**復旦大學與騰訊放出來的一款具備情緒表達的說話者影片產生工具：DICE-Talk，具備多元的情緒表現**

從效果看身份特徵保持的很好，可以用來做創意短視頻

它把身分和情感分開處理，確保表情改變時樣貌不變，並協同處理情感關係，不同情感間自然過渡，避免表情跳變

基於音頻驅動面部動畫的生成，根據音頻中的語音和情感信息，自動生成對應的面部表情和口型動作，口型同步保持的可以

github：https://github.com/toto222/DICE-Talk

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**Google等搞的一款影像光源控制系統：LightLab，它的能力不光是可以控制環境光，不一樣的是能控制局部光，還可以增加局部虛擬光**

從單張圖片即可實現光源控制能力，從效果看光線變化、以及陰影/反光效果比較自然，每個光源都可以獨立控制

功能上，可以控制可見光源，比如說圖片中有一盞檯燈，就可以控制這盞檯燈的亮度、顏色以及位置

比方說你想在圖片中增加新光源，點選放置位置系統自動建立光源

調整環境光，可以調整圖片整體的明暗度或是窗戶光等

這個可以用到比如說，商品廣告，快速生成商品圖多種光效；室內設計，不同光照方案效果的對比；或者是創意拍攝什麼的

支援滑桿控制，點擊即可新增光源，來即時預覽效果，可以分別調整單一光源，這個就比較方便

程式碼還沒放出來，專案頁：https://nadmag.github.io/LightLab/

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描述了一種新的醫學技術，由加州理工學院的團隊開發。這種技術被稱為深層組織活體聲音列印 (DISP)，能夠在活體動物體內深處的特定位置3D 列印聚合物。這項創新利用超聲波來定位，並透過低溫敏感脂質體釋放交聯劑來引發聚合物形成。DISP 平台具有廣泛的潛在應用，包括選擇性藥物輸送、封閉內部傷口，甚至監測生理訊號。

https://www.caltech.edu/about/news/3d-printing-in-vivo-using-sound

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GoogleDeepmind搞了個用於高階演算法設計的AI程式智能體：AlphaEvolve，其幫Google資料中心節省了0.7%算力

AlphaEvolve結合了LLM的創造力和自動化評估器的能力，可以編寫和不斷優化複雜演算法，不僅能產生單一函數，還能進化整個程式碼庫，開發更複雜的演算法

它也把Gemini架構中的核心運算效率提高了23%，使訓練時間減少了1%；在數學領域，發現了新的矩陣乘法演算法，在多個開放性數學問題上取得了進展

這個工具目前還沒有開放，學術人員可以申請早期訪問計劃，地址見下條

部落格：https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/
申請表：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfaLUgKtUOJWdQtyLNAYb3KAkABAlKDmZoIqPbHtwmy3YXlCg/viewform

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**利用OpenMemory MCP，為AI工具加上一個可共享的大腦，讓AI工具可以記住並共享互動前的信息，保持上下文，本地運行**

也就是說，你用不同的AI工具設計了一個遊戲角色，你需要修改角色的某個屬性，只要在OpenMemory MCP中修改一次，所有使用該資訊的AI工具就會更新，不用逐一修改

相容於Cursor、Claude Desktop、Windsurf、Cline等
資料儲存在本機上
有集中式儀表板，可查看與控制
github：https://github.com/mem0ai/mem0

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Lovart 是一款號稱是全球首個設計代理的應用程式，旨在簡化整個設計流程，將想法轉化為專業設計。該平台能夠自動化數百項決策，模仿專業設計師的創意和直覺。從概念到成品，Lovart 能夠分解設計需求、進行網路搜尋以獲取參考資料、建立設計概念，並選用工具（如平面風格）來生成標誌和顏色調色盤。它還能尋找合適的字體並建立客製化排版，甚至在幾分鐘內生成品牌視覺形象。此外，Lovart 還具備編輯和智慧生成功能，使用者可以使用自然語言來請求新的內容或調整現有設計。Lovart 似乎也能夠根據文字描述或圖片來生成角色設計、故事板，甚至是影片。總體而言，Lovart 致力於降低創意表達的門檻，讓使用者只需輸入想法，即可看到它們變成現實。

https://www.lovart.ai/?utm_source=ai-bot.cn

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這些資料描述了 VIDEOMIMIC，一種將人類的日常影片轉換為人形機器人可用的情境感知技能的系統。 VIDEOMIMIC 管道首先從單眼影片共同重建人類動作和周圍環境，然後將這些動作重塑並轉化為適合機器人使用的訓練資料。接著，這個資料被用於訓練一個強化學習策略，使機器人能夠根據感測到的地形和指令，在實際環境中執行各種動作，例如爬樓梯或坐在椅子上，而無需手動編寫程式或設定獎勵。最終，這項技術為人形機器人提供了一種可擴展的方式，讓它們透過觀察來學習在多樣化現實世界中操作。

https://www.arxiv.org/abs/2505.03729

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Microsoft 部落格文章討論了人工智慧代理程式的興起及其在企業中的重要性，強調了對於這些代理程式之間進行協作的需求。

文章介紹了即將推出的 Agent2Agent (A2A) 開放協定，它將整合至 Azure AI Foundry 和 Copilot Studio 中，旨在促進代理程式跨平台和雲端環境進行互通。

A2A 協定的目標是實現代理程式之間的結構化溝通，包括目標交換、狀態管理和動作呼叫。

Microsoft 強調了對於開放協定的承諾，並認為 A2A 是邁向代理程式協作未來的重要一步，確保代理程式能夠跨越不同應用程式和領域工作。

https://www.microsoft.com/en-us/industry/blog/healthcare/2025/05/09/the-ai-powered-future-of-health-insights-from-microsoft-leaders/

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Figma 在 2025 年發布會上的新功能和工具，旨在幫助設計師和團隊將設計流程從概念推進到實際成品。

文章介紹了 Figma Make，這是一個能將設計轉化為程式碼的工具；
Figma Sites 則讓使用者能直接從 Figma 發布網頁。
此外，Grid 提供了更靈活的排版控制，Figma Draw 增強了向量編輯功能以實現更多元的視覺表達，而 Figma Buzz 則是一個專門用於創建品牌資產的空間。

這些更新共同強調了 Figma 成為產品團隊單一來源的目標。

https://www.figma.com/blog/config-2025-recap/

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