FramepackAI是由斯坦福大學(xué)的研究人員開發(fā)的一種開創(chuàng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它徹底改變了視頻生成模型處理長篇內(nèi)容的方式。該論文核心是解決了長期以來一直困擾視頻生成系統(tǒng)的基本“遺忘漂移困境”。通過實(shí)施一種創(chuàng)新的壓縮技術(shù)，根據(jù)幀的重要性對(duì)幀進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，無論視頻時(shí)長如何，F(xiàn)ramepackAI都能保持固定的轉(zhuǎn)換器上下文長度。這一成就使AI系統(tǒng)能夠在不增加計(jì)算要求的情況下處理更多的幀，使長視頻生成不僅成為可能，而且實(shí)用...

一、為啥要研究這個(gè)問題？現(xiàn)在的AI大模型（比如ChatGPT）雖然很厲害，但它們?cè)谧鲆恍┬枰?ldquo;打分”的任務(wù)時(shí)（比如判斷哪個(gè)回答更好、更安全），還是得靠人類提前設(shè)定好規(guī)則。比如，告訴AI“答案要準(zhǔn)確”、“不能有偏見”等等。但現(xiàn)實(shí)情況超級(jí)復(fù)雜，很多問題沒法靠幾條固定規(guī)則解決，比如怎么評(píng)價(jià)一篇作文的好壞，或者怎么判斷一段對(duì)話有沒有冒犯性。這時(shí)候，AI就需要自己學(xué)會(huì)“打分”——這就是獎(jiǎng)勵(lì)建模（RewardModeling）。不過...

2025年，大模型驅(qū)動(dòng)的智能體（Agent）技術(shù)已成為AI產(chǎn)業(yè)的核心戰(zhàn)場(chǎng)。根據(jù)SuperCLUE最新測(cè)評(píng)報(bào)告，盡管國內(nèi)大模型已逼近國際頂尖水平，但在復(fù)雜場(chǎng)景落地、長程任務(wù)處理等維度仍面臨關(guān)鍵瓶頸。本文基于最新測(cè)評(píng)報(bào)告，輸出符合個(gè)人、企業(yè)開發(fā)者所需的Agent大模型。一、Agent能力模型排行1.全球模型能力榜：國產(chǎn)模型非常優(yōu)秀模型名稱模型類型所屬國家Agent得分（0100）備注GPT4.5Preview基礎(chǔ)模型海外71.88國際第一hunyuanturbos基礎(chǔ)...

現(xiàn)在AIAgent開發(fā)需求激增，F(xiàn)astGPT、Dify和字節(jié)跳動(dòng)旗下的Coze成為市面上比較流行的三大工具。我從技術(shù)架構(gòu)、功能適配性、生態(tài)能力等維度進(jìn)行對(duì)比分析，為自己整理的同時(shí)，給大家一些簡(jiǎn)單參考。一、核心功能與技術(shù)對(duì)比維度FastGPTDifyCoze公司環(huán)界云計(jì)算語靈科技字節(jié)跳動(dòng)定位開源知識(shí)庫問答系統(tǒng)開源LLM應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)（BaaS+LLMOps）AI聊天機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)核心能力Flow工作流編排、多格式知識(shí)庫多模型調(diào)度、可視化應(yīng)用編排插件生態(tài)...

簡(jiǎn)單來說，如果你沒有足夠的機(jī)器資源和時(shí)間，那么就跑到你預(yù)期的epoch，只需要保證驗(yàn)證集預(yù)期的準(zhǔn)確率或其他指標(biāo)滿足要求即可。局部極小值和鞍點(diǎn)如果你想追求極致的loss下降，那么你需要了解兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)——局部極小值和鞍點(diǎn)。一般我們的loss降不了，是因?yàn)樵撐恢玫膮?shù)對(duì)損失的微分為零，導(dǎo)致梯度下降不再更新參數(shù)了，那么此時(shí)loss也就不會(huì)繼續(xù)下降。那么提到梯度為零的時(shí)候，我們一般想象到的是局部極小值。其實(shí)也沒錯(cuò)，因?yàn)槌?..

什么是TFIDFTFIDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，常用于挖掘文章中的關(guān)鍵詞，而且算法簡(jiǎn)單高效，常被工業(yè)用于最開始的文本數(shù)據(jù)清洗。TFIDF有兩層意思，一層是"詞頻"（TermFrequency，縮寫為TF），另一層是"逆文檔頻率"（InverseDocumentFrequency，縮寫為IDF）。假設(shè)我們現(xiàn)在有一片長文叫做《量化系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)》詞頻高在文章中往往是停用詞，“的”，“是”，“了”等...

Dropout現(xiàn)在這個(gè)操作在目前這個(gè)深度學(xué)習(xí)時(shí)代中是非常常見的一個(gè)操作。對(duì)于Dropout的好處我們也聽過很多，降低過擬合，提高模型的魯棒性，控制模型復(fù)雜度等blabla。。但我比較好奇的是，Dropout是怎么實(shí)現(xiàn)以上好處，經(jīng)過一番了解，簡(jiǎn)單描述下。Dropout實(shí)際上我們可以先理解成給予Network結(jié)構(gòu)中的一種噪音，但是我們這個(gè)噪音不是隨便給，是有一定數(shù)學(xué)理論支撐，我們是選擇無偏差地往網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中加入噪音。通常來說，訓(xùn)練的時(shí)候才需...

