经济和效率是否能兼顾？本期我们请到了有多年 初创公司数据 infra 搭建经验的 Jilong 老师和大家一起探讨 “如何选择 并快速搭建一个 适合初创电商 的 数据平台”。不仅要求其能满足电商运营中业务流程和数据分析的需求，更是要符合初创公司多快好省的特点。 访谈中，老洪一如既往地深挖了 “同时兼顾OLTP&OLAP”，“cache 数据一致性”，以及 "机器学习" 相关 热点问题. 讨论有深度，有兴趣的小伙伴千万不能错过了。 03:01: 电商数据应用的快速搭建 05:30: SQL数据库+数据中台作为高并发的解决方案 07:10: 举例说明电商用户的典型数据使用场景以及数据存储的优化目标 12:20: 举例 假想电商 “拼夕夕” 的数据infra (简单 OLTP and OLAP) 14:40: Cache layer 对数据更新实时性的影响 18:30: 如何更省钱地 scale up 数据 infra 23:00: 如何让 OLAP 数据库对 OLAP 友好 26:26: 销售预测，用户分析等数据库的构架优化 27:16: 存算分离主导 的 OLAP 框架 35:00: Orchestration, 增量计算等一些细节问题 40:00: 适合初创公司的云服务选项（databrick， serverless） 43:28: databrick 套餐 vs 云厂商 原生套餐 的 对比 48:10: 构建抽象层的重要性 50:30: 机器学习处理系统的选择

经典的用户画像是否真的能打, 还是纸上谈兵? 为何数据建模更能帮你联系到真实的用户. 这期我们来深入探讨用户画像的自动化之路, 欢迎小伙伴留言互动提问, 谢谢大家~ Timeline 00:40 什么是用户画像建模 01:25用户画像解决什么问题 02:15用户画像不实用的根本原因 * 如何联系到真实用户: 映射用户画像模型到真实用户: * 隐私数据阻碍真实数据收集 03:05传统用户画像的唯一用处是: 产品设计时候的共情 04:50通过用户画像来共情的风险:先验经验产生的偏见 07:07用户画像的正确打开方式 - 用已收集的数据来进行用户画像建模, 而非凭空想象 08:15 跳过用户画像来直接建立数据模型 08:37 举例1广告推荐: 数据进行隐式用户画像建模 09:15 举例2:相似产品 相似用户群体的隐私

解析困扰大家的Meta Movie Gen10大技术难点 Meta“最强视频模型”不用DiT这个观点是有误区的? 为何工业界, 大家越来越多用流匹配而不是diffusion生成视频或图像? 这套媒体基础模型平台的发展对未来内容创作可能产生什么影响? 对Meta Movie Gen里那些高冷的技术难点细节感兴趣的朋友们, 本期我们汇总了十余个技术问题(FAQ), 来请老洪深入浅出的逐个击破, 带着你们一起揭开Movie Gen神秘的面纱. 感谢大伙儿的喜欢和关注! 对于Movie Gen还有什么想了解的, 有疑问的, 随时可以在评论区留言, 我们会尽量给你们解答~ Timeline * 00:25 Movie Gen需要的大量训练数据从何而来? * 01:58 MovieGen 是怎么进行过滤和清理数据? * 02:49 误区解析: "Meta“最强视频模型”不用DiT，用Llama大力出奇迹了 * 03:26 MovieGen使用的流匹配技术和传统的Diffusion技术, 谁优谁劣? * 04:54 大力出奇迹的功劳? * 05:33 Meta如何将流匹配技术与Llama架构结合,以提升视频生成质量？流匹配相比扩散模型在视频生成中的具体优势劣势如何 * 06:57 如何优化流匹配算法以适应视频生成任务的特殊需求的? * 09:15 流匹配如何改善了视频生成中的文本-视觉对齐问题? * 11:36 在多阶段训练过程中,流匹配技术在不同阶段(如T2I、低分辨率T2V、高分辨率T2V)的表现有何差异? * 12:48 对未来内容创作可能产生什么影响?

