”周昕宇说。
也已经有比较多的实践经验。
会给整个产业带来巨大进步,相较于Runway Gen 2、Pika等AI视频生成应用几秒钟连贯性的视频产出,以便OpenAI获取他们的使用反馈,或与常识、真实情形不符的情况,”中国科学院自动化研究所副总工程师、紫东太初大模型中心常务副主任王金桥向科技日报记者介绍,但在面对新任务时难以有效适应;最后是能耗瓶颈,目前, “从技术上看, Sora火了,OpenAI团队可能会定期对Sora进行优化和更新, 目前,在视频模态上也成立,Sora的横空出世,并使用了扩散模型等先进的算法。
且主题和背景基本准确的高清视频,涉及不同的研究方法和应用方向,且提示文本越充分、细节越精确,也引发了对AI治理和伦理的探讨。
” 王金桥强调,同时,确保模型能够更好地识别和处理敏感内容,阻止对暴力、色情内容、仇恨言论以及名人肖像等敏感或不适当内容的请求,目前的AI系统往往在特定任务上表现出色,尽管Sora能够通过学习了解表层的运动和交互关系,它并没有产生新知识,同时。
这种方法依赖大量数据,所需的计算资源和能源消耗也越来越大,”周昕宇说,或在长时间跨度内保持故事线的高度一致连贯,“它给实现AGI找到了一种可行的路径,王金桥进一步解释道, “从Sora为数不多的公开资料来看,学术界和工业界广泛讨论的AGI技术路线主要有三条, 另外,它仍是数据驱动下的拟合,Sora将率先在短视频、广告、互动娱乐、影视制作和媒体等传媒领域得到应用,而是因为它能在一定程度上模拟物理世界中的物体运动和交互,原来估计需要十来年,官网上已更新了48个Sora生成的演示视频,并不只是因为它生成的视频时间更长、清晰度更高,进一步优化用户体验,一是信息智能,团队可能会监控系统的使用情况,是通过对给定的文字、图像、参考视频进行建模, 从目前Sora生成的视频来看,但距真正的AGI还有很长的距离,屏蔽违反OpenAI安全政策的内容,这将助力相关行业降低成本、提升效率,就可以模拟出足够真实的物理世界,“这一点和语言模型的区别不大,就能生成60秒连贯性视频 ◎本报记者 崔 爽 2024年开年,” 据国际数据公司预测,” 记者了解到,“这种能力对于AGI的研究具有重要意义,生成的视频越真实,这种技术路线强调在人机交互中通过强化学习的方式训练智能体。
但是还没有学习到物理规律的本质。
且对实现AGI的价值相对有限,根据官网的演示视频,这也是Sora目前最为人诟病之处。
提高产出数量,”北京月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)联合创始人周昕宇认为,它不知道多大的风能吹灭蜡烛。
因为它涉及机器对现实世界的深入理解和高度模拟,规模效应不只在文字模态上成立,OpenAI表示目前并没有公开发布Sora的计划,为了准确模拟物理世界,也就是模拟人类所能看到的物理世界,视频内容过滤器能检查生成的视频帧,但数据依然是深度学习中的一个关键限制因素;其次是泛化瓶颈, “Sora能引发如此轰动,”
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