InfiniDepth 把傳統的深度圖想成一個可以在任何二維座標上即時查詢的隱式場（Implicit Field），而不是固定在像素格子裡。這樣的表示方式讓模型不再受到訓練解析度的限制，能夠直接輸出任意高解析度的深度圖，同時保留更細緻的幾何細節。
NeoVerse 4D 世界模型
NeoVerse 是一種強大的 4D 世界模型，專門設計來處理現實環境中的單眼視頻，從而實現多種應用。這個模型的核心優勢在於它能夠進行無姿態限制的前饋 4D 重建，這意味著它可以從普通的單眼視頻中直接生成高質量的 4D 場景，而不需要複雜的多視角數據或預處理步驟。
DreamID-V 開源換臉
DreamID-V 是一個專門為高保真度臉部交換設計的技術，它旨在縮短圖像到視頻之間的差距。這技術在處理各種挑戰性場景時表現出色，包括頭髮遮擋、複雜光照、多樣化的種族和顯著的臉型變化。DreamID-V 的應用範圍廣泛，可以應用於娛樂、廣告和電影製作等領域，考慮到了實際應用中的多種需求和挑戰。提供更加逼真的臉部交換效果。
對於使用者來說，DreamID-V 提供了單 GPU 和多 GPU 推理的選項，並且有詳細的安裝和使用指南。使用者需要準備好相應的模型文件和依賴庫，然後根據提供的腳本進行操作。此外，DreamID-V 還支持不同的模型版本，例如 DreamID-V-Wan-1.3B-DWPose，這進一步提升了姿態檢測的穩定性和魯棒性。
詳細 Qwen3+RAGFlow 本地部署
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Conductor – Google 的 Spec Coding
Conductor 是 Google 推出的一個 Gemini CLI 擴充套件，目前處於預覽階段，它透過「脈絡導向開發」（context-driven development）改變開發流程，讓開發者在編寫程式碼前先建立正式規格與計劃，並將其儲存為持久化的 Markdown 檔案。
Gemini Conductor Full Tutorial For Beginners
SimpleMem 高效終生記憶框架
端到端小型 LLM 微調教學
示範如何在本地使用 NVIDIA DGX Spark 或 Google Colab 微調 Google 的 Gemma 3 270M 模型，從資料準備到模型部署與 Gradio 示範。
End-to-End (small) LLM Fine-tuning Tutorial (from data to model to live demo)
Google Antigravity 在幾分鐘打造一個完整的 CRM
Google Antigravity 是 Google 推出的新一代 AI 原生 IDE，不是單純聊天寫程式，而是幫你「指揮一整個虛擬工程師團隊」。 在這支影片裡，創作者示範如何用 Antigravity 的 Agent Manager、規劃模式與多 agent 並行，在幾分鐘內從零打造一個完整的 CRM 工具，包含聯絡人、交易 pipeline 和任務管理。
Master 85% of Google Antigravity In 15 Minutes (You'll Be Unstoppable)
透過 Artifacts，你可以像在 Google Docs 一樣對實作計畫、程式碼與螢幕截圖加註留言，人類負責決策與品管，AI 負責大量重工。 更酷的是，Antigravity 內建 Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5 和 GPT‑4，讓你可以把 UI 設計、後端架構與日常雜務分配給最擅長的模型來做。 再結合瀏覽器自動化與客製化 Workflow，你等於擁有一個會自己規劃、自己寫、自己測、還會跟你報告進度的超強開發夥伴，現在還是免費就能用的等級。
CoV 提升視覺語言的空間推理能力
CoV (Chain-of-View Prompting for Spatial Reasoning) 可以用於各種需要在複雜三維環境中進行精確空間理解的場景。例如 VR 和 AR，CoV 可以幫助系統更好地理解和響應用戶在虛擬環境中的查詢，提供更自然、更沉浸式的體驗。在自動駕駛領域，CoV 可以增強車輛對周圍環境的理解能力，提高其在複雜道路條件下的導航和決策能力。
CoV 提出一種創新方法，專門針對在三維環境中的具身問答（Embodied Question Answering, EQA）問題。傳統的視覺語言模型（Vision-Language Models, VLMs）受限於固定的輸入視角，這使得它們在推理過程中無法動態地獲取與問題相關的上下文信息，進而限制了複雜空間推理的能力。CoV 通過引入一種免訓練、僅在測試階段運行的框架來解決這一問題，該框架能夠讓 VLMs 變成主動的視角推理器。
VideoAuto-R1 一次思考，兩次回答視頻推理
VideoAuto-R1 採用了一種「當需要時才推理」的策略。這種策略在訓練階段遵循「一次思考，兩次回答」的範式，即模型首先生成一個初步答案，然後進行推理，最後輸出一個經過審核的答案。這兩個答案都通過可驗的獎勵進行監督。在推理階段，模型使用初步答案的置信度分數來決定是否繼續進行推理過程。Meta 在 VideoAuto-R1 專案中扮演研究合作與工程貢獻角色。
1. 視頻問答系統：VideoAuto-R1 可以應用於各種視頻問答任務，提高系統在理解和回答視頻內容方面的準確性，同時降低計算成本。
2. 教育與培訓：在線教育平台可 leverage 這種技術來提供更智能的學習助手，幫助學生理解複雜的視頻內容，並根據需要提供針對性的解釋。
3. 互動式媒體：增強視頻內容的互動性，例如通過自動推理來回答用戶關於視頻內容的問題。
4. 智能監控：在安全監控系統中，VideoAuto-R1 可以用來分析和解釋監控視頻中的活動，從而提高安全性和監控效率。
5. 自動化客戶服務：在客服領域，該技術可以幫助自動化回答客戶關於產品或服務視頻的問題，提供更個性化的客戶體驗。
6. 內容創作與編輯：視頻創作者可以利用這種技術來自動化地生成視頻描述和解釋，從而簡化內容創作和編輯過程。
7. 多模態學習和研究：VideoAuto-R1 作為一種多模態理解技術，可以促進自然語言處理和電腦視覺領域的研究。
