
LeCun赞转!类Sora模型能否理解物理规律?字节豆包大模型团队系统性研究揭秘
LeCun赞转!类Sora模型能否理解物理规律?字节豆包大模型团队系统性研究揭秘自从 Sora 横空出世,业界便掀起了一场「视频生成模型到底懂不懂物理规律」的争论。图灵奖得主 Yann LeCun 明确表示,基于文本提示生成的逼真视频并不代表模型真正理解了物理世界。之后更是直言,像 Sora 这样通过生成像素来建模世界的方式注定要失败。
自从 Sora 横空出世,业界便掀起了一场「视频生成模型到底懂不懂物理规律」的争论。图灵奖得主 Yann LeCun 明确表示,基于文本提示生成的逼真视频并不代表模型真正理解了物理世界。之后更是直言,像 Sora 这样通过生成像素来建模世界的方式注定要失败。
字节跳动豆包大模型团队于近日提出超连接(Hyper-Connections),一种简单有效的残差连接替代方案。面向残差连接的主要变体的局限问题,超连接可通过动态调整不同层之间的连接权重,解决梯度消失和表示崩溃(Representation Collapse)之间的权衡困境。在 Dense 模型和 MoE 模型预训练中,超连接方案展示出显著的性能提升效果,使收敛速度最高可加速 80%。
强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,然而,RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性,也给训练和部署带来了挑战。
9月 24 日,字节跳动的豆包大模型发布多款新品——视频生成、音乐生成以及同声传译大模型。
字节曲折的硬件之路。
据晚点报道,字节AI硬件团队的第一款产品是集成豆包大模型的智能耳机。用户在戴上该智能耳机后,可通过语音对话随时使用豆包,同时在豆包 App 上也可以操控这款耳机。
据相关数据显示,早在 2020 年,国内选择语音输入的用户数量已经达到 2.5 亿,使用率接近 40%,更为便捷的语音交流,已经越来越成为主流。
8 月 21 日,2024 火山引擎 AI 创新巡展﹒上海站带来了豆包大模型最新进展。
豆包大模型应用落地,又有新进展。
伴随大模型迭代速度越来越快,训练集群规模越来越大,高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点,检查点(Checkpoint)系统在训练过程中负责状态的存储和恢复,已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。