KTransformers 透過先進的核心優化技術來增強 Transformers 的體驗。KTransformers 特別為硬件資源有限的本地部署，並支援異構運算，例如量化模型的 GPU/CPU 卸載，令到不同的架構處理器可以協同工作。KTransformers 亦提供了一個 YAML 範本來呼叫特殊的優化指令。结果可以令 RTX 4090 本地運行 DeepSeek-R1、V3 的 671 B 满血版，以 24 Gig VRam 最高推理速度仍達到 14 tokens/s。當然，你亦需要保証足夠 D Ram。
DeepSeek-VL2 使用 MoE 混合專家 Mixture-of-Experts 的視覺語言模型，主要在於提升多模態理解能力。DeepSeek-VL2 在視覺問答、光學字元識別、文件理解和視覺基礎等方面表現出色。模型包含三個版本：Tiny、Small 和 Base，並提供了模型下載、Gradio web 介面範例。
這影片教你如何使用 DeepSeek AI 和 Crawl4AI 驅動網頁爬蟲，甚至無需編寫任何程式，就能輕鬆地從任何網站收集結構化數據。影片同時亦展示了一個實際案例，講解點樣為公司尋找潛在客戶，包括地址、企業名稱和聯絡方式等資訊，然後將數據匯入試算表進行整理和分析。
Transformer Lab 是個免費的開源 LLM 工作平台，方便進行微調、評估、匯出和測試，並支援唔同的推理引擎和平台。Transformer Lab 適用於擁有 GPU 或 TPU 的電腦，亦支援 MLX 的 M 系列的蘋果電腦。主要功能包括下載開源模型、智能聊天、計算嵌入、創建和下載訓練數據集、微調和訓練 LLM、以及使用 R A G 與文件互動。
Sonic 不單將音訊對應到嘴型，而是更全面理解音訊的內容和情感，進而產生更自然、更加生動的人像動畫。可以配合 ComfyUI_Sonic 使用。項目亦包括 Realtalk 即時同逼真的音訊驅動人臉生成技術。新增 frame number 選項，可以控制輸出影片的長度。亦可基於音頻長度。
分詞對訓練模型相當重要。簡單來說，就是將一段文本分割成很多單詞或者子單詞， 這些單詞或者子單詞將會通過一個表格被認知為名詞，專有名詞，或是助語詞之類，也就是將文章的詞彙轉為有意義的關建數值。這個 HuggingFace 的介紹包含了 CoLab 嘅筆記，你可以直接試用不同的分詞技術。
影片旨在澄清外界對 AI 演算法工程師的誤解，並介紹了 AI 專案開發的實際情況和所需技能，強調了演算法工程師在專案中除了模型開發，也需要具備工程開發能力，並能根據專案需求靈活調整開發策略。
這部影片主要探討了大型語言模型（LLM）微調數據的整理方法，並針對微調優化提出了實用建議，核心問題包含：
影片內容重點
總體而言，這部影片內容豐富且深入淺出，對於希望了解大型語言模型微調數據整理和優化方法的觀眾來說，具有相當高的參考價值。
ACE++ 基於指令的擴散框架，只要輸入一張圖像即可生成與角色一致的新圖像，專門用來處理各種圖像生成和編輯任務。靈感來自 FLUX.1-Fill-dev 的輸入格式，以雙階段訓練方法來減少對圖像擴散模型進行微調所需的工作量。這框架提供了全面的模型集，涵蓋了完整微調和輕量級微調，在生成圖像品質和遵循提示能力方面展現了卓越的性能，可以廣泛應用於人像一致性、靈活指令描述和局部編輯等不同情境。
這是近期較完整的影片，總結了近期在人工智慧影片技術上的突破，這些技術正快速改變著影片製作的流程。影片亦展望了未來 AI 和 3D 影片的融合創作，能夠在一個統一的場景圖中，以更高的抽象層次協調和導演式的指揮創作，實現更輕量化、更高效的影片製作流程。
