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網路行銷、社群經營必會！Canva × AI 超級參考手冊
Canva AI 功能這麼多，到底該怎麼選、怎麼搭？ 超過 30 種 AI 工具 × 10 款實用應用程式 不只教你使用 AI，也帶你掌握版面、配色與圖文編排從生圖、修圖、寫文案，到品牌、社群、網站、影片與互動 App 跟著案例邊做邊學，把設計方法與 AI 用在對的地方！✦✦✦✦✦✦✦ Canva AI 功能越來越多，真正開始設計時，卻不知道該選哪一個？ 本書從實際需求出發，帶你判斷該使用範本、Canva AI、內建工具或外部 App，並透過完整案例說明各項功能的搭配方式。✦ 品牌標誌、社群貼文、網站與影片分開製作，視覺和文案總是對不起來？ 跟著本書建立品牌工具組與共用範本，統一色彩、字體和文案口吻，再將成果發布至 Instagram、Facebook 或品牌網站，讓不同平台維持一致形象。✦ AI 生成結果不如預期，或常被方案限制、資料連結與版面問題卡住？ 除了操作步驟，本書也整理免費版與付費版的差異、常見使用限制、容易出錯的環節及排解方式，幫助你少走冤枉路。✦✦✦把 Canva AI 真正用到實際工作上✦✦✦本書從 Canva 基本操作、版權與印刷輸出開始，逐步進入團隊協作、簡報、資料視覺化、AI 生圖與修圖、品牌經營、社群發布、網站製作、影片剪輯及 Canva Code。你將實際完成履歷表、企劃書、三折頁、名片、資訊儀表板、品牌標誌、社群貼文、網站、Link in bio 頁面、互動式 App，以及短影音與長影片。每個案例不只帶你完成作品，也會說明工具的適用時機、操作順序與限制。搭配本書提供的 Canva 範例檔案，即使沒有設計或程式基礎，也能從現成架構開始練習，逐步建立適合自己的 Canva × AI 工作流程。無論你是行銷企劃、社群經營者、內容創作者，還是經常需要自行完成文宣與簡報的職場工作者，都能在本書找到可以直接應用的方法。本書特色: ▌Canva Sheets × 資料視覺化 × 大量建立▌ ✯ 將資料轉換為資訊圖表與圖表，讓數字更容易閱讀與比較。 ✯ 使用 Canva Sheets 整理資料，建立摘要圖卡與資訊儀表板。 ✯ 說明資料來源修復、匯入範圍與版面錯位等常見問題。 ✯ 串接資料表與「大量建立」，快速產生多份內容不同、版型一致的設計。 ▌魔法媒體 × AI 生圖與修圖▌ ✯ 從提示詞撰寫開始，使用魔法媒體生成符合需求的圖片。 ✯ 透過 AI 選取與局部修圖，替換、移除或重新生成指定區域。 ✯ 使用魔法展開與背景產生器，延伸構圖、補足畫面或更換背景。 ✯ 搭配自動調整、分層調整、自動對焦與臉部修圖，快速改善影像效果。 ▌品牌識別 × 社群經營▌ ✯ 從範本改造品牌標誌，處理不同背景、色彩與使用情境。 ✯ 建立品牌工具組、品牌範本與範本連結，統一字體、配色及素材。 ✯ 使用魔法文案調整語氣與篇幅，讓多篇貼文維持一致的溝通風格。 ✯ 直接從 Canva 發布 Instagram 與 Facebook 貼文，完整說明授權與操作流程。 ▌Canva 基礎 × 職場設計 × 印刷輸出▌ ✯ 認識 Canva 各種方案、註冊方式與商業使用時需要注意的版權問題。 ✯ 從文字、形狀、素材、邊框、網格到圖層與群組，打穩設計編輯基礎。 ✯ 實作數位履歷、活動企劃書、商家三折頁與名片，掌握常見職場設計。 ✯ 釐清 RGB、CMYK、出血與裝訂方式，下載、送印及 Canva 印刷服務一次掌握。 ▌團隊協作 × 白板 × 簡報▌ ✯ 建立團隊與群組，設定成員權限，讓設計分享與共同編輯更有條理。 ✯ 使用線上白板整理想法、規劃流程，將分散內容集中在同一畫布。 ✯ 透過 Canva AI 或範本建立簡報，並以元件功能快速維持一致版型。 ✯ 完整介紹遠端控制、簡報者檢視、互動問答、錄製與離線編輯。 ▌網站設計 × 行動版面 × Link in bio▌ ✯ 翻譯外文範本、混用不同範本樣式，快速規劃網站內容與架構。 ✯ 加入影片、Google 地圖與各類連結，建立可實際操作的品牌網站。 ✯ 比較桌機與行動裝置的預覽結果，掌握 Canva 響應式調整的運作方式。 ✯ 完成網站設定、SEO、發布與更新，並製作集中多個連結的 Link in bio 頁面。 ▌Canva Code × 零程式互動應用▌ ✯ 學會 Canva Code 提示詞結構，從需求描述開始建立互動 App。 ✯ 認識版本、資料、程式碼檢視與發布功能，掌握生成工作區的操作方式。 ✯ 將 Canva Code App 發布為獨立網站，或置入簡報、文件、白板與網站畫布。 ✯ 參考既有資訊儀表板，重新建立可新增資料、篩選及顯示圖表的互動 App。 ▌短影音 × 長影片 × AI 剪輯▌ ✯ 從素材安排、片段分割、動畫、轉場到時間軸，建立完整剪輯流程。 ✯ 處理配樂、音效、調光調色與字幕，完成短影音與長影片。 ✯ 使用魔法影片、AI 字幕、圖片轉影片、AI 生成影片與 AI 語音加快製作。 ✯ 活用同步節拍、音訊擷取、雜音去除、影片去背、自動裁剪與亮點擷取。 ▌Canva AI × 10 款精選 App × 問題排解▌ ✯ 深入 Canva AI 獨立介面，了解如何串接不同工具與既有設計。 ✯ 收錄 All Free Icons、Hello QArt、Bulk Image Upscaler、TypeCraft 與 Text Studio Maker。 ✯ 再加上 Image Outliner、Image Merge、Frame Labs、Photo Overlay 與 Blend Image，擴充描邊、遮罩、邊框及影像混合功能。 ✯ 清楚標示方案限制與操作條件，並整理常見錯誤、替代方法與排解技巧。
資料才是王道 - LLM 的智慧來源原理技術實戰
https://youtu.be/xSBodMiI9MI ★梳理 BERT、MoE 等大模型的演進，認識資料的重要性★解析資料生命週期三大階段與高品質資料四大關鍵維度★認識開源資料集、工具與平臺，掌握資料治理與倫理原則★比較預訓練、微調與對齊資料集，以及四種資料取得方式★實作資料清洗與去重，掌握 MinHash、LSH 與尾碼陣列★運用 OCR 解析各類資料，掌握標註方法與品質管理★探討資料合成、增強與模型坍縮，掌握品質評估與價值量化★實作 PDF 解析、資料治理、品質評估與 LLaMA-Factory 微調本書共分7章◼第 1 章回顧資料驅動的大模型發展歷程，說明資料重要性的變化、資料生命週期的三大階段、高品質資料的四大關鍵面向，以及開放原始碼資料集生態與資料治理原則。◼第 2 章整理模型訓練所需的資料來源，涵蓋網路爬取與資料共享平臺，介紹預訓練、微調與對齊強化三類公開資料集，以及公開管道、群眾協作、代理程式與模型及模擬生成四種資料取得方式。◼第 3 章介紹資料標註與清洗，包括資料過濾、去除重複資料、結構化解析、代表性 OCR 工具，以及標註任務分類與品質管理機制。◼第 4 章探討特定領域、多模態與全模態的資料合成及增強方法，並分析資料偏見、模型坍縮與隱私安全三大風險。◼第 5 章建立資料品質評估系統，介紹依據特定指標、運用模型與人工輔助的三種評估方式，以及 OpenDataArena 與資料價值量化方法。◼第 6 章介紹最新發展趨勢，涵蓋全球資料法規與監管、版權爭議、安全與隱私保護，以及資料與 AI 相互促進的發展關係。◼第 7 章提供完整實作案例，以 PDF 資料為起點，逐步完成資料解析、治理、品質評估與特定領域模型微調。
超越 GPU - RTL 級程式分析 FPGA 的 LLM 訓練與推理
