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詳細 Qwen3+RAGFlow 本地部署
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。
Qwen3-VL-Embedding-2B
「Qwen3-VL-Embedding-2B」是 Qwen 家族中最新的多模態信息檢索和交叉模態理解模型。可在同一向量空間做相似度計算，方便做「跨模態檢索」與「圖文混合檢索」。
Embedding 維度可控：預設最高 2048 維，但支援使用者自訂輸出維度 64–2048，可依儲存成本與下游模型需求調整（例如 256/512 維用於向量 DB）。
模型規模與 context length：2B 參數，context 長度 32k，適合放在邊緣或低資源伺服器上，同時能處理長文檔、多 frame 影片描述等輸入。
| 模型 | Gemini Multimodal Embeddings | Qwen3-VL-Embedding (2B/8B) |
|---|---|---|
| 模態支援 | 文字、圖片、video（含 audio 軌道，1 FPS + 音頻特徵） | 文字、圖片、截圖、video（多 frame），混合任意組合 |
| 語言 | 多語（英文主導） | 30+ 語言，強中文/多語對齊 |
| 維度 | 固定 1408 | 可自訂 64–4096（預設 2048） |
| Context | Video 上限 1-3 小時 | 32K tokens（長影片多 frame） |
| 開源 | 否（API） | 是（HF/GitHub，Apache 2.0） |
| 成本 | $0.0001/1000 chars（text），更高 video/image | 免費本地，GPU 硬體成本 |
| 整合 | Vertex AI / Gemini API，易 scale | Transformers/vLLM，量化友好 |
- 1. 圖像和文本檢索系統：可以用於基於文本描述搜索相關圖像，或者基於圖像內容搜索相關文本描述。
- 2. 視頻推薦平台：將視頻和文本描述映射到共享表示空間，以提高視頻推薦的準確性。
- 3. 多模態內容管理：對於包含圖像、文本和視頻的大型數據集，可以進行有效的內容聚類和組織。
- 4. 社交媒體分析：分析和理解跨文本和圖像的用戶生成內容。
- 5. 教育和培訓：藉助於視覺問答和多模態學習材料，提供個性化的學習體驗。
PlenopticDreamer – NVidia 解決影片一致性
PlenopticDreamer 主要解決「鏡頭控制生成影片」的不一致問題。這是一個能讓 AI「像無人機一樣繞著物體飛」生成影片的技術。它可以應用在自駕車的模擬環境、機器人的視覺訓練，以及好萊塢等級的虛擬拍攝。
1. Robotics（機器人）：
* 情境模擬： 機器人需要理解物體在不同角度下的樣貌。這個技術可以根據單一攝影機的畫面，生成該物體在其他視角的影像，幫助機器人進行視覺導航或物體抓取的訓練。
* 模擬數據生成： 為機器視覺系統生成更多樣化的訓練數據。
2. Self-Driving（自駕車）：
* 場景理解： 自駕車通常有多個鏡頭。這個技術可以補足盲區，或者將一個鏡頭的畫面轉換成其他鏡頭的視角，幫助車輛更全面地感知周圍環境。
* 未來幀預測： 預測道路上物體在下一秒鐘會出現在哪個位置（從不同角度）。
3. 影視製作與 AR/VR：
* 新視角補全： 如果拍攝時漏掉了某個角度，可以利用這個技術「憑空生成」該角度的連續影片。
* 重定向（Re-direction）： 可以將拍好的影片，根據新的鏡頭軌跡重新渲染（Re-rendering），讓同一段故事可以從不同角度重新看一遍。
RoboVIP 訓練機器人的模擬數據生成
RoboVIP 解決機器人領域中，真實世界訓練數據不足且難以大量取得的痛點。RoboVIP 是一個機器人數據生成工具，它讓研究者能用更聰明、更可控的方式製造模擬數據，進而訓練出更強大、更不容易出錯的機器人。
RoboVIP 引入了「視覺身份提示 (Visual Identity Prompting)」，你可以直接給 AI 一張「參考圖」（例如一張特定碗的照片），AI 就能精準地在影片中生成或替換成那個碗，讓生成的畫面更真實、更符合需求。
研究證明，用 RoboVIP 處理過的數據去訓練機器人（像是 Pi0 或 Octo 這類模型），不只在模擬環境中表現更好，在真實世界的機器人操作上，成功率也顯著提升，尤其是在處理混亂、複雜的場景時。