AI视角和人类视角同台点评Meta电影生成模型 即便Sora已经给大家足够的预期，想必很多小伙伴都看到Meta Movie Gen的Demo了吧?这次Meta作为视频生成界杀出来的黑马, 亮剑即绝招. 全能生成王—视频音频文武全能, 效果直接炸街! 本期节目与GoogleAI(NotebookLM)的主播一起初步探索Movie Gen, 速览Meta开源的92页技术论文,简单介绍Meta四大模型. 涵盖了MovieGen使用的创新训练方法; 如何利用反向学习巧妙地进行人工合成数据训练以及个性化视频功能的工作原理及其带来的新可能性等细节探讨. 这是首次引入AI辅助制作节目, 一方面实践一直倡导的利用AI提升生产力的理念, 同时看看小伙伴对ML技术论文解读有没有兴趣。另外, 小小预告下, 我们在筹备一期Movie Gen深入解析, 欢迎大家留言你有兴趣的问题，我们会在后续节目中努力为大家安排。 再次感谢你们的喜欢和关注! Timeline * 2:02 30B参数的视频模型: 背后的强大资源支持, 效果拉满 (高达1080p分辨率、最长16秒、帧率16fps的高保真视频) * 03:18TAE(Temporal Autoencoder)扮演了什么角色? 它是如何压缩大量高清视觉数据, 提高数据处理效率? * 06:06个性化视频定制模型: 如何解决Movie Gen视频生成过程中出现小瑕疵的问题? 动态内容创作中改如何确保生成的人脸动作和表情看起来自然逼真呢 * 08:52文字指令编辑视频模型: 如何通过"反向学习"来训练AI进行视频编辑 * 11:03如何评估Movie Gen的性能优势, 评估者主要关注哪些方面? * 13:45音频模型: 相比传统的音效库,Movie Gen Audio在音频生成方面有何创新? * 15:27对未来内容创作可能产生什么影响? Reference MovieGen demo: Meta Movie Gen 原论文 MovieGen: A Cast of Media Foundation Models https://ai.meta.com/static-resource/movie-gen-research-paper Google AI Podcast: notebooklm.google.com 论文解读音频: notebooklm.google.com Podcast Script中文翻译(GPT版) 好的，听我说，你是一名导演，脑海中有一个精彩的电影场景，对吧？但不用召集整个剧组、摄影机和餐饮团队，你只需在电脑上敲几个字，瞬间就能看到16秒的纯高清电影魔力，配有音效和一切，这就是Meta的新AI，Movie Gen。我跟你说，理解这个研究真是让人惊叹。 这绝对是一个改变游戏规则的技术。但这不只是一个AI，更像是一个数字专家团队在协作。Movie Gen Video处理视觉效果，Movie Gen Audio则负责音效，甚至还有一个专门的AI来个性化这些视频。想象一下，就像进入了你自己的电影世界。 这就是我所谓的个性化首映式！Meta声称这项技术比Runway Gen 3和OpenAI的技术还要好，不过在完全陷入这种热潮之前，我得问一句，这到底是怎么运作的？幕后到底发生了什么，让这部电影魔术变成现实？ 其核心是一个叫Movie Gen Video的系统，它非常强大，拥有大约300亿个参数。 哇，参数？我们需要一个简单的解释，参数究竟是什么？ 好吧，把它想象成这样：人类大脑之所以强大，是因为它拥有数十亿的神经元和数万亿的连接，参数在AI中类似于这些连接。连接越多，AI对周围世界的理解就越深。Movie Gen Video在大量数据上进行了训练，包括数亿个视频片段和数十亿张图像，以便能够创建动态影像。 这就像让超级计算机上电影学院的课程，但规模却前所未有。不过，将所有这些数据压缩进一个AI必然面临一些挑战吧？当然，高分辨率视频需要大量的处理能力。为了应对这一挑战，Movie Gen Video使用了一种叫时间自编码器（TAE）的技术。 听起来像是科幻电影里的东西，给我们解释一下吧。 想象一下，把复杂的3D模型压缩成小文件，这样可以快速发送，然后在另一端可以完美重建。TAE对视频做的就是这种压缩处理，使AI无需巨型超级计算机也能运行。 这是令人印象深刻的数据管理！但我猜创建这种复杂系统并非一帆风顺。Meta团队遇到了哪些障碍？ 一个挑战是处理所谓的“斑点伪影”。你是否注意过那些低画质视频中出现的小块状或失真？ 是的，视频质量下降时会出现像素化，非常让人分心，对吧？ 没错，那些是压缩伪影，在压缩和重建视觉数据时很常见。Meta团队不得不开发新技术来减少这些伪影，就像调整高性能引擎的每一个细节都很重要。他们甚至需要一些创造性的解决方案来训练这个庞大的AI，以确保它能处理大量数据而不受影响。 所以他们基本上教会了这个AI如何高效利用每个像素。这真是令人惊叹！