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。
AI 代理才是真正的智慧：AI Agent 究竟如何完成你的工作！？
AI 代理才是真正的智慧
認識 Token
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。
Most devs don't understand how LLM tokens work
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Suno AI V5 專業音樂製作
Suno AI V5 is INSANE – Suno Studio, MIDI Stems, New Remaster, Hooks
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NVidia Cosmos 重組光源
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
Relight Any Scene with AI: NVIDIA Research Unveils DiffusionRenderer
教學：
NVIDIA's new AI Just Made Any Video Relightable (DiffusionRenderer Demo)
Nano Banana 貼士
30 Nano Banana Issues FIXED! 30 Pro Tips You Can’t Afford to Miss 🚀
TRAE 2.0 SOLO 實測結果
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。
TRAE 2.0 SOLO Review: Zero Bugs AI Coding
Qwen-Image-Edit
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：
- 精準文字編輯：支援中英文文字的增、刪、改，並能保留原始文字的大小、字體與樣式。這得益於 Qwen-Image 獨特的文字渲染能力被擴展至編輯任務。
- 雙重語義/外觀編輯：不僅能進行風格轉換、物件增刪等視覺外觀編輯，也支援 IP 創作、物件旋轉等高層次語義編輯。這透過將輸入影像同時饋入 Qwen2.5-VL（語義控制）和 VAE 編碼器（外觀控制）實現。
- 強大跨基準效能：在多個公開基準測試中，Qwen-Image-Edit 在編輯任務上取得了最先進（SOTA）成果。
This new AI image editor is a BEAST. Qwen Image Edit tutorial
建立一個本機語音 AI 代理
影片展示了如何利用 FastRTC 建立一個免費且本地運行的語音 AI 代理。這個系統的關鍵優勢在於它無需昂貴的 GPU 即可在 CPU 上運行，並確保使用者資料的 100% 私密性。它結合了 FastRTC 作為即時通訊庫、Gemma 作為語言模型 (LLM) 和 Coqui 作為文本轉語音 (TTS) 引擎，全部皆為開源工具。儘管存在回應延遲和語音自然度等局限性，但此設定在隱私性、成本效益和易用性方面表現出色，尤其適用於語言練習、互動式日記和講故事等不需要即時回應的應用場景。
Build A Free & Local Voice AI Agent Using FastRTC
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Top 0.1% AI Researchers – BYTES LLM Inputs
這是 AI 領域的「秘密突破」，僅有頂尖 0.1% 的研究者知曉：直接將原始位元組（raw bytes）輸入大型語言模型（LLMs），並使用代數拓撲（algebraic topology）分析，透過持久同調（persistent homology）揭示傳統模型無法察覺的隱藏資料結構。這可能改變 AI 處理多模態資料（如文字、影像、影片）的未來。
SECRET: Top 0.1% AI Researchers - BYTES LLM Inputs - Topology - Persistent Homology - Episode 1
成為頂尖 0.1% AI 研究者的 1 項技能
1 SKILL To Become Top 0.1% AI Researcher
影片詳細介紹：1 SKILL To Become Top 0.1% AI Researcher – EP.7 – Making LLMs Take Bytes As Input
這是系列影片的第 7 集，聚焦於 AI 研究中的前沿技術：讓大型語言模型（LLMs）直接以位元組（bytes）作為輸入，繞過傳統的標記化（tokenization）限制。
影片的目標是引導觀眾一步步進行 AI 研究，探討如何在開放源碼社區中領先於像 OpenAI 或 xAI 這樣的巨頭。Vuk Rosić 強調，這項技術能讓模型更快、更高效，因為數位世界本質上就是由位元組組成。他分享自己的研究過程，包括想法構思、代碼解釋、實驗設計，並鼓勵觀眾 fork GitHub 儲存庫參與。影片中提到，Elon Musk 最近表示 xAI 將取代 tokenizer，這讓這項研究更具時效性。