如果你玩過開源的Text2video，也就是文生視頻，也會(huì)感慨AI越來越能整活兒了，但是如果你好奇去各大平臺(tái)看一圈，基本上視頻最大就是在810秒左右，甚至有35秒的。（sora能到20秒）當(dāng)然有兄弟說是算力的問題，這個(gè)確實(shí)是一個(gè)問題，生成視頻diffusion的算力確實(shí)要比純text多，但是這個(gè)如果有錢也不是問題（后文我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)就算有錢也是問題），但是現(xiàn)在我們談?wù)摰氖清X解決不了的問題，一致性。這個(gè)一致性指的是多幀一致性比如這個(gè)...

我見過的最省的GPT4o，Claude，Gemini2級(jí)別的模型，而且是國內(nèi)唯一有機(jī)會(huì)上桌的，其實(shí)海外目前和這三家有資格掰手腕的也只有它自己，可以負(fù)責(zé)任的說其他的模型不配上桌吃菜（Gemini上個(gè)月都沒資格）。其實(shí)性能好就不說了，DeepseekR1就還不錯(cuò)，國內(nèi)講道理是第一家做inferencetimingscalinglaw的模型，阿里是第二家，其他的就不太值得談?wù)摿?，其?shí)國外也只有GPT和Google有資格，沒想到年底還能出個(gè)DeepseekV3，在傳統(tǒng)scalinglaw...

論文名稱KBLAM:KNOWLEDGEBASEAUGMENTEDLANGUAGEMODELICLR2025的論文，MS系的這篇論文介紹了一種名為KBLAM（KnowledgeBaseaugmentedLanguageModel，知識(shí)庫增強(qiáng)語言模型）的新方法，用于將外部知識(shí)庫（KB）高效地集成到預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型（LLM）中，以提升其在特定任務(wù)中的表現(xiàn)，同時(shí)避免傳統(tǒng)方法的局限性。核心問題與背景LLM雖然在知識(shí)和推理方面表現(xiàn)優(yōu)異，但當(dāng)需要處理超出其參數(shù)存儲(chǔ)知識(shí)的外部信息時(shí)，往往需要額外的增強(qiáng)手...

我之前演示過幾個(gè)OpenManus的demo，其實(shí)也就是demo，包括manus，現(xiàn)在也就是demo階段，復(fù)雜的plan和flow，現(xiàn)在的代碼支撐和LLM的能力都有待改善，但是我們這期不是吐槽文章，是來把OpenManus給打開看看它的實(shí)現(xiàn)是怎么樣的，其實(shí)Manus也都差不多，甚至OWL也都差不多，我們看一個(gè)就夠了。其他的幾個(gè)目錄也沒啥特別需要看的，就看app。app里面有這么幾個(gè)結(jié)構(gòu)：1agent沒啥好解釋的2flow就是來做multiagent的planning和管理任務(wù)框架的...

總結(jié)，模型門戶留給GPT5去做了，4.5還是像Altman之前說的就是最后一代純預(yù)訓(xùn)練。1一個(gè)超巨大的模型，grok3級(jí)別（10萬卡），AK說每個(gè)0.5要提升10倍預(yù)訓(xùn)練算力，那對(duì)比GPT4的1.8T,也就說4.5是一個(gè)18T(18000B)級(jí)別的模型，所以必須跨多campus,異步梯度下降的訓(xùn)練方式(要求太高，這個(gè)目前只有g(shù)rok,oai,gemini,3家真正嚴(yán)格實(shí)踐過，anthropic都不行)。2擁有更多的知識(shí)(o3和人類比如博士生做題的合成數(shù)據(jù))，比4o能力提升百分之50（其實(shí)...

其實(shí)我這個(gè)問題不算瞎問。在你的項(xiàng)目里，你是真覺得GraphRAG有用，還是就圖個(gè)新鮮勁，這個(gè)是非常重要的思考。RAG能干啥，其實(shí)不用復(fù)雜的解釋了。傳統(tǒng)的方式就是基于向量余弦近似度的查找，當(dāng)然BM25其實(shí)也是傳統(tǒng)RAG（別把它當(dāng)新東西），常見一點(diǎn)的基本都有向量查找，或者向量+BM25關(guān)鍵字集成查找，為了方便我就畫向量的了。如下圖：通用LLM里不太存在專用領(lǐng)域的知識(shí)，RAG可以作為外掛知識(shí)庫的補(bǔ)充，補(bǔ)充新的知識(shí)，另外有些問題，...

有點(diǎn)意思的論文2410.13639ACOMPARATIVESTUDYONREASONINGPATTERNSOFOPENAI’SO1MODEL簡而言之就是曼徹斯特大學(xué)，浙大和中科大還有一些開源的項(xiàng)目組一些一起研究OpenAIO1的人，來發(fā)O1為什么牛B的論文。正常，研究紅樓夢(mèng)畢竟也有紅學(xué)（我是一集紅樓夢(mèng)也沒看過，書和電視都沒看過)。。。文章主要講分析猜測和評(píng)估OpenAI的推理模式在不同任務(wù)上的效果。同時(shí)也利用不同的模型比如GPT4o，Gemma，LLama,Qwen等嘗試?yán)梅治龀鰜淼腛1的推...