教程展示了AI工具鏈整合的未來趨勢，將碎片化任務轉爲端到端自動化系統，適合想提升創作效率的技術型用戶。若需實作細節，可參考影片中的Docker指令與節點配置截圖。
n8n with ComfyUI AI Video Automation Local Setup Walkthrough
n8n 與 ComfyUI 自動化生成本地 AI 視頻
中國 AI 產業重大突破的分析與評論
影片討論了中國AI技術在多模態模型和圖像生成方面的重大突破，以及中國在全球AI競賽中逐漸展現出的技術和能源優勢，對未來產業格局產生深遠影響。
中國在電力產能上的快速增長（目前佔全球30%以上，並以每18個月增加一個美國總產能的速度擴張），將成為未來AI競賽的關鍵優勢，因為AI訓練和應用極度依賴能源供應。
TikTok's New AI Just Beat Google and OpenAI in 38 Tests!
100+ 看來與電影一模一樣的 AI 視頻
100+ AI Videos That Look EXACTLY Like Movies
WAN 2.1 VACE 模型的原生支援
1.3B 模型採用 Creative Commons 非商業授權，14B 模型則為 Apache 2 授權。
影片詳細展示如何在ComfyUI中下載、載入不同模型，根據顯存選擇合適的模型版本，並調整參數以優化生成效果（如步數、強度等）
- ComfyUI現在原生支援WAN 2.1 VACE模型，提供1.3B（適合低顯存顯卡）和14B（適合高顯存顯卡）兩種模型。
- 多種 AI 影片生成工作流程：
- 文字轉影片（Text-to-Video）
- 圖像轉影片（Image-to-Video）
- 影片控制（Video Control）
- 影片外延（Video Outpainting）
- 首尾影格生成（First Frame/Last Frame）
Amazing AI Video Natively in ComfyUI
你的工作將被AI搶走？
人工智慧與機器學習教授 Graham Morehead 回答網友對AI相關的熱搜問題！AI、AGI 和 ASI 之間有什麼區別？如果中國或美國率先實現超級人工智慧，將會產生什麼影響？AI會搶走人類的所有工作嗎？以上這些問題的解答都在本集影片中！
你的工作將被AI搶走？這些產業未來五年將受到衝擊？《雲端情人》的AI伴侶快實現了？如何防範AI竄改影片？人工智慧學教授回答網友對AI的熱搜問題！｜名人專業問答｜GQ Taiwan
Absolute Zero 無人訓練模型！
Absolute Zero 是由清華大學主導的一項創新語言模型訓練方法。這個方法最顯著的特點是不再需要由人類提供的數據進行訓練，而是自動生成問題，然後嘗試自動解決問題來進行學習。過往的監督學習，或者強化學習，一般都是由人類設定目標進行監管，而 Absolute Zero 可以透過自我對弈機制。能夠在數學和程式設計的領域中自動提升推理能力。研究顯示，這種模型不僅在這些領域達到了最先進的性能，甚至超越了由人類策劃的數據去訓練的模型。
nanoVLM 輕量級視覺語言模型 (VLM)
TRAE 1.35 新版整合 MCP
Trae 令我放棄了 Cursor，放棄了 WindSurf，甚至 Cline 等等。因為它擁有更加直觀的操作介面，除了提供傳統的 IDE 功能，亦包括自動編寫代碼、項目管理、插件管理，同時，最新版本亦都直接整合了 MCP 同 MCP 市場。當然亦唔少得 AI Agent。
📢Breaking News TRAE.AI Just Added GAME CHANGING Features!
Trae 大更新！免費 AI IDE 終於支援 MCP，自訂智能體、強大模型 (GPT-4.1/Claude 3.7) 全面進化！
FaceFusion 3.2.0 GPU 詳細安裝教程
💥 FaceFusion 3.2.0 更新不僅帶來了全新的GPU加速，還提升了不少效能與真實感！
🔍 新功能
1️⃣ YOLO NSFW過濾
2️⃣ 多GPU支援
3️⃣ FLAC音訊輸出
4️⃣ 臉部選擇增強
NEW FaceFusion 3.2.0 GPU Installation – Boost Realism & Performance Like Never Before!
MCP vs A2A 技術比較
MCP vs A2A 技術比較
基本定義與原理 MCP（Model Context Protocol）模型上下文協議MCP 是一個由 Anthropic 開發的開放標準協議，目的是讓語言模型（LLM）或 AI 助手能標準化地連接到外部資料來源、工具與服務。可以把它想成是 AI 的「USB-C 接口」──讓 AI 模型可以即插即用地讀取即時資訊、存取資料庫、調用外部工具 。MCP 的設計理念是解決資料孤島問題，讓 LLM 可以取得最新的、動態變化的資訊，提升回答的相關性與正確性 。MCP 是雙向、模組化、安全的設計：每個外部服務是一個小型的 MCP 伺服器，只暴露必要的能力，並由 LLM 應用端（host）控制存取範圍。 A2A（Agent-to-Agent Protocol）代理對代理協議A2A 是 Google 在 2025 年推出的開放標準協議，專門設計來讓不同 AI 代理（Agent）之間能互相通訊、協作與委派任務。A2A 是 MCP 的補充：MCP 解決「模型接資料源」的問題，A2A 則解決「多個代理人互動」的問題 。A2A 基於現有網路標準（HTTP、JSON、SSE），注重安全性與長時間任務協調，支援多種互動模式（文字、表單、音訊、影片）。每個 Agent 透過公開的「Agent Card」（JSON 格式）宣告自己的能力與 API，便於其他代理人發現與互動 。 架構、通訊機制與流程 MCP 架構 Client-Server 架構：LLM 應用（如 Claude Desktop、IDE 插件）是 […]