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shenzhen Katılım Şubat 2007
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Xuanchi Ren
Xuanchi Ren@xuanchi13·
🚀 Pixel Diffusion Decoder (PiD) v1.5 is out 🎨 No color-shifting problem, better 4K visual quality 📦 Undistilled checkpoint and full training code 🧩 Support FLUX, FLUX2, Qwen-Image, Z-Image, ... Feel free to use it, reproduce it, and build on top of it 💻 Code: github.com/nv-tlabs/PiD 🔗 Demo & comparison: research.nvidia.com/labs/sil/proje…
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Datou
Datou@Datou·
@DirWuKun 那就可以了啊,之前的完全比不上 ds
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大手
大手@DirWuKun·
@Datou workbuddy全是营销,太难看了,hy3用下来感觉也就跟Deepseek v4 pro 差不多
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Datou
Datou@Datou·
『今天大模型行业普遍面临商业化难题,但腾讯的思路是,不一定要向外部客户收费,能帮业务提升收入,同样是混元的价值。“举个例子,《王者荣耀》一年收入几百亿,混元如果能帮它提升 1%,那就是好几个亿。”』 当年 meta 也是这么想的
晚点 LatePost@latepostnews

29岁姚顺雨空降:改造腾讯混元的 300 天 - 2024 年,腾讯的高招团队在一场顶级学术会议上认识了姚顺雨。当时这个 97 年的年轻人还是 OpenAI 的研究员,他被介绍给了腾讯总裁刘炽平。一年后,他回国,一跃成为了腾讯的大语言模型负责人。 - 姚顺雨的幸运之处在于,在他来之前,腾讯的最高决策者已经意识到 AI 可能是生死之战,而腾讯远远落后。马化腾在 2025 年的员工大会上说:“一年前我们以为上了船,后来发现那个船漏水了。”他们提前扫清了障碍——混元原先各岗位的关键负责人已悉数离场,姚顺雨可以直接向集团总办汇报,TEG 总裁卢山是一位温和的管理者,愿意最大程度放权。 - 初入腾讯时,姚顺雨向总裁刘炽平提了一个请求:从新模型发布起至少一年,希望总办不要看榜单 (benchmark)。一年大约是训练两代模型的时间。“Martin(刘炽平)同意了。” - 以顾问身份加入腾讯时,姚顺雨任务只有一个:排查混元大模型长期落后的原因。排查结果是:“简单来说,几乎每个环节都在漏水。” 混元过度追求榜单成绩,把打榜语料放进训练集污染了数据,模型变得很会考试,但在真实场景表现很差。当时数据标注准确率的验收线定在 95% ,实际却长期停留在 60%-70%,团队为了交差生产出大批无法使用的数据,算法团队默许了这一切。 - 混元从起步开始就不算顺利。2023 年立项时,项目组连一块 GPU 都没有,最后还是从广告部门匀来 2000 张。卡少导致混元的基础建设(Infra)先天不足,系统缺少针对大规模训练任务的设计。训练环节也不健全,混元几乎没有做过强化学习。竞争压力下,团队做了两个选择,一是换架构,冒险用 Transformer 与 Mamba 结合的混合架构这条路线在行业里尚未被充分验证,“但有噱头。”除了腾讯几乎没有大厂选它。另一条路是打榜,用分数向上汇报。 - 姚顺雨来后几个月内,混元预训练、后训练、评估、Infra 的负责人全部换人,新人来自字节、Kimi、DeepSeek、美团。招人不再看出身——目前混元的模型架构负责人还是一名在读博士生。字节 Seed 的招聘团队发现好几个候选人连 Seed 都没抢过。原因是:Seed 人才密度已经很高,年轻人更容易成为“螺丝钉”;而重建期的混元正是用人之际。 - 改革不是疾风骤雨。姚顺雨没有大量清退老人,但带来的压力更隐晦——他常在群里发论文聊技术,能跟上的人很少,有时甚至看不懂。“Peer 压力太大了。” - 部门层级被简化到只有三层:姚顺雨——方向负责人——研究员/实习生。不赶发版的时候,混元的强度并不大。另一边,混元也取消了部门年中考核,鼓励聚焦长期研发。偶尔也有例外。“只要哪个组来了 Seed 的人,那个组很快就会自发地卷起来。” - 姚顺雨用自己的旧东家 OpenAI 举例给团队鼓劲:直到今天,OpenAI 的基础模型也没有依赖过什么神秘的技术,做大模型没有魔法,也不要相信别人有魔法。真正难的是把最基础、确定能做对的事情都做对——做到这些,足以让混元挤进中国的第一梯队。 - 2026 年 5 月底,距离混元 Hy3 正式发布只剩一个月,因为一批提交上来的数据出了问题。姚顺雨少见地发了脾气,严厉告诫团队:“数据非常重要。如果下次再出现这样的情况,直接走人。” -混元 Hy3 是姚顺雨在年初带队开始训练一款大模型,也是他加入腾讯后的第一张成绩单,但内部抱的预期并不大。Hy3 并不是完全没有企图心。按照姚顺雨的设想,混元不需要在所有能力上正面击败 Claude Opus 这样的前沿模型。如果一个模型能以 Opus 1% 的价格,在 90% 的日常问题上做到与它一样好,甚至超过它,对大多数用户来说这就是一个更优的模型。Hy4 已经在训练中,混元团队的判断是 2027 年进入国内第一梯队。 - 在姚顺雨的构想中,模型与产品应该以联合设计(Co-design)的模式合作,即模型和产品从一开始就绑定在一起开发,模型可以第一时间拿到产品的真实场景和用户反馈,知道自己该往哪里改;产品也能及时向模型同步需求,不用等一个通用模型送上门,再调整、将就。姚顺雨清楚自己当前的主要任务是什么,就是和业务处好关系,把 Co-design 的想法落地 - 今天大模型行业普遍面临商业化难题,但腾讯的思路是,不一定要向外部客户收费,能帮业务提升收入,同样是混元的价值。“举个例子,《王者荣耀》一年收入几百亿,混元如果能帮它提升 1%,那就是好几个亿。” - 在腾讯,一个产品一旦受到高层重视,老板们就会开始密集提意见,其他辅助部门的人也随之加入,参与决策的人越来越多。去年腾讯集全公司资源扶持元宝,于是高层们总会不时提出非常具体的意见,某处的字体是不是太小了,对年长的人不太友好;某处设计为什么要用这种颜色。“上面一提,下面就开始揣摩,老板到底是什么意思,到底要不要改。” - 腾讯 2019 年引入过一批从 Google、Snapchat、Uber 来的工程和数据专家。他们大多没留下什么成果,陆续离开。今天姚顺雨有总办的授权,圈了一块地,一个人拍板负责。但当改革进入更深的地方,牵动更大利益、风险更高时,能替他扛住压力的只有总办。到那时,考验的不只是他,还有他和老板们之间的信任能否撑得住。改革走到最深处,从来就不只取决于改革的那个人。