https://youtu.be/uZkHE3zCrwE ★認識 FPGA 架構、Verilog HDL 與硬體設計流程★看懂 CNN、RNN、Transformer 的計算特性與效能瓶頸★掌握平行計算、管線設計與資料重複使用的最佳化方法★剖析自注意力、矩陣乘法與 KV 快取的硬體設計★探討模型剪枝、量化與知識蒸餾在 FPGA 上的應用★認識梯度計算、低精度推理與記憶體頻寬最佳化★運用 HLS 與 RTL 設計，理解編譯器的硬體映射方法大規模深度學習模型的訓練與推理需要處理大量運算，也面臨資料搬移、記憶體頻寬與硬體資源配置等問題。本書介紹 FPGA 架構、Verilog HDL 及深度學習模型的計算特性，並說明平行計算、管線設計、低精度計算與儲存最佳化的方法。書中進一步討論 Transformer 的硬體加速、模型剪枝與量化，以及計算任務在 FPGA 上的映射。實作章節涵蓋梯度計算、推理加速、動態批次處理與運算資源排程，也介紹 HLS、RTL、OpenCL、Chisel 和 SystemVerilog 的相關應用。適合 FPGA 設計學習者、FPGA 開發工程師，以及關注深度學習硬體加速的技術人員。
多模態資料分析 - 影音圖文理論實作並重
https://youtu.be/vghx8FVo8WQ 【書籍簡介】．從文字、影像、音訊、視訊四種單一模態出發，建立多模態資料分析的完整認知地圖。．釐清多模態資料的定義與分析意義，並點出異質對齊、時序同步、品質落差三大挑戰。．單一模態處理全覆蓋：文字分類與主題建模、影像物件辨識、音訊事件檢測、行為辨識。．四種融合層次一次講透：特徵級、決策級、模型級與混合級融合各自的適用場景與取捨。．三種創新融合法：深度學習自我調整融合、跨模態語義對齊、基於圖的影像關係推理。．統計學打底：描述統計、假設檢驗、相關性與回歸分析，以二手車估價案例貫穿實作。．八種經典機器學習演算法速覽，落地為車牌辨識與機器翻譯兩個可執行的完整案例。．深度學習雙路徑：CNN 做顏值評分、LSTM 作詩，示範影像與序列資料的不同處理方式。．知識圖譜從技術系統、建構方法到推理分析，用圖神經網路實作電影推薦。．知識圖譜的企業級應用：使用者傳播路徑、搜尋行為分析與關係網路健康度評估。．大模型專章：業務架構、技術架構與技術路線選擇，附 GPT 與 DeepSeek 多模態能力對比。．四個產業實戰案例：肺部病變辨識、疾病早期篩查、直播高光時刻、短影音創作靈感。
ChatGPT 圖片魔法關鍵字
https://youtu.be/EJ2e5iPJm8IChatGPT圖片魔法關鍵字本書內容☆☆☆ 150+ 視覺關鍵字 x 350+ 精彩實戰範例 ☆☆☆☆☆☆ 風格轉換 x 關鍵字混搭 ☆☆☆☆☆☆ 讓圖片動起來 x GIF動畫實戰 ☆☆☆☆★☆ 2026年11月新增GIF動畫，可參考附錄A。 不必學 Photoshop、不必具備繪圖基礎，也不必寫一大串複雜 Prompt，只要輸入簡單的關鍵字，就能讓 ChatGPT 幫你創造精彩的視覺作品！一個關鍵字，就能讓 ChatGPT 變身創意設計師！ 例如： ◎/watercolor：一秒變身水彩畫家！ ◎/photorealistic：創造令人驚豔的擬真攝影！ ◎/explodedview：輕鬆製作產品爆炸分解圖！ ◎/mindmap：把複雜知識變成精美心智圖！ ◎/3drender：打造充滿立體感的 3D 世界！ ◎/comicbook：讓人物走進精彩漫畫故事！ ◎/adposter：商品照片也能變成專業廣告！ ◎/inpaint：指定局部內容，輕鬆修改圖片！全書六大類別，帶你探索17個精彩領域：商品展示 ☆/explodedview：爆炸分解圖 ☆/360view：360度多角度展示 ☆/packshot：商品棚拍 ☆/floatingassembly：懸浮組裝 ☆/cutaway：剖面展示 ☆/techsheet：技術規格頁 ☆/lifestyle：生活情境商品照 ☆/macrodetail：微距細節 ☆/comparison：商品比較圖360度多角度展示技術與工程 ☆/blueprint：藍圖 ☆/technicaldrawing：技術製圖 ☆/schematic：原理示意圖 ☆/crosssection：橫剖面圖 ☆/xray：X光透視 ☆/wireframe：線框模型 ☆/orthographic：正投影圖 ☆/axonometric：軸測圖 ☆/structural：結構展示 ☆/labeled：標註說明圖建築空間 ☆/floorplan：平面圖 ☆/elevation：立面圖 ☆/isometric：等角視圖 ☆/sitemap：基地配置圖 ☆/topographical：地形圖 ☆/interiorcutaway：室內剖開圖 ☆/architectural：建築視覺 ☆/roomlayout：房間配置 ☆/sectionview：建築剖面圖 ☆/miniature：微縮模型資訊圖表 ☆/infographic：資訊圖表 ☆/mindmap：心智圖 ☆/flowchart：流程圖 ☆/timeline：時間軸 ☆/roadmap：路線圖 ☆/diagram：示意圖 ☆/framework：框架圖 ☆/process：步驟流程 ☆/hierarchy：階層圖 ☆/comparisonchart：比較圖表手繪筆記 ☆/handwritten：手寫筆記 ☆/stickynotes：便利貼筆記 ☆/sketchnotes：視覺筆記 ☆/pencilsketch：鉛筆素描 ☆/inkdrawing：墨線畫 ☆/charcoal：炭筆畫 ☆/crosshatching：交叉排線 ☆/chalkboard：黑板粉筆風格 ☆/whiteboard：白板筆記 ☆/doodle：隨手塗鴉 ☆/tree：用樹狀結構整理資訊藝術繪畫 ☆/watercolor：水彩畫 ☆/oilpainting：油畫 ☆/acrylic：壓克力畫 ☆/digitalpainting：數位繪畫 ☆/inkwash：水墨畫 ☆/mosaic：馬賽克藝術 ☆/stainedglass：彩繪玻璃 ☆/papercraft：紙藝模型 ☆/origami：摺紙藝術 ☆/graffiti：塗鴉藝術3D 模型 ☆/3drender：3D渲染 ☆/clayrender：黏土渲染 ☆/lowpoly：低多邊形 ☆/voxel：體素風格 ☆/octanerender：高質感3D渲染 ☆/blender：Blender風格3D ☆/unrealengine：遊戲引擎視覺 ☆/diorama：立體場景模型 ☆/miniatureworld：微縮世界 ☆/toyversion：玩具化攝影藝術 ☆/photorealistic：擬真攝影 ☆/portrait：人像攝影 ☆/headshot：大頭照 ☆/productphoto：商品攝影 ☆/fashionphoto：時尚攝影 ☆/foodphoto：美食攝影 ☆/flatlay：俯拍平鋪 ☆/macro：微距攝影 ☆/goldenhour：黃金時刻 ☆/studioLighting：棚拍燈光人物角色 ☆/characterdesign：角色設計 ☆/turnaround：角色多視角轉身圖 ☆/expressionsheet：角色表情表 ☆/posesheet：角色姿勢表 ☆/characterlineup：角色群像排列 ☆/modelsheet：角色設定表 ☆/mascot：吉祥物設計 ☆/chibi：Q版角色 ☆/actionfigure：可動人偶 ☆/statueversion：雕像版漫畫與娛樂 ☆/anime：動畫風格 ☆/manga：漫畫風格 ☆/comicbook：美式漫畫 ☆/pixelart：像素藝術 ☆/gameasset：遊戲素材 ☆/sprite：角色精靈圖 ☆/gameboxart：遊戲盒裝封面 ☆/loadingscreen：遊戲載入畫面 ☆/characterstats：角色能力值頁 ☆/skilltree：技能樹特殊視覺效果 ☆/doubleexposure：雙重曝光 ☆/glitch：故障藝術 ☆/holographic：全息光影 ☆/neon：霓虹光 ☆/vaporwave：蒸氣波風格 ☆/silhouette：剪影 ☆/bioluminescent：生物發光 ☆/nightvision：夜視效果 ☆/thermalview：熱感應視覺 ☆/auroraeffect：極光效果 ☆/shadowdimension：暗影異次元 ☆/timetravel：時間旅行 ☆/skyfall：天空墜落 ☆/zerogravity：零重力行銷與社群廣告 ☆/adposter：廣告海報 ☆/socialcarousel：社群輪播圖 ☆/testimonialcard：顧客推薦卡 ☆/brandmoodboard：品牌情緒板 ☆/poster：海報 ☆/socialmedia：社群媒體圖片 ☆/magazinecover：雜誌封面 ☆/bookcover：書籍封面 ☆/albumcover：專輯封面 ☆/advertising：商業廣告故事與時間情境 ☆/beforeafter：前後對比 ☆/growthtimeline：成長時間軸 ☆/storyboard：故事分鏡 ☆/parallelworld：平行世界 ☆/timeofday：一天中的不同時間 ☆/seasonalswap：季節轉換 ☆/weatherswap：天氣轉換 ☆/agedforward：年齡向前 ☆/agedbackward：年齡向後 ☆/era：年代轉換美食生活 ☆/ingredientbreakdown：食材拆解 ☆/recipesteps：食譜步驟 ☆/platingstyle：擺盤風格 ☆/rawtocooked：生食到熟食 ☆/nutritionlabel：營養標示 ☆/textureclose：食物質地特寫 ☆/culturaldish：文化料理 ☆/dessertversion：甜點版本 ☆/drinkpairing：飲品搭配 ☆/steamsizzle：熱氣與滋滋感圖片修改 ☆/backgroundreplace：更換背景 ☆/removeobject：移除物件 ☆/outpaint：向外擴展畫面 ☆/inpaint：局部重畫 ☆/upscale：提升解析度 ☆/colorize：黑白照片上色 ☆/styletransfer：風格轉換 ☆/cleanup：畫面清理 ☆/transparentbackground：透明背景 ☆/restore：老照片修復特別新增附錄A ☆什麼是 GIF 動畫 ☆直接用文字生成 GIF ☆上傳圖片，讓原來的角色動起來 ☆搭配本書的圖片魔法關鍵字 ☆Line表情貼圖轉成GIF版本 ☆讓 GIF 動得自然的5個技巧這本書有什麼不同？ 不是只教你生成一張漂亮的圖片，而是教你用簡單的關鍵字，掌握多種視覺創作方法！ 從文字直接生成圖片，到上傳照片進行藝術風格轉換；從製作廣告海報、漫畫故事，到修復老照片、替換背景，甚至自由組合不同關鍵字，建立自己的圖片魔法配方。 無論你是學生、教師、上班族、行銷人員，還是喜歡圖片創作的朋友，都能從中找到實用的創意玩法！ 不必學繪圖、不必寫冗長 Prompt，一個關鍵字就能玩出 AI 圖片魔法！
NVIDIA RTX Spark 地端 AI 全面玩透：Windows 筆電跑 Agents、生圖、微調一次搞定
【本書特色】 ► RTX Spark 的晶片、統一記憶體與 GPU 記憶體配置 ► Windows on Arm 的驅動與 CUDA 13.4 ► uv、Python 開發環境、WSL2 的 GPU 與容器 ► Ollama、LM Studio 與 llama.cpp ► PyTorch 與 vLLM，GGUF 與 FP4 量化 ► ComfyUI 圖像與影片生成，語音辨識、合成與音樂生成 ► 視覺語言模型、RAG、工具呼叫與 MCP ► Hermes Agent 的安裝、技能、記憶、排程與訊息平台 ► Switchyard 模型路由與 Coding Agent ► Windows ML、Foundry Local 與 NPU ► Unsloth 與 ai-toolkit 的 LoRA 微調 ► TRL 的 SFT、DPO、GRPO，從零預訓練一個小型模型 https://youtu.be/0StThlGR--MNVIDIA RTX Spark 把 Grace CPU、Blackwell GPU 與最高 128GB 的統一記憶體放進一台 Windows 筆電。這台筆電在地端 AI 上能做到什麼，又有哪些限制，本書用實機一一驗證。本書從開箱後的驅動與 CUDA 13.4 開始，帶你在原生 Windows ARM64 上執行 Ollama、llama.cpp、LM Studio 與 PyTorch，用 ComfyUI 生成圖片與影片，再進入 RAG、MCP、Hermes Agent、模型路由與 Coding Agent。