AI智能体推荐第11期 |豆包AI智能体，革新你的工作与生活
文章概要：
1. 介绍豆包AI智能体，一款集成了先进大模型技术的智能工具。
2. 阐述豆包AI智能体的优点，包括全功能AIPC体验、多格式支持、高效的信息处理和一键AI操作。
4. 介绍如何使用豆包AI智能体，包括安装和启动、功能探索、个性化设置、内容处理辅助。
5. 总结豆包AI体的优势，尽管存在一些局限性，但它为用户带来了更高效、更智能的和创作体验
阅读原文
2. 阐述豆包AI智能体的优点，包括全功能AIPC体验、多格式支持、高效的信息处理和一键AI操作。
4. 介绍如何使用豆包AI智能体，包括安装和启动、功能探索、个性化设置、内容处理辅助。
5. 总结豆包AI体的优势，尽管存在一些局限性，但它为用户带来了更高效、更智能的和创作体验
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
文章概要：
1. 豆包大模型团队公布的一项系统性研究，为视频生成模型与物理规律的关系“划上了不等号”。
2. 团队通过大规模实验发现，即便依照Scaling Law扩大模型参数与训练数据量，模型依然无法抽象一般物理规则，甚至连牛顿第一定律、抛物线运动都无法领会。
3. 豆包大模型团队通过专门开发的物理引擎合成匀速直接运动、小球、抛物线运动等经典物理场景的运动视频，用于训练基于主流DiT架构的视频生成模型。
4. 实验结果表明，视频生成模型无法真正理解物理规律，也无法将这些规律泛化应用到全新的场景中。
5. 研究中也有一个好消息：如果训练视频中所有概念和物体都是模型已熟悉的，此时加大训练视频的复杂度，组合增加物体间的物理交互，通过加大训练数据，模型对物理规律的遵循将越来越好。
6. 机理探究表明，模型似乎更多依赖记忆和案例模仿，而非抽象出普遍的物理规则，实现分布外泛化（OOD）。
7. 模型更多靠颜色寻找模仿对象，其次是大小，再次是速度，最后才是形状。
8. 视频模型具有三种基本的组合，分别为：属性组合、空间组合（多个物体不同运动状态）、时间组合（不同的时间点多个物体的不同状态）。
9. 单纯依赖视频表示不足以进行精确的物理建模。
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2. 团队通过大规模实验发现，即便依照Scaling Law扩大模型参数与训练数据量，模型依然无法抽象一般物理规则，甚至连牛顿第一定律、抛物线运动都无法领会。
3. 豆包大模型团队通过专门开发的物理引擎合成匀速直接运动、小球、抛物线运动等经典物理场景的运动视频，用于训练基于主流DiT架构的视频生成模型。
4. 实验结果表明，视频生成模型无法真正理解物理规律，也无法将这些规律泛化应用到全新的场景中。
5. 研究中也有一个好消息：如果训练视频中所有概念和物体都是模型已熟悉的，此时加大训练视频的复杂度，组合增加物体间的物理交互，通过加大训练数据，模型对物理规律的遵循将越来越好。
6. 机理探究表明，模型似乎更多依赖记忆和案例模仿，而非抽象出普遍的物理规则，实现分布外泛化（OOD）。
7. 模型更多靠颜色寻找模仿对象，其次是大小，再次是速度，最后才是形状。
8. 视频模型具有三种基本的组合，分别为：属性组合、空间组合（多个物体不同运动状态）、时间组合（不同的时间点多个物体的不同状态）。
9. 单纯依赖视频表示不足以进行精确的物理建模。
图灵奖得主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
文章概要：
1. 视频生成模型无法理解物理规律，字节豆包大模型团队的研究表明，即使扩大模型参数与训练数据量，模型依然无法抽象出一般物理规则，甚至连牛顿第一定律、抛物线运动都无法领会。
2. 字节豆包大模型团队通过大规模实验发现，视频生成模型目前就像一个只会“抄作业”的学生，可以记忆案例，但还无法真正理解物理规律，做到“举一反三”。
3. 豆包大模型团队通过专门开发的物理引擎合成了匀速直接运动、小球碰撞、抛物线运动等经典物理场景的运动视频，用于训练基于主流DiT架构的视频生成模型。
4. 豆包大模型团队的实验发现，即使遵循“Scaling Law”增大模型参数规模和数据量，模型依然无法抽象出一般物理规则，做到真正“理解”。
5. 豆包大模型团队发现，模型似乎更多依赖记忆和案例模仿，而非抽象出普遍的物理规则，实现分布外泛化（OOD）。
6. 豆包大模型团队发现，视频生成模型更习惯于通过“颜色”寻找相似参考生成物体运动状态，其次是大小，再次是速度，最后才是形状。
7. 豆包大模型团队提出视频模型具有三种基本的组合模式，分别为：属性组合、空间组合（多个物体不同运动状态）、时间组合（不同的时间点多个物体的不同状态）。
8. 豆包大模型团队发现，单纯依赖视频表示不足以进行精确的物理建模。
阅读原文
2. 字节豆包大模型团队通过大规模实验发现，视频生成模型目前就像一个只会“抄作业”的学生，可以记忆案例，但还无法真正理解物理规律，做到“举一反三”。
3. 豆包大模型团队通过专门开发的物理引擎合成了匀速直接运动、小球碰撞、抛物线运动等经典物理场景的运动视频，用于训练基于主流DiT架构的视频生成模型。
4. 豆包大模型团队的实验发现，即使遵循“Scaling Law”增大模型参数规模和数据量，模型依然无法抽象出一般物理规则，做到真正“理解”。
