Deep-Live-Cam 是一款开源的实时换脸与视频深度伪造（deepfake）工具，只需要一张人脸图片，就能在本地电脑上对摄像头画面或视频进行实时换脸。 支持 Windows / Linux / macOS，多种硬件加速（CPU / CUDA / CoreML / DirectML / OpenVINO），并内置不良内容检测与合规提示，定位是服务 AI 生成媒体行业的高效生产力工具。
就在刚刚，即将离职 Meta 的图灵奖得主 Yann LeCun 在 Threads、领英等社交平台上宣布已经开启事业的下一阶段：创业。
芜湖，才刚发布一天，Gemini 3 Pro就被网友们玩出花，那脑洞一个比一个大！
继轻量级强化学习（RL）框架 slime 在社区中悄然流行并支持了包括 GLM-4.6 在内的大量 Post-training 流水线与 MoE 训练任务之后，LMSYS 团队正式推出 Miles——一个专为企业级大规模 MoE 训练及生产环境工作负载设计的强化学习框架。
扩散模型「去噪」，是不是反而忘了真正去噪？何恺明携弟子出手，回归本源！
Grok4.1刚刷完榜就被Gemini 3反超，马斯克确实坐不住了！
史上最强三季度财报出炉，可能没有之一。黄仁勋一边把GPU卖到断货，一边告诉世界「AI不是泡沫，是历史必然」。这场算力狂潮到底是科技变革，还是资本宿命？
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
最近，我越来越沉迷刷小红书了。
在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
您的 AI 伙伴「游戏陪玩」版已上线。
近日，奥特曼自曝「AI接班人」计划，他说如果OpenAI不是第一个由AI担任CEO的公司，会让他觉得很丢脸。他认为在最近几年，AI就可能胜任OpenAI主要部门的管理工作，并且最终覆盖整个企业组织流程。
今天，通义改名千问
AI圈一日一更的频率，真的是有点跟不住了....前两天，先是Grok 4.1、Gemini 3 Pro发布，今天OpenAI GPT-5.1 Pro也静默登场了！ 众所周知，GPT-5.1主打「情商智商」双强，Pro无疑将这两大优势推向更高层次。
在2025年CES上惊艳亮相，并创下近400万美金众筹记录的AI眼镜，再次获得了资本的青睐。
最近，都在玩一个非常有趣的AI社交产品。
对于美国的年轻人而言，networking 是一个很重要的工作。无论是获得职业指导、内推机会，还是建立自己的行业人脉，networking 都是必不可少的工作。
这是一款由在校生团队打造的通用学习智能体：可以深度解题、拆开讲清抽象概念，又能从上百页课件、文献里提炼出 cheatsheet、闪卡和练习题，还会记住每个用户的学习方式，像一个长期陪伴在身边的私人老师。
谷歌的Gemini 3，才是奥特曼做梦都想要的「GPT-5」?
AI时代，真是啥都要快。
在我们探讨今日关于Gemini 的新闻之前，需要提及今晨微软与英伟达宣布，将投资 Anthropic。该公司承诺在未明确时限内投入至少 300 亿美元租赁微软 Azure 云平台上配备英伟达芯片的服务器。至此，三大云服务商均已注资这家 OpenAI 的竞品，再次释放微软已从 ChatGPT 制造商分散投资的信号。
看似轻描淡写，实则力透纸背。
今年不少出圈的 AI 视频，基本都有一个共同点：套了个熟悉的 IP 壳。
下面这个，来自《人类的认知协议》的最后一个章节，写于一年前
真人外教会累、会忘、会不稳定，无法实现「千人千面」的颗粒度。这是 AI Agent 的机会。
何恺明又一次返璞归真。
AI内容就像是快餐，可以快速填饱肚子；而人类创作更像是私房菜，可能有瑕疵，但更有味道。现在的问题是，我们是否愿意为了效率而放弃味道？
上个月 OpenAI 在发布 Sora 2 的同时将其作为独立应用发布，产品一经上线便登顶苹果应用商店榜首的现象级产品。本篇内容是对 Sora 2 的三位核心负责人的访谈：研发负责人 Bill Peebles、产品负责人 Rohan Sahai 以及工程与产品负责人 Thomas Dimson，Dimson 还参与过 Instagram 产品的搭建。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
近来，世界模型（World Model）很火。多个 AI 实验室纷纷展示出令人惊艳的 Demo：仅凭一张图片甚至一段文字，就能生成一个可交互、可探索的 3D 世界。这些演示当然很是炫酷，它们展现了 AI 强大的生成能力。