總結(jié)在項(xiàng)目中，如果你沒有任何參考，那么選擇2次方（即64、128、256、512、1024等）可以會(huì)更加直接和易于管理，然后對(duì)上限來說，batchsize大小最好<數(shù)據(jù)集樣本數(shù)0.1。梯度下降算法在更新模型參數(shù)時(shí)，我們一般會(huì)用到梯度下降算法。這個(gè)時(shí)候，我們就會(huì)有一個(gè)問題，每次拿多少訓(xùn)練樣本進(jìn)行更新參數(shù)呢？這個(gè)時(shí)候有兩個(gè)極端情況，資源夠，那我們把所有數(shù)據(jù)都丟進(jìn)去，我們稱之為批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）。另外一...

概覽該論文提出了一種名為CLIP（ContrastiveLanguageImagePreTraining）的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型，用于學(xué)習(xí)圖像和文本之間的語義關(guān)系。該模型使用自然語言作為監(jiān)督信號(hào)，通過對(duì)比預(yù)測(cè)正確的圖像文本配對(duì)和錯(cuò)誤的配對(duì)來學(xué)習(xí)特征表示。具體來說，CLIP首先將輸入的圖像和文本分別編碼為高維向量，并在兩個(gè)空間中計(jì)算它們之間的相似度。然后，CLIP使用一個(gè)對(duì)比損失函數(shù)來優(yōu)化這些向量的表示，以最大化正確配對(duì)的相似度并最小化錯(cuò)誤配對(duì)的...

不知道大家有沒有想過這個(gè)問題？我這兩天對(duì)這個(gè)問題還深入思考了一下，思考的初衷是來源于現(xiàn)在這么多的開源大模型，而且挺多是多模態(tài)場(chǎng)景，而Embedding模型相對(duì)單模且英文語料居多，如果能復(fù)用大模型的outputlayer，是不是會(huì)加速手頭上的實(shí)驗(yàn)進(jìn)展。但思考后覺得效果應(yīng)該是比不上原生的Embedding模型，有空再專門測(cè)試一下看看。可能主要有以下幾點(diǎn)原因：像LLM模型都是預(yù)測(cè)nexttoken，那么針對(duì)nexttoken的預(yù)測(cè)，模型肯定更加關(guān)注...

大家或多或少都已經(jīng)默認(rèn)了，batchsize一般都是2，8，36，64，128...因?yàn)榛旧纤姓撐亩际沁@么設(shè)置默認(rèn)超參數(shù)，大家久而久之就習(xí)慣了，至少這樣設(shè)置總不會(huì)錯(cuò)吧。其實(shí)我也有這么一個(gè)迷思，如果不設(shè)置為2的n次方會(huì)怎么樣？效果變差？效率變低？還是...基本理論一般而言，選擇batchsize為2的冪背后的主要思想來自于：內(nèi)存對(duì)齊和浮點(diǎn)效率。內(nèi)存對(duì)齊將batchsize選擇為2的冪的主要論點(diǎn)之一是CPU和GPU內(nèi)存架構(gòu)是以2的冪組織的。有一個(gè)...

主要是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上沒有比較新的OpenAIAPI參數(shù)詳情參考，自己到官網(wǎng)上看了最新內(nèi)容，機(jī)翻后簡(jiǎn)單修正了下，作為備忘搜索用。主要參數(shù)messages（object）：包含到目前為止的對(duì)話的消息列表。根據(jù)您使用的模型，支持不同的消息類型（模態(tài)），如文本、圖像和音頻。model（string）：要使用的模型的ID。store（bool）：是否存儲(chǔ)此聊天完成請(qǐng)求的輸出。frequencypenalty（float）：介于2.0和2.0之間。正值會(huì)根據(jù)在文本中的現(xiàn)有頻率對(duì)新tok...

2018年是自然語言處理領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，一系列深度學(xué)習(xí)模型在從問答到情感分類的NLP任務(wù)上取得了最先進(jìn)的成果。谷歌的BERT算法已經(jīng)成為一種“一個(gè)模型來統(tǒng)治其他所有NLP模型”，基于其在各種各樣的任務(wù)上的優(yōu)異性能。這篇文章通過可視化輸出，嘗試使用BertViz進(jìn)行交互式演示。??https:github.comjessevigbertviz??BERT建立在兩個(gè)關(guān)鍵思想的基礎(chǔ)上，這兩個(gè)思想是NLP最近取得的許多進(jìn)展的原因：Transformer架構(gòu)；無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練。T...

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)的普及率急劇上升。機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值的潛力使其對(duì)許多不同行業(yè)的企業(yè)都具有吸引力。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品都是使用現(xiàn)成的機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的，并進(jìn)行了一些調(diào)整和微小的改動(dòng)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法種類繁多，可分為三大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在給定一組觀察值的情況下對(duì)特征（自變量）和標(biāo)簽（目標(biāo)）之間的關(guān)系進(jìn)行建模。然后該模型用于使用這些特征預(yù)測(cè)新觀察的標(biāo)簽。根據(jù)目標(biāo)變量的特性，它可以是分類（離散目...

1.什么是BERT？在不斷發(fā)展的自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，一項(xiàng)名為BERT的突破性創(chuàng)新已經(jīng)出現(xiàn)，改變了游戲規(guī)則。BERT代表BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語海洋中的另一個(gè)首字母縮略詞。它代表了機(jī)器理解語言方式的轉(zhuǎn)變，使它們能夠理解使人類交流豐富而有意義的錯(cuò)綜復(fù)雜的細(xì)微差別和上下文依賴關(guān)系。2.為什么BERT很重要？想象一句話：“她拉小提琴的時(shí)候很漂亮。傳統(tǒng)的語言模型會(huì)從左到...