7 月 07
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华为开源了盘古大模型，被指抄袭。华为到底冤不冤呢？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道 。华为开源了他的盘古大模型，它的模型呢，反正依然是山海经风格的起名。原来呢，没有开源，都是说我们内部开发内部使用，或者说我们专门供政府和大企业来使用。但是现在发现开源这条路不错，那我也开源吧。结果开源了以后就出事了。
它是6月30号在GitHub上就直接开源了，号称呢是在升腾芯片上训练出来的大模型。以前呢，我们的大模型大多是在英伟达芯片上训练，但是呢可以在升腾的芯片上去做推理。现在说，我直接在升腾芯片上做训练，也算是一种小的突破吧。
他呢，其实发了两个模型：一个是72B的MOE的模型，就是混合专家模型；然后呢，有一个70B的稠密模型。做呢做完了，但是准备开源还需要准备一段时间。开源这件事，不是说你做完了，把它扔出来就完了，还是有很大的工作量需要干的。比如说你要去写开源手册、许可证，这个还不是那么容易，还在做。
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11 月 29
范, 路 AIGC AI工具 , AI应用 , DALL-E 3 , Hugging Face , Open AI , SEO优化 , Sora大模型 , Turbo版本 , 业内动态 , 互动媒体 , 产品发布 , 人工智能 , 企业创新 , 企业合作 , 保密协议 , 公关策略 , 内容优化 , 内容匹配 , 内容变现 , 内容审核 , 内容生成 , 内容策略 , 内容质量 , 创意合作伙伴 , 创意平台 , 动态内容 , 可控性 , 品牌保护 , 图像生成 , 在线工具 , 在线编辑工具 , 媒体传播 , 媒体内容 , 媒体整合 , 媒体营销 , 实时生成 , 宣传策略 , 市场趋势 , 平台发展 , 平台生态 , 开发者社区 , 开源合作 , 影视行业 , 技术产业 , 技术创新 , 技术对比 , 技术开发 , 技术挑战 , 技术突破 , 挑战与机遇 , 效果展示 , 数字人 , 数字媒体 , 数据处理 , 数据安全 , 未来科技 , 模型参数 , 模型训练 , 法律风险 , 深度学习 , 版权纠纷 , 生成模型 , 用户交互 , 用户体验 , 知识产权 , 社交媒体策略 , 社交影响 , 算力成本 , 线上互动 , 自动化处理 , 艺术家 , 艺术表现力 , 行业先锋 , 覆盖范围 , 视觉创意 , 视觉效果 , 视频内容 , 视频安全性 , 视频模型 , 视频流 , 视频特效 , 视频生成 , 视频生成技术 , 视频生成潜力 , 视频编辑 , 视频风格 , 计算机视觉 , 语音合成 , 跨平台使用 , 跨文化传播 , 身份验证 , 高成本
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昨天，Sora短暂的泄露。但是，我们真的还需要等待Sora吗？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。在今年2月份，Open AI公布了他们的Sora大模型之后，大家一直在等待这个产品的正式发布。但是，等到了现在，已经到年底了。很多跟随Sora的产品都已经上线，都已经有很多用户开始使用了，Sora自己还遥遥无期。
在这样的一个时间点里，突然有一群艺术家将Sora的这个接口公开到了Hugging Face上面去，短暂的开放了一段时间。这些艺术家呢，还发表了一封公开信，表达了自己对于Open AI的各种剥削的不满。Open AI呢，及时发现，在一小时之后封闭了接口，说你们就到这吧；然后也出来做了一些解释，表示这些艺术家们都是跟我们一起去合作的，他们都是自愿参加的，没有什么强迫。大概也是讲了一些这种片汤话。
至于Sora什么时候能发布，人家也没有再继续提供更进一步的信息。那么，这一次泄露出来的呢，是Sora的Turbo版本。Turbo是轻量级快速的版本，就是不是一个全尺寸的模型，参数呢也并不是很突出。2月份，Sora当时号称自己是世界模型，可以仿真出世界来的，当时是可以出一分钟的视频的。虽然一分钟视频并没有那么大的用处，超过一分钟都属于超长镜头，电影里头用这种镜头其实也不是那么多。这一次呢，只提供了1080P、720P、360P三种的分辨率，然后时长呢就是5到10秒钟。其实跟我们现在可以使用到的大量的这种视频生成模型参数是一样的，现在的视频生成模型基本上都是5到10秒钟。
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8 月 06
Luke Fan AIGC , Meta的故事 AI信息流整合 , AI助手 , AI助手平台 , AI助手应用 , AI助手模型 , AI回复 , AI客服 , AI开源 , AI总结信息 , AI技术 , AI技术应用 , AI推荐算法 , AI机器人 , AI演示 , AI社交助手 , AI社区 , AI社区互动 , AI视觉分割 , AI触手 , AI辅助工具 , AI配置工程师 , AI革命 , AI风向 , AR , Hugging Face , IBM , Lightining AI , Meta , Meta的贡献 , OCP , Open Compute Project , PyTorch , Segment Everything Two , SIGGRAPH大会 , TPU , VR , 互联网底层 , 人工智能 , 信息分层 , 信息流 , 信息流混合 , 信息爆炸 , 信息过载 , 分拆视频内容 , 华为 , 多平台AI , 大模型 , 层次化处理 , 平台无壁垒 , 底层逻辑 , 开源技术 , 开源模型 , 开源生态 , 扎克伯格 , 推荐算法 , 推荐系统 , 显卡 , 显卡价格 , 显卡公司 , 显卡适配 , 法律AI , 监控提升 , 监控摄像头 , 社交媒体AI , 科技发展 , 科技巨头 , 算法创新 , 统一推荐系统 , 编程AI , 英伟达 , 苹果 , 虚拟AI助理 , 虚拟形象 , 视觉识别 , 视频分析 , 视频搜索 , 计算机图像识别 , 谷歌TPU , 软件开发 , 黄仁勋
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扎克伯格跟黄仁勋凑一块，除了换皮衣，还讲了点什么呢？他们是在SIGGRAPH大会上进行的访谈。黄仁勋是访谈主持人，而扎克伯格是被邀请的嘉宾。因此，在他们的访谈中，扎克伯格是逗哏的，黄仁勋是捧哏的，这一点首先要搞清楚。
这一次访谈，主要是扎克伯格在输出。SIGGRAPH大会是一个历史非常悠久的大会，叫计算机图形图像特别兴趣小组（Special Interest Group on Computer Graphics），小组成立于1967年，1974年第一次开会。今年是第50届，参会的人中有90%都是博士。当我看到这个消息时，一开始想，黄仁勋应该是个博士吧？扎克伯格是中途退学的。后来查了一下，发现并不是。黄仁勋是硕士，而扎克伯格是2002年入学于哈佛的心理学和计算机科学专业，2004年辍学，实际上上了两年学，之后在2017年被哈佛授予了荣誉法学博士学位。他好像跟某位伟人的学位差不多。
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