这意味着，无论输入视频多长，FramePack都能将总上下文长度控制在固定上限内，避免因输入帧过多导致计算量爆炸，有效解决了模型处理大量帧时的计算难题。从生成帧数的角度来看，人工评估显示，每段生成9帧的配置在ELO分数上，明显高于生成1帧或4帧的配置，说明生成9帧能给用户带来更好的视觉感知。它将用户输入图像作为高质量的第一帧，然后按反向时间顺序生成后续帧，不断优化生成的帧以接近用户输入的第一帧，从

为什么我要写这个？系统化的学习大模型，除了知道大模型是什么，也得知道大模型是如何训练的，对大模型的实际应用有更加定量的认知，该文章也算是一篇分布式训练的学习过程总结，作为循序渐进学习分布式训练的总结。类似之前写过的LLM文章，本文也建议读者先定性有个宏观认知，然后再细化到某个概念定量了解，遇到不太清楚的概念深度递归去学习。

针对 DeepSeek 这类超大规模 MoE 模型的多机多卡推理场景中的通信挑战，华为团队提出了三项关键技术，其中 FlashComm 技术基于相同的集合通信逻辑替大模型推理中的 AllReduce 通信算子，在不改变网络并行方式的前提下，充分利用网络中低维度数据或低比特数据特性进行通信算子位置的编排，实现通信数据量的降低和通信时延的优化，同时消除了计算流程中的冗余计算，进一步提升了网络端到端推理

在2016年，我作为开发者参与了一个电商后台系统的搭建，这个系统需要处理大量的业务数据，经常涉及到Excel文件的批量导入和导出。然而，随着数据量的激增，Apache POI在Excel处理方面的局限性开始显现出来，尤其是它的内存占用过高，导致系统频繁出现内存溢出。据了解，EasyExcel作者玉箫去年已经从阿里离职，开始创业，也是开源数据库客户端 Chat2DB 的作者，今天他宣布启动EasyE

由于推理模型的输出长短差异极大，在同样的批大小（batch size）下，RL 训练必须等待批次中最长的输出生成完才能继续进行训练，以及进行下一个批次的数据收集，造成极大 GPU 资源浪费。staleness 表示当采用一个批次的数据进行模型训练时，生成最旧的一条数据的模型版本和当前更新的模型版本之间的版本差（比如，一个批次中最旧的一条数据由 step 1 产生的模型输出，当前模型由 step 5

以小成本获取了好性能。据第三方技术平台统计，Open-Sora的学术论文引用量半年内获得近百引用，在全球开源影响力排名中稳居首位，领先所有开源的I2V/T2V视频生成项目，成为全球影响力最大的开源视频生成项目之一。此外，Open-Sora 2.0在VBench评测中取得的分数已超过腾讯的HunyuanVideo，以更低的成本实现了更高的性能，为开源视频生成技术树立了全新标杆！根据估算，市面上10B

媒体风向变化太快，让人目不暇接。早上还在夸Deepseek成本低，性价比高，预训练Scaling Law死了，不需要太多机器和GPU卡，性价比优先，英伟达休矣；中午Grok 3一出来，说是用了10万张英伟达H100卡，效果力压OpenAI o3 mini和Deepseek R1，就转向说Scaling law还成立，还需要大量的卡，英伟达股价有救了，还是要大力出奇迹……这两个观点明显对立，有一真必

但如果我从知识库里找到相关的背景知识告诉 o1-preview，在它第一步输出之后指出它的问题，让它继续改进，只要 5 轮对话，半个小时（包括输入 prompt 的时间），o1-preview 就能列公式计算，得到跟我想了一晚上一样的结论。合伙人的作用并不简单是帮忙分担工作，更重要的是提供不同的思考角度，能在悲观绝望的时候拉一把，能在得意自满的时候浇一盆冷水，能在分心的时候催一催进展，能在技术行不

他强调，要打造人工智能拔尖人才培养新高地，构筑人工智能科技创新突破策源地，创建智慧变革一体化示范区，为教育强国、科技强国、人才强国建设贡献独具特色的北理工方案。他表示，人工智能学院将整合校内外AI优势资源，汇聚国家级AI顶尖领军人才，布局AI基础、AI技术、AI系统、AI安全、AI应用五大学科方向，围绕 “极微观、极宏观、极极端、极交叉”AI四极发展方向开展科技攻关，建立 AI卓越交叉复合型人才培

跨模态对齐和推理为 Multimodal RAG：多模态RAG提出了一个多模态RAG系统的通用框架；并对多模态RAG系统进行了系统且全面的分析，涵盖了数据集、评估指标、基准测试、评估方法以及检索、融合、增强和生成方面的创新多模态RAG系统进行了系统且全面的分析：数据集、评估指标、基准测试、评估方法以及检索、融合、增强和生成方面的创新。