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Datou
Datou@Datou·
@hantmango 还可以,workbuddy 也起量了
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Hantmango
Hantmango@hantmango·
@Datou 混元搞这么久,还是没啥起色。互联网公司的耐心总是有限的
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Datou
Datou@Datou·
@mike413660764 @zhouqianzheng 按照某些博主的分析,集美叙事是一些消费品牌的阳谋,男性的钱不好赚,让女性情绪消费,男性转移支付,钱就好赚了。
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Datou
Datou@Datou·
散帅对轰集美,没两天就被封了。散帅们也没认输,马上发明了带把集美这种新词。
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Datou
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@_naiVe_2 真有赛博苍蝇、赛博屎壳郎,就喜欢屎
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PhotoX86
PhotoX86@PhotoX86·
上次提到的krea2-identity-edit这个lora已经升级到了v1.1版本,似乎效果提升了一些。之前的工作流中使用的是comfyui-krea2edit节点,这个节点只能连接两个参考图,这次使用的是ComfyUI-Krea2-Ostris-Edit节点,它可以使用三个参考图,这样,人物、服装和场景三个项目就都可以有参考了。节点的链接地址github.com/ostris/ComfyUI…。(提示词:图片1的人物穿着图片2的衣服站在图片3的场景中做出跳舞的姿势。) 尽管 Krea 2 本质上是 t2i 模型,krea2-identity-edit配合ComfyUI-Krea2-Ostris-Edit通过 Qwen3-VL 文本编码器融合图像和提示词,让 Krea 2 模型在生成时能“看见”并参考输入的参考图像,实现类似 i2i 或 edit 的效果。
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Ring Hyacinth
Ring Hyacinth@ring_hyacinth·
在最近几个项目中高强度使用 Seedance 后,@simonxxoo 总结了一篇非常详细的使用心得,分享给大家。 * 以下全是主观使用体验,来自真实踩坑经验 我们几乎测遍了所有网红提示词(X上的千转万转推文,红薯上的热帖),很遗憾地发现能用的实在不多,并且浪费了大量的时间精力。这些被包装得华丽无比的提示词小作文只验证了一个事情:Seedance 是真不挑食。 其实要写好一段视频提示词真的比你想象中要简单得多得多,你只需要填好四个部分: 【主体】:镜头中出现的主要人物(建议用image2出一张简单的角色表),建议你直接在即梦里新建主体,后期直接@ 就行,复用率极高 【场景】:上传一张场景图就行,场景图中可以带上你的主角,这样能交代角色大小,不容易出现比例失调。 【音乐】:为了方便剪辑和后期配乐,不要生成任何BGM,只需要生成对应的音效即可,这一点非常重要!!!!! 【镜头】:言简意赅地描述每个 Shot 的景别,以及发生了什么即可。 ☁️ 需要抽卡吗?要。个人建议2~3s一个 Shot,这样每次直出15s 你就能至少得到5个连贯且一致性极强的镜头,抽卡3次,就相当于有15个可选的素材,对一场戏来说,绰绰有余。 ☁️ 纠正一些营销号最喜欢宣传的使用技巧: 1. 不需要往 Seedance 里放分镜故事板。 我曾经下载了推上很多所谓大佬的skill,花十几分钟生成一张华丽无比的故事板(带镜头运动曲线,带各种highlight和表格),丢进 seedance 错漏百出。直到有一次我忘了上传分镜图,然后生成的结果流畅无比…… 2. Prompt 不是越长越好 AI写的提示词很多都是多余的比喻和情绪渲染,其实认真交代清楚故事就行。上传过主体参考和场景参考就不需要再用文字啰嗦一遍了。 而且如果一段 Prompt 连我们自己都读不完,那说明我们对故事要发生什么根本不关心吧…… 3. 每个Shot 需要带时间戳吗? 不需要,很多时候都是安慰剂,模型其实不会真的按照时间戳来分配时长(至少我们的体感是这样),对每个 Shot 时长影响最大的反而是 Shot 的数量。 4. 不要盲目追求清晰度,目前对提示词响应最好的版本是 Seedance 的720p 最开始我们想一劳永逸,每次抽卡都选1080p,但发现效果不怎么样,我们一直以为是我们的参考图没有做好,或者提示词没有写好。直到我们的好友时辰让我们切回 720P…………简直立竿见影的进步,而且又快又便宜。 5. 那清晰度怎么解决? 最后定稿后用Topaz 放大到4k就行。 ☁️ 然后,请把省出来的时间都用来构思分镜和故事吧。
Ring Hyacinth tweet media
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