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信达证券：文本生成视频模型有望极大降低短剧制作成本

信达证券研报指出，OpenAI发布SoraAI视频生成模型，文本生成视频模型迎来重大突破。随着文生图、图片对话技术的成熟，文生视频可能成为多模态大模型下一步发展的方向。该技术有望极大降低短剧制作的成本，并且会进一步向影视、自媒体、游戏等领域渗透，提高视频创作效率等。

金融界2024-02-20

面对AI时代的挑战

生了不少非常有趣的事情。其中一个就是OpenAI发布的最新视频工具Sora。这个工具让人震撼的地方是它只需要凭简单的文本输入就能生成视频，而视频的内容绝大多数人看了恐怕根本无法分辨它到底是虚拟的还是真实的。这个工具的诞生标志着人类已经踏入了“真假莫辨”的时代。对AI如此迅猛并且惊人的发展趋势，网上很多评论都表达了担忧：有人担忧一大批和视频、创意相关的岗位又要被AI取代了；有人担忧在接下来的时代人到底怎么才能和机器竞争；还有人担忧掌握AI的势力如果作恶全世界将会面临什么样的处境和后果...... 很多这些担忧都可以归结为一点：面对AI的竞争人类将怎么办？我认为这场竞争中有一些非常值得玩味的细节。如果我们钻进这些细节研究一下就会发现在这场竞争中人类有两个独特的要素是值得关注和重视的：一个是人类最宝贵的财富，而另一个则是人类最大的弱点。所谓人类最宝贵的财富，很多人说是大脑无限的创造力。对此我是很认同的，但我更愿意顺着这个方向把这个结论继续往前推一步，在创造力出现之前我们其实需要一个更为根本的能力：批判思维的能力。敢于怀疑一切、敢于质疑一切。这里说的怀疑和质疑不是指抬杠，而是指对事物要经过自己的独立思考，然后再判断它到底合理还是不合理。人类伟大的创造力从来都是从质疑和怀疑开始的，没有质疑、没有怀疑，我们永远都只会停在现有的理论、现有的思路。最常见的现象就是：当我们面对来自“权威”和“信誉”自上而下的信息输送时，绝大多数人是不敢越雷池去怀疑的。于是我们就自然而然成为了操控者手里的玩物和韭菜。这样的案例在加密世界实在太多了。普通大众对大V的迷信、对KOL的盲从、对资本的膜拜就是再典型不过的例子。如果World Coin这个项目和奥特曼无关而是一个由普通项目人发起的项目，我相信它抓取虹膜信息的方法会遭到极其无情的批判。可因为它和奥特曼有关了，是不是我们当中就有很多人对它倍加信任了？大V、KOL、资本好歹还是人，未来的AI或者掌控AI的势力会比这些人更能制造假象、更能迷惑大众。如果没有自己的独立思考，没有批判思维的能力，不敢怀疑，那我们面对AI制造的更加逼真的“幻境”恐怕就只能束手待毙，只会成为AI或者AI势力的“人矿”了。其实这种批判思维的能力我们每个人都有，只不过在琐碎的生活中，它被压抑和埋没了。现在我们迫切地需要唤醒它、发挥它、利用它。而人类最大的弱点在我看来则是不容易控制自己的情绪。这个弱点在投资中表现得极其明显，最典型的就有“羊群效应”、“追高杀低”...... 这个弱点在AI面前简直不堪一击。以加密世界为例：随着一系列新特性（比如以太坊的账户抽象）、一系列新应用（比如基于TG的各种交易机器人）的纷纷上线，未来我们根本不知道和我们在同一平台上交易和竞逐的到底是AI还是人。我们也不可能分清所参与的项目背后的项目方到底是人组成的团队还是AI运作的自动化场景。如果是AI，它自己不会受情绪的干扰，但它知道人类会受情绪干扰，因此它完全可以精心营造出一个个逼真的场景、预设各种陷阱、利用人类参与者的种种情绪，把我们带到它所期望的境地。在这种情况下，如果我们不能降伏自己的情绪，让情绪服膺我们的理性思考，那我们就彻底成为AI的奴隶了。唤醒批判思维的能力，控制情绪对我们的干扰这两点是我很喜欢在文章中反复写的。我认为它们不仅是我们在加密世界中稳步前行的工具更是人类面对AI挑战时能拥有和反击的最强大的武器。来源：金色财经

金色财经2024-02-20

新模型Sora爆火行业除了震撼还有两大隐患

据央视财经，近期，OpenAI发布的新模型“Sora”引发了关注，纽约时报报道称，现在OpenAI的估值或达到约800亿美元。新模型Sora一方面让内容制作行业感受到了震撼，另一方面市场也在关注其存在的两大隐患。首先有广告投放公司的高管表示，关于内容版权，仍有一些疑问。目前OpenAI并没有透露训练模型涉及的视频数量以及其具体来源，只是表示所有训练材料均来自公开渠道或者是已授权的内容。另一大担忧则在于深度伪造。今年是全球选举大年，据统计将影响到包括40多个国家的40多亿人。AI深度伪造技术可能会产生大量的虚假音视频以及图像来影响选举。