不过，谈了这么多压缩和伪影，我们还没提到最酷的功能，就是能够让你自己融入视频之中。Movie Gen是怎么实现这种个性化的电影魔术的？ 关键在于教AI理解并操控人脸，让它看起来真实可信。TAE压缩数据的方式，在这里会利用你的照片，重现你的脸部特征在生成视频中。 这不仅仅是把我的脸贴到另一个身体上，而是无缝地把我整合到场景中，太神奇了！ 不仅仅是面部本身，模型还分析你的特征和动作，使视频中的人物看起来像你。他们使用了三阶段的训练过程，深入分析人们的外观和动作细节，使其看起来自然。 就像是创造了一个数字化的你，然后你可以在任何电影中出演。我觉得这很神奇，也有点可怕。而更让我震惊的是编辑功能。你可以仅通过输入指令来编辑这些AI生成的视频，对吗？ 没错！你可以改变场景，添加物体，甚至转变视频中的已有元素，就像拥有一个好莱坞编辑室一样。 不过，训练一个AI进行视频编辑是不是需要大量素材库，像收集每一部电影的编辑记录？ 这是个好问题，确实很难收集如此大量的数据。但Meta团队找到了一个巧妙的替代方案，使用一种叫“反向翻译”的方法。 反向翻译？说来听听。 想象一下，语言模型在学习翻译时会将一句话翻译成另一种语言，然后再翻译回原语言，以检查准确性。反向翻译在视频编辑上类似，通过让AI撤销它的编辑来学习。 也就是说，不需要数百万个预编辑视频，而是通过让AI撤销自己的编辑来学习。 正是如此。他们让AI编辑一个视频，然后训练它根据原始视频和指令逆转编辑。这种“倒推式”学习方式效果惊人。 真是出人意料的创新。Meta团队对Movie Gen充满信心，声称它是最好的视频生成工具之一，但在AI界，怎么衡量这个“最好”？ 人类评估是其中重要的一部分。他们邀请人们观看视频并评价质量，比如视频是否符合文本提示、视觉质量、真实性和美观。 还好这过程还有人类的判断。他们具体在视频中看什么？ 他们关注算法和数据难以衡量的细节，比如动作的自然度、场景的可信度和艺术印象。评估也通过大量专家，并确保他们不知道是哪款AI生成的，以保持公正。 当AI电影评论员听起来是个不错的工作。团队还建立了一个新的AI模型评估基准，对吧？ 是的，叫做Movie Gen Video Bench。它包含1000个不同主题的提示，远超过之前的任何数据集，能让研究人员直接比较不同AI视频生成模型。 就像为AI电影制作设定了新金标准。不过，我们还没谈到音频部分。Movie Gen Audio难道只是添加笑声或背景音乐？ 不，Movie Gen Audio远比普通音效库复杂。它会生成真实的音效和音乐，与视频完全同步。它能区分视频中的实际声效（称为“叙事音效”）和背景音乐（称为“非叙事音效”）。 所以如果是繁忙城市街道场景，Movie Gen Audio不会只是加一些随机声音，而是理解场景并添加合适的声音，比如交通声、人声，甚至远处的警笛声。 它还会添加背景音乐以提升场景氛围。为了达到电影音效质量，模型在大量视频和音频数据上进行了训练。 就像有一个好莱坞音效工程师随时准备服务。这个技术真是了不起，不过随着AI在创意领域的角色越来越多，不禁让人担心对人类工作的影响。这会如何影响未来的电影制作？ 确实，很多人担心工作流失，但也有人认为这是巨大的机遇。想想看，所有怀有电影梦的人，无论经济状况或背景如何，突然都能使用这些强大的工具，可能会引发独立内容创作的爆发。 确实，这让每个人都有机会实现他们的创意梦想。而这不仅限于电影制作，对教育和游戏也有影响。想象一下，个性化的教育视频，或真实感十足的游戏世界。 真是令人激动的可能性。 说真的，未来的可能性令人叹为观止。我们可能会看到全新的艺术形式诞生，互动体验将模糊现实与幻想的界限。这项技术可能会彻底改变我们创造和体验媒体的方式。 就像我们正踏入一个新的电影体验时代，充满了实验和创新，就像电影早期的日子一样。不过，在激动人心的讨论中，我们还是稍微冷静一下。 我们今天讲了很多内容，对于第一次听到这些信息的听众，您希望他们记住哪些关于Movie Gen的要点呢？其实，Movie Gen本质上是Meta开发的一系列AI模型，可以通过简单的文字提示生成高质量的视频，甚至可以为其配上音效。最酷的是它还能个性化视频，就像我们之前讨论的那样，让你自己也能融入其中。不过，除了惊艳的视觉效果外，重要的是要记住这背后有着一些非常创新的AI技术，比如帮助高效处理数据的时间自编码器（TAE），以及各种巧妙的训练技术，使其能够学习和适应。 确实，这提醒我们正生活在一个技术飞速发展的时代。那些曾经纯属科幻的东西，如今正在变为现实。 真让人好奇接下来会怎样。随着技术不断进步，谁知道人们将用它创造出什么样的奇迹？ 这正是结束讨论的完美点。我们深入探讨了Movie Gen，了解了它的功能，甚至思考了它的意义。如果这次深度解读让你的思维活跃起来，那么不要停下探索的脚步。AI领域不断进步，总有新的知识等待我们去学习和发现。下次见，继续探索、继续提问、继续想象未来的无限可能。