後半部介紹 Windows ML 與 Foundry Local、用 llama.cpp RPC 串接多台機器，最後用 Unsloth、ai-toolkit 與 TRL 完成文字與影像的微調、DPO 與 GRPO 偏好對齊，並從零預訓練一個小型語言模型。每一章都附上實際的截圖、量測的速度與記憶體，也寫下 Windows ARM64 上遇到的錯誤與繞過的方法。不論你已經有一台 RTX Spark，或者正在考慮購買，都可以用書裡的實測結果判斷 RTX Spark 適合哪些地端 AI 的工作。【適合對象】會使用 Windows 與 PowerShell、寫過一點 Python，想在自己的電腦上執行與訓練 AI 模型的開發者與進階使用者。【書附下載】附錄A Windows 與工具指令速查A-1 PowerShell 與 winget A-2 驅動與 CUDA A-3 推論工具 A-4 WSL2附錄B 推薦模型與效能基準B-1 128GB 推薦模型 B-2 64GB 推薦模型 B-3 兩台的實測速度附錄C 疑難排解C-1 驅動與 CUDA C-2 記憶體 C-3 Python 套件 C-4 推論工具附錄D RTX Spark 機型規格與選購D-1 NVIDIA 參考規格 D-2 各家機型 D-3 在台灣購買附錄E Windows on Arm 軟體相容性列表E-1 怎麼判斷一個軟體是幾等公民E-2 相容性列表E-3 實測：安裝之後看架構
AI讀心數：推薦系統演算法核心程式碼精通(好評熱銷版)
https://youtu.be/pWOk46W5oqM☆★好評熱銷再上市★☆ 網際網路快速發展，使用者和內容規模均迅速增長。如何讓使用者找到感興趣的內容成為許多公司關注的核心問題。推薦系統屬於被動型消費。和搜尋系統是連接使用者和內容的關鍵橋樑。深度學習技術開始進入推薦系統，深度學習的推薦系統顯著提升了內容分發的準確性和使用者體驗，推薦演算法工程師因此進入了一個新的時代。推薦演算法也在迅速發展，從業者需要不斷學習新知識。 推薦系統的鏈路很長，包括召回、粗排、精排和重排等多個模組，掌握整體架構並深入理解各個模組的細節是困難且重要的。本書主要介紹推薦演算法技術，涵蓋召回、粗排、精排和重排等模組，讓讀者熟悉推薦演算法的全過程，加深系統化理解，並掌握關鍵技術細節。 書中介紹的技術也適用於搜尋和廣告等領域。幫助讀者掌握推薦演算法的整體架構和核心模組的知識框架，以及一些工作必備的經典模型，深入理解其出發點和具體實現方案，並在實際工作中靈活運用。處於資訊爆炸時代的推薦演算法工程師需要不斷學習新知識，接受更多挑戰。希望本書分享的知識和經驗能夠幫助讀者一臂之力。
機器人未來在眼前 - 具身智慧最重要的機器人手部操作
https://youtu.be/FTcTTRejatQ 【書籍簡介】．提出具身智慧正從「造一個萬能人形機器人」轉向「多形態並行演化」的產業判斷。．論證靈巧操作為何是具身智慧繞不開的瓶頸——機器要從感知世界走到改變世界。．靈巧手整手設計：仿生架構、自由度分佈最佳化、剛柔結構融合、人機工程與安全。．電機與傳動全解：微型空心杯無刷馬達、精密齒輪、直線模組、差動自我調整抓取機構。．硬體系統五類電路一次講透：電機驅動、控制晶片、通訊、電源、傳感電路設計。．軟體系統核心演算法：三相電壓磁鏈向量表示、SVPWM 與 FOC，附電子皮膚力融合控制。．四種通訊方式的實際接法：主從 MCU 的 RS-485、上位機的 CAN/CAN FD 與 EtherCAT、皮膚的 SPI。．運動控制三支柱：多剛體運動學與正反解、自我調整阻抗控制、力位混合控制。．接觸約束下的控制原理與應用實例，直面靈巧操作最難的接觸狀態變化問題。．模擬到現實的差距怎麼跨：域隨機化、域自我調整、混合訓練，附 Isaac Lab 本地架設步驟。．三條具身操作模型路線並列比較：VLA（OpenVLA）、擴散策略（Diffusion Policy╱Octo）、上下文學習（ICRT）。．三大落地場景：家庭服務、工業軸孔裝配、AI for Science 的科學實驗自動化。
