Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

Gen - 3 Alpha

Answer

Gen-3 Alpha 是 Runway 在为大规模多模式训练构建的新基础设施上训练的一系列模型中的第一个。与 Gen-2 相比,在保真度、一致性和运动方面有重大改进,也是朝着构建通用世界模型迈出的一步。 官方介绍地址:https://runwayml.com/blog/introducing-gen-3-alpha/ 创始人相关内容: 12550_1718674633.mp4 12596_1718678385.mp4

此外,在视频生成领域,一些小型参与者也有显著贡献,如 Runway 的 Gen-3 Alpha 等模型。其他主要科技公司如 Meta、Google 等也在视频生成方面有重要进展。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2025 年 AI 指数报告,斯坦福.pdf

The Rise of Video Generation(cont’d)Other major tech players have entered the video generation space.In October 2024,Meta unveiled the latest version of its Movie Genmodel.Unlike earlier iterations,the newMovie Gen includes advanced instruction-based video editing features,personalized video generation from images,and the ability to incorporate sound into videos.Meta’s most advanced Movie Gen model can create 16-second videos at 16 frames per second,with a resolution of 1080p.Google also made significant strides in 2024,launching two major video generation models:Veo in May and Veo 2 in December.Internal benchmarking by Google revealed that Veo 2 outperformed other leading video generators,such asMeta’s Movie Gen,Kling v1.5,and Sora Turbo.In user comparisons,videos generated by Veo 2 were consistently favored over those produced by competing models(Figure 2.3.11).Veo preferred Ties Other preferredVeo 2:overall preferenceSource:DeepMind,2024|Chart:2025 AI Index report100%80%30.60%32.60%30.30%26.70%40%60%20%15.60%53.80%17.80%49.50%15.20%54.50%14.50%58.80%Figure 2.3.11Meta Movie Gen Kling v1.5 Minimax Sora Turbo0%Smaller players have also made notable contributions to video generation,with models such as Runway’s Gen-3 Alpha,Luma’s Dream Machine,and Kuaishou’s Kling 1.5.The remarkable progress in this field is evident when comparing videos generated in 2023 to those produced in 2024.A popular prompt on the internet,“Will Smith eating spaghetti,”demonstrates this advancement,with videos generated in 2025 from one popular video generator Pika showcasing a dramatic improvement in quality compared to their 2023 counterparts(Figure 2.3.12).

工具教程:Runway Gen-3

Gen-3 Alpha是Runway在为大规模多模式训练而构建的新基础设施上训练的一系列模型中的第一个。与Gen-2相比,它在保真度、一致性和运动方面有了重大改进,也是朝着构建通用世界模型迈出的一步。官方介绍地址:https://runwayml.com/blog/introducing-gen-3-alpha/创始人说[12550_1718674633.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Z7eYbqF5pohl9UxNAJAceaypnKf?allow_redirect=1)[12596_1718678385.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/JuwJbRQTMohR5Ox7i6vc7uUEncx?allow_redirect=1)

工具教程:Runway Gen-3

Gen-3 Alpha是Runway在为大规模多模式训练而构建的新基础设施上训练的一系列模型中的第一个。与Gen-2相比,它在保真度、一致性和运动方面有了重大改进,也是朝着构建通用世界模型迈出的一步。官方介绍地址:https://runwayml.com/blog/introducing-gen-3-alpha/创始人说[12550_1718674633.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Z7eYbqF5pohl9UxNAJAceaypnKf?allow_redirect=1)[12596_1718678385.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/JuwJbRQTMohR5Ox7i6vc7uUEncx?allow_redirect=1)

Others are asking
ALPHAgo 大战李世石
AlphaGo 是由 Google DeepMind 开发的计算机程序。在 2016 年,它成为首个在围棋游戏中击败人类职业棋手的程序,并以四比一的比分战胜了世界顶级围棋选手李世石。 AlphaGo 结合了多种元素,包括价值和策略神经网络。这些网络是卷积网络,将围棋棋盘视为 19×19 输入“图像”。通过使用专业人士的围棋比赛数据训练策略网络,在监督训练阶段完成后,强化学习发挥作用,AlphaGo 与自己对抗以完善棋步策略和评估获胜可能。 2016 年 3 月在首尔,AlphaGo 对战李世石具有划时代意义,这不仅是 AI 对人类的胜利,也展示了其超越简单模式模仿、真正“思考”的开端。与早期游戏 AI 系统不同,AlphaGo 在预训练时模仿人类专家决策,还会在作答前“停下来思考”,通过模拟未来棋局和评估得分选择最优应对方式,推理时间增加其表现提升并最终超过人类。 在游戏人工智能的发展中,AlphaGo 是一个典型案例,它与电子游戏和人工智能的发展密切相关。甚至最近突破性的 AI 技术 ChatGPT 也与游戏 AI 存在一定关联。
2024-12-27
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
B端AI Agent
以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识: 一、概念定义 1. 智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了很多相关新名词,如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台:最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道,如 2 月 1 日,字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人较常用的是扣子,所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因:目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统,接近人类大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少,一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨,概念落地有距离;另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少,主要带来生产方式和效率变革,个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。
2025-04-15
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容: AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。 目前,关于 AI Agent 存在一些情况。例如,网络上对其的介绍往往晦涩难懂,让人感觉神秘莫测,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面,都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外,以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报,但现实中存在诸多问题,如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容,可访问: 。
2025-04-15
,AI agent 发展趋势,技术状态,商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息: 发展趋势: 2024 年内,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验,实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年,接近 AGI 的技术出现,人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态: 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent,构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式: 依据不同类型销售市场的特点,结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化,让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节,解决 2B 销售获客的痛点,且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
AGENT
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 智能体具有以下特点: 1. 自主系统:通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。 2. 关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆,用于所有的上下文学习;长期记忆,通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆信息。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 以下是一些与智能体相关的资源目录: 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛: 1. 报名:通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面,填写相关信息并提交即可,且参赛完全免费。 2. 提交作品:在本网站直接提交,若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布,并@Flowith 官方,可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置:设有金、银、铜奖和多个单项奖,获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书,需保证联系方式准确以便联系。 4. 知识产权归属:参赛作品的知识产权归参赛者所有,但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。
2025-04-12
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势: 1. 灵活性、适应性和可定制性:能够根据任务难度进行调整和演变,通过组合不同模式实现定制,在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升:将复杂任务分解为更小、可管理的步骤,显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习:能够评估自身行为,完善策略,从过去经验中学习,在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性:可以高精度自动化重复任务,减少人工操作和运营成本,还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如,Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents,在规划阶段可进行查询分解等操作,还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说,Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的,遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术,分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中,大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤,被授予权限收集数据、执行任务并做出决策,利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述,不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多,这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09