品質影像和視訊的去光和重光。它是原始
DiffusionRenderer 的重大更新，在 NVIDIA 改進的資料管理流程的支持下，實現了顯著更高品質的結果。
最低要求 Python 3.10 NVIDIA GPU 至少配備 16GB VRAM，建議配備 >=48GB VRAM NVIDIA 驅動程式和 CUDA 12.0 或更高版本 至少 70GB 可用磁碟空間
教學：
TRAE 2.0 SOLO 是一款全自動AI編程助理，用戶只需用自然語言描述想法，AI便能自動編寫需求文檔（PRD）、規劃架構、設定技術棧，完成前後端編碼、資料庫連接，並部署至雲端。
整體而言，這是一款功能強大且易用的AI全能開發助手，幫助用戶用一句話完成從設計到部署的整個應用開發過程。
Qwen-Image-Edit 是 Qwen-Image 的圖像編輯版本，基於20B模型進一步訓練，支持精准文字編輯和語義/外觀雙重編輯能力。它具備多項關鍵功能與技術優勢：
