LTX-Video 是第一個基於 DiT 的視訊生成模型，可以即時產生高品質的視訊。它可以以 1216×704 的分辨率生成 30 FPS 的視頻，比觀看這些視頻的速度還快。該模型在多樣化影片的大規模資料集上進行訓練，可以產生具有逼真和多樣化內容的高解析度影片。模型支援文字轉圖像、圖像轉影片、基於關鍵影格的動畫、影片擴充（正向和反向）、影片轉影片以及這些功能的任意組合。
LTX-Video 0.96
SkyReels-V2 生成無限長度影片
Skywork 是一個創新的研究團隊，致力於推動法學碩士和多模式理解。它們的使命是透過視覺和語言開發並實現無縫互動的尖端模型和資料集來突破人工智慧的界限。模型支援文字到視訊（T2V） 和圖像到視訊（I2V） 任務，並且可以在同步和非同步模式下進行推理。
影片長度限制的突破：雖然像 LTXV 和 HuanYun 等模型在速度或品質方面表現出色，但它們通常限制生成約 5 到 10 秒的短片。Frame pack 可以生成高達 60 秒的高品質影片，但 60 秒是其最大長度。Skyreels V2 透過其稱為「擴散強制 (diffusion forcing)」的技術，可以讓您生成長達 60 秒甚至可能更長的影片。技術上，擴散強制模型可以透過不斷訓練一個擴散強制取樣器並在最後組合每個結果來無限延長影片長度。
Skyreels V2 - Best Video Model for High Quality Infinite Length
MiniMax MCP server
MiniMax 模型上下文協定 (MCP) 伺服器，可與強大的文字轉語音和視訊/圖像生成 API 進行互動。此伺服器允許 MCP 用戶端（如 Claude Desktop 、 Cursor 、 Windsurf 、 OpenAI Agents 等）產生語音、複製聲音、產生視訊、產生影像等。
GitHub 官方 MCP 伺服器
GitHub MCP 伺服器是一個模型上下文協定 (MCP) 提供與 GitHub API 無縫整合的伺服器，為開發人員和工具提供自動化和互動功能。提供一鍵安裝。完成後，切換代理模式，伺服器將會自動啟動。
Introducing the GitHub MCP Server: AI interaction protocol | GitHub Checkout
FramePack 6Gb vRAM 出 60 秒影片
FramePack 是一種新的視頻擴散設計，用壓縮上下文令工作量不會隨著影片的長度而增加，只需一張圖片，就可以令你的 6GB vRAM 的電腦透過 13B 模型生成每秒 30 格影片的 60 秒影片。而用 RTX 4090 的話，最快速度為每格 1.5 秒。
作者 Lvmin Zhang
FramePack Run In Gradio & ComfyUI - Generate Long Length image2Video AI Video - Installation Guide
Firebase Studio – 雲端 Vibe 編程
Google Firebase Studio 的目標是盡量簡化開發流程，就算你是剛剛開始學寫 App 也不用擔心。只要你有基本了解，Firebase Studio 可以透過 AI 助手 Gemini 幫你寫 Code、Debug 同埋改善效能。完成了之後，無論是全方位的應用程式，抑或 API、後台、前端同埋手機 App，佢都可以幫你自動整合發佈。測試期間，你可以擁有 3 個的免費工作空間。
Firebase Studio: 9 Must See Features (FREE to Use)
HiDream 文生圖模型
VSCode Agent + MCP
影片展示了 Visual Studio 的最新 AI 功能，重點介紹了新的 Agent 智能體代理模式，同時引入了模型上下文協議 MCP Model Context Protocol。影片亦示範了完整的應用程式開發，並通過不同的模式與 AI 進行交互：包括詢問，編輯。亦會根據項目要求自動進行修改。這些進步反映了 AI 技術在增強開發工作流程和提高效率方面的快速成長。
VS Code Agent Mode Just Changed Everything
Llama 4 模型系列
Llama 4 Scout 是一個擁有 170 億個活躍參數和 16 個 MOE 的混合專家模型。它被認為是目前同類型最優秀的多模態模型，比前幾代的 Llama 模型更強大。新模型可以用單張 NVIDIA H100 GPU 運作。佢擁有業介領先的 1000 萬 tokens 上下文窗口，並且在廣泛使用的基準測試表現都優勝過 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。它在預訓練和後訓練的過程都用了 256K 的上下文長度。
另一個模型 Maverick 同樣是一個擁有 170 億個活躍參數的模型，但它擁有 128 個 MOE 的混合專家模型。基準測試擊敗了 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，而在圖像方面亦表現相當出色，能夠將提示詞同埋相關的視覺概念對齊，將模型的回應鎖定到圖像中的特定區域。兩個模型都有獨特的活躍參數模式，能夠節省一半資源。令開發同應用的價格更低。
Llama-4 First Look & Hands On Testing (Code, Vision, Dialogue)
WhatsApp MCP 增強訊息處理功能
WhatsApp MCP 可利用您的個人 WhatsApp 帳戶進行搜索訊息、聯絡人及群組，並能向個人或群組發送訊息。所有訊息會自動儲存到本地的 S Q Lite 資料庫，確保私隱同控制權。用戶只需要掃描 QR code 就可以驗證帳戶並開始使用。WhatsApp MCP 整合了 Claude Desktop，利用語言模型來增強訊息的處理功能，十分適合需要高效管理 WhatsApp 通訊的用戶。
