1⃣️
?Sora的核心技术和发展：
这是一个2022年12月由伯克利和纽约大学两位研究人员提出的模型，目前这两位一个在Meta AI，一个在OpenAI…
根据其中一个作者@sainingxie（目前就职于Meta AI），根据他他提供的深入分析，Sora是一个基于DiT的混合模型，包含VAE、ViT、DDPM。
自编码器（VAE）：用来处理视频数据，使得视频在生成时可以保持时间上的连贯性。
视觉变换器（ViT）：让模型更灵活地处理不同的视频数据，比如可以只关注视频中的某些特定部分。
DDPM：帮助生成更高质量的视频。
•Sora的”视频压缩网络”实质上是一个在原始视频数据上训练的VAE，其中标记化对于保持良好的时间一致性很关键。
•在DiT项目中，强调了简单性和可扩展性。ViT的灵活性使模型在处理输入数据时更加灵活，而Sora展示了DiT的缩放定律也适用于视频。
•Sora的关键进展包括其”新兴模拟能力”，特别是在长视频生成方面的突破，以及对训练数据来源和构建的讨论缺失。
其他技术细节与推测：
• Sora可能还使用了Patch n’ Pack（NaViT）来适应不同的分辨率、持续时间和宽高比。
• NaViT模型： 提出了一种新的视觉变换器，能够处理任意分辨率和纵横比的输入，摆脱了传统上需要将图像调整到固定分辨率的限制。
• 灵活性和效率： NaViT不仅在使用上提供了灵活性，还在大规模的监督学习和图像-文本对比学习中展示了提高的训练效率。
• 跨任务应用能力： NaViT能够被高效地迁移到包括图像和视频分类、对象检测、语义分割等标准视觉任务，并在这些任务上取得了优异的性能。
• 推理时的灵活性： 在推理阶段，NaViT允许根据需要灵活调整输入分辨率，以在计算成本和模型性能之间找到最佳平衡。
Patch NaViT论文：
https://arxiv.org/abs/2307.06304
对于视频质量的推测，基于模型大小和计算量的估算，Sora可能拥有约3B参数，这表明训练Sora模型可能不需要预期的那么多GPU，预计将有非常快的迭代。
最新进展：
DiT在Sora中的应用表现出色，NYU的团队最近发布了一个新的DiT模型，称为SiT，具有相同的架构但提供了更高的性能和更快的收敛速度，对其在视频生成上的表现表示出了浓厚的兴趣。
DiT项目地址：
论文：
https://arxiv.org/abs/2212.09748
GitHub：
https://github.com/facebookresearch/DiT
2⃣️
✍️GhostWriter：个性化的AI写作工具：
- 由哈佛大学和微软研究院共同开发，基于ChatGPT。
- 学习和应用用户的写作风格，提供个性化文本生成。
- 经研究证实，提升了用户的满意度和参与度。
? https://arxiv.org/abs/2402.08855
? https://x.com/xiaohuggg/status/1758704157014569178?s=20
3⃣️
?ReadAgent：Google开发的阅读代理：
- 模仿人类阅读方式，处理长文本。
- 采用忘记具体信息但保留要点的策略，提高理解效率。
? https://read-agent.github.io
? https://x.com/xiaohuggg/status/1758700080394285453?s=20
https://assets.waytoagi.com/usercontent/X2_Twitter_com_1758692498422247424_720p_087a8e40cb.mp4
