视频生成界的大瓜:Runway 组织公司全员,把互联网扒了个干干净净
视频生成界的大瓜:Runway 组织公司全员,把互联网扒了个干干净净据 Runway 前员工向 4m 的爆料,Runway 公司里几乎是全员都会在这个表格里录入数据,用来训练他们自家的模型。表格里搜集的油管视频,他们是用开源软件 YouTube-DL 下载的,为了防止被 Youtube 封禁,Runway 还找供应商买了专门的代理,用这些代理 IP 地址来下载视频。
据 Runway 前员工向 4m 的爆料,Runway 公司里几乎是全员都会在这个表格里录入数据,用来训练他们自家的模型。表格里搜集的油管视频,他们是用开源软件 YouTube-DL 下载的,为了防止被 Youtube 封禁,Runway 还找供应商买了专门的代理,用这些代理 IP 地址来下载视频。
商业化愿景下,AI应用元年已经到来。
“大模型在硬件端最先落地的商业化场景将是儿童硬件。”
AI音乐动了谁的蛋糕?
伴随着人工智能的高速发展,用户或创作者与平台间围绕AI侵权的纠纷时有发生。
刚刚,大模型再次攻下一城!
许多人都非常关心的问题是,究竟在什么场景下,当下 AI 技术容易落地?
视频生成模型领域又多了一个重磅玩家。
知识图谱作为结构化知识的重要载体,广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而,由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异,如何有效地将不同的知识图谱进行融合,以获得更加全面、丰富的知识体系,成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题,这就是知识图谱对齐(Knowledge Graph Alignment)任务所要解决的核心挑战。
LLM 很强,而为了实现 LLM 的可持续扩展,有必要找到并实现能提升其效率的方法,混合专家(MoE)就是这类方法的一大重要成员。