5. 豆包大模型团队发现，模型似乎更多依赖记忆和案例模仿，而非抽象出普遍的物理规则，实现分布外泛化（OOD）。
6. 豆包大模型团队发现，视频生成模型更习惯于通过“颜色”寻找相似参考生成物体运动状态，其次是大小，再次是速度，最后才是形状。
7. 豆包大模型团队提出视频模型具有三种基本的组合模式，分别为：属性组合、空间组合（多个物体不同运动状态）、时间组合（不同的时间点多个物体的不同状态）。
8. 豆包大模型团队发现，单纯依赖视频表示不足以进行精确的物理建模。
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
文章概要：
1. 视频生成模型目前无法理解物理规律，字节豆包大模型团队通过大规模实验得出该结论。
2. 团队通过开发物理引擎合成运动视频，训练视频生成模型，以检验其是否真正理解物理规律。
3. 实验结果表明无法抽象出一般物理规则，无法将规律泛化应用到全新场景，但在组合场景下，数据和模型Scaling可带来一定提升。
4. 团队探究了模型依赖记忆和案例模仿的机理，发现模型更多依赖记忆和相似案例进行模仿并生成视频，且更习惯于通过“颜色”寻找相似参考生成物体运动状态。
5. 团队提出视频模型具有三种基本的组合模式，分别为属性组合、空间组合、时间组合，但模型对案例匹配的依赖限制了其效果。
6. 团队探索了在视频表征空间进行生成是否足以作为世界模型，结果发现，视觉模糊性会导致在细粒度物理建模方面出现显著的误差。
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2. 团队通过开发物理引擎合成运动视频，训练视频生成模型，以检验其是否真正理解物理规律。
3. 实验结果表明无法抽象出一般物理规则，无法将规律泛化应用到全新场景，但在组合场景下，数据和模型Scaling可带来一定提升。
4. 团队探究了模型依赖记忆和案例模仿的机理，发现模型更多依赖记忆和相似案例进行模仿并生成视频，且更习惯于通过“颜色”寻找相似参考生成物体运动状态。
5. 团队提出视频模型具有三种基本的组合模式，分别为属性组合、空间组合、时间组合，但模型对案例匹配的依赖限制了其效果。
6. 团队探索了在视频表征空间进行生成是否足以作为世界模型，结果发现，视觉模糊性会导致在细粒度物理建模方面出现显著的误差。
突破残差连接局限！字节豆包团队提出超连接：预训练收敛最快加速80%！
文章概要：
1. 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
2. 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
3. 在 Dense 模型和 MoE 模型预训练，超连接方案展示出显著的提升效果，收敛速度最高可加速 80%
4. 超的思路在于——引入可学习的深度连接（Depth-connections）连接-）
5. 超连接可以是静态的，也可以是的其中，静态超连接（Static Hyper-Connections, SHC）意味着连接权重在训练结束后固定不变。而动态超连接（Dynamic Hyper-Connections, DHC）则对应连接权重可根据输入动态调整。实验表明，动态超连接效果更好
6. 研究团队认为，残差连接的两种变体，即前归一化（Pre-Norm）和后归一-Norm），可以被视为不可训练的超连接
7. 团队引入了顺序-并行了动态优化层的排列以提升网络性能
8. 实验主要集中在大规模语言模型的预训练上，涵盖了 Dense 模型和 MoE 模型。表明，使用超连接的模型显著优于使用残的模型
9. 超连接的引入几乎不增加额外的计算开销或参，认为，该成果具有广泛的应用潜力，可以推广到音视图模态的不同任务上，模态理解、生成模型等
10. 团队关注问题，尤其在 LLMs 和多模态方面，期望实现更多突破
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2. 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
3. 在 Dense 模型和 MoE 模型预训练，超连接方案展示出显著的提升效果，收敛速度最高可加速 80%
4. 超的思路在于——引入可学习的深度连接（Depth-connections）连接-）
5. 超连接可以是静态的，也可以是的其中，静态超连接（Static Hyper-Connections, SHC）意味着连接权重在训练结束后固定不变。而动态超连接（Dynamic Hyper-Connections, DHC）则对应连接权重可根据输入动态调整。实验表明，动态超连接效果更好
6. 研究团队认为，残差连接的两种变体，即前归一化（Pre-Norm）和后归一-Norm），可以被视为不可训练的超连接
7. 团队引入了顺序-并行了动态优化层的排列以提升网络性能
8. 实验主要集中在大规模语言模型的预训练上，涵盖了 Dense 模型和 MoE 模型。表明，使用超连接的模型显著优于使用残的模型
9. 超连接的引入几乎不增加额外的计算开销或参，认为，该成果具有广泛的应用潜力，可以推广到音视图模态的不同任务上，模态理解、生成模型等
10. 团队关注问题，尤其在 LLMs 和多模态方面，期望实现更多突破