Runway 推出 Team Plan 协作方案

Runway通过Project Luxo研究发现，AI生成视频已跨越“恐怖谷”。他们向创意生态从业者展示了《The Rogue》等AI短片及广告样片，评估显示观众开始关注故事本身，而非技术瑕疵。所有作品均由单人团队制作，耗时从3周到4小时不等。Runway认为，这标志着AI媒体成熟——当技术足够好以至于“隐形”，观众沉浸于故事时，便实现了这一跨越。

本文探讨了分布式训练中的正确性难题及DTensor方案的权衡。DTensor通过为张量附加放置元数据（如Shard、Replicate）来自动管理通信，确保计算正确性。文章通过一个并行化案例，展示了不使用DTensor时手动处理梯度计算可能引发的静默错误（如梯度为零或倍增），从而凸显了正确性的复杂性。然而，DTensor的抽象层在简化开发的同时，也可能在大规模场景下引入隐性的性能开销。因此，在设计分布式系统时，需要在抽象的开发便利与底层的计算效率之间做出审慎权衡。

Runway平台团队开发的NCCLBack系统，通过P2P权重传输将模型冷启动时间从数分钟缩短至数秒。其核心创新在于让新启动的GPU推理节点直接从集群内已加载权重的同级GPU获取模型参数，而非从云存储重复下载。该系统利用GPU互连（如InfiniBand、NVLink）高达200-400 Gbps的带宽，相比传统存储下载的2-10 Gbps实现了数量级提升。通过Redis协调与NCCL广播原语，NCCLBack确保了数据传输的效率和正确性，使得大规模集群部署新模型时，冷启动…

Runway通过采用Kueue作为Kubernetes准入控制器，将GPU利用率提升超过20%，同时保障团队容量。其核心机制是为关键工作预留配额，并设立共享队列借用闲置容量，当配额所有者需要时通过抢占回收资源。该系统运行于昂贵的多租户GPU集群，支持多节点训练的拓扑感知调度和弹性工作负载。具体实现中，团队拥有专用预留队列，而默认队列作为共享机会池，可借用闲置配额运行可中断工作负载。当预留队列需资源时，Kueue基于优先级和运行时间抢占默认队列中的任务，实现资源高效管理。

Runway 推出 Characters API，基于 GWM-1 世界模型，支持用单张图片零微调生成实时可对话虚拟角色。支持自定义外观风格、声音、性格及知识库，具备自然表情、眼神、口型同步和手势。面向客户支持、培训教育和品牌营销等企业场景，已获 BBC 等采用。开发者可通过 API 集成，消费者也可在网页端体验预设角色。

Runway 推出 DIFFUSE，一个供品牌搜索、联系并雇佣 AI 原生创意人才的开放平台，网址为 diffuse.runway.com。Runway 团队调研近 400 家公司的 1000 多个创意岗位招聘信息，其中 17% 提及 AI 技能或生成式工具，Runway 是这些岗位中需求最高的视频专用工具。创意人才和制作公司可建立档案、托管作品集，品牌、代理商和工作室可直接对接人才。

Runway 发布新模型 Enhance Frame Rate，可将任意视频（不限于 Runway 生成）转换为 25、30、48、60 或 120 fps，并支持 NTSC 的 59.94 标准。该模型速度最高达其他插帧模型的 7 倍、成本仅为其三分之一，输出质量更高，支持最高 4K、5 分钟视频并保持源分辨率，每 2 秒视频收费 1 个 credit。

Runway 为即将发布的实时视频生成模型设计了同步审核系统，借助 Zentropi 的 CoPE-B 模型，安全审查平均耗时不到 0.5 秒，可将违规内容的暴露窗口压缩至半秒以内。

Meta 工程团队介绍其数据管道智能体采用的瘦编排器（thin orchestrator）模式：一个约 1300 行的编排器只负责路由和可靠性检查，将 20+ 工作流分派给 14 个上下文隔离的专项子智能体，自身不做任何领域推理。

Meta 介绍其位于俄亥俄州 New Albany 的吉瓦级超集群 Prometheus，一期已建成并用于训练 Muse 系列基础模型，目标扩展到约 100 万张 GPU。