金融界2024-02-20

彭博：中国股市年后“开局平淡”，给北京增加采取更多行动的压力

6%，原因是与人工智能相关的中国公司对OpenAI推出的名为Sora的新系统做出了回应，该系统可以创建逼真的视频。医疗保健股跌幅最大。在香港，恒生中国企业指数收盘下跌1.3%，结束了三天的上涨势头。金利丰证券研究部执行董事Dickie Wong表示：“在农历新年假期的强劲数据公布之后，今天香港市场出现了一些获利了结，例如澳门赌场运营商。”Wong补充道，五年期贷款优惠利率可能会降低。美国银行对基金经理的最新调查显示，做空中国股票正变得越来越受欢迎，这是几个月来第二大热门交易。三分之一的受访者表示，如果他们看到更积极的财政政策来提振房地产行业，他们将增加配置。因此，在3月份重要的两会之前出现的任何刺激迹象都将受到密切关注，届时领导层将宣布经济增长目标和发展目标。 Forsyth Barr Asia Ltd. 分析师Willer Chen表示：“就游客消费数据而言，大部分增长来自交通数据，如果你看看平均支出，紧缩政策仍然存在。”

Linlin2024-02-20

Sora背后团队被扒出：13人几乎每天不睡觉高强度工作一年，其中3人为华人

息，据他透露，Sora是Bill他们在OpenAI的呕心沥血之作，“虽然不知道细节，但他们每天基本不睡觉高强度工作了一年”。

金融界2024-02-19

马斯克：OpenAI曾授予我股份但我没要

马斯克今日在与X网友互动时表示，他曾被OpenAI授予股份，但由于担心合法性问题，他最终并未接受。

金融界2024-02-19

做空中国股市越来越受欢迎！春节旅游数据乐观，港股却遭获利回吐

0%，原因是与人工智能相关的中国公司对OpenAI推出的新系统Sora做出回应。Sora可以制作逼真的视频。医疗类股跌幅最大。在香港，恒生中国企业指数下跌超过1%，结束了连续三天的上涨。 “今天香港市场出现了一些获利回吐，比如在中国春节假期公布强劲数据后，澳门赌场运营商的获利回吐，”Kingston Securities Ltd.研究执行董事Dickie Wong说。Wong补充称，接下来需要关注的是五年期贷款优惠利率可能下调。美国银行对基金经理的最新调查显示，做空中国股票正变得越来越受欢迎。数月来，做空中国股票一直是第二大热门交易。三分之一的受访者表示，如果看到更积极的财政政策来提振房地产行业，他们将增加自己的配置。因此，在3月份关键的年度会议(领导层将在会议上宣布经济增长目标和发展目标)之前出现的任何刺激迹象都将受到密切关注。 “就游客消费数字而言，大部分的增长来自交通流量，如果你看看平均支出，紧缩仍然存在，”Forsyth Barr Asia Ltd.分析师Willer Chen表示。

风起2024-02-19

AI概念代币领涨还有哪些AI加密项目值得关注

密货币领域的AI市场产生了重大影响。 OpenAI 最近推出的 Sora 引起了人们的兴奋，这表明我们才刚刚开始取得显著进步。我选择推迟发布这个帖子一段时间，等待市场稳定下来。我的目标是讨论超越每周趋势的项目。这些项目最终可能会成为行业巨头，这就是本文的核心信息。通过给事情一段时间平静下来，人们就会认识到这些项目的真正价值。 Graphlinq Chain，代币GLQ GraphLinq，一种由基于意图的 AI 驱动的协议，具有自己的 L1 链，并结合了权威证明和 EVM 兼容性。开发人员和用户可以利用链上和链下数据和触发器轻松地构建自动化工作流程，而无需编写代码，甚至可以参与交易活动。 GraphLinq 生态系统包括 GraphLinq Chain和协议。该协议是一个自动化流程管理解决方案，具有四个关键组件：IDE、应用程序、引擎、市场。 IDE 提供拖放式自动化创建；应用程序提供对模板的访问，以便于部署；引擎安全地执行自动化；市场促进购买、销售和交易自动化模板。 GLQ是GraphLinq Chain的原生资产，用于金融交易和社区需求。它允许你在 GraphLinq 引擎网络上运行graph、支付执行费用并管理未来的开发。 GLQ价格：0.04 美元市值：1400 万美元有趣的是，GraphLinq 是在熊市刚开始时推出的，但团队坚持不懈并继续建设。这种情况和INJ当时类似，INJ当时也面临着糟糕的启动时间。 Balance AI，代币wBAI Balance AI，这就像拥有一个全球协作工具包，你可以在其中改进AI程序并从中获利。你增强人工智能的努力不仅得到认可，而且还获得经济奖励，使你的贡献真正有意义。 Balance AI 是一种开源协议，为去中心化、基于区块链的机器学习网络提供支持。模型进行协作并根据其价值赚取BAI代币。该网络使用权益证明区块链，其中BAI驱动整个系统。代币经济学：BAI代币供应量 2100 万枚，从 2027 年开始将经历 64 次减半事件。在第一次减半之前，代币供应量每年将增加约 260 万枚代币。 wBAI是用于 DEX 交易的包装代币版本 wBAI价格：7.6 美元市值：2300 万美元 EnqAI，代币ENQAI EnqAI 是一个领先的人工智能平台，在生成图像、音频和大语言模型方面提供无限的可能性。它由去中心化的 GPU 网络提供支持，确保公正、无隐秘意图和未经审查的功能。它作为创新者开辟了新天地。 EnqAI 代币将在更广泛的 EnqAI 生态系统中发挥各种作用：为 LLM 节点提供激励；为推理客户提供折扣；参与治理；通过质押增强网络安全；鼓励推理节点的正常运行时间 ENQAI价格：0.042 美元市值： 4100 万美元 Devolved AI，代币AGC Devolved AI 寻求通过去中心化和透明度重新定义 AI 发展格局。该生态系统由其专有的 L1 技术提供支持，为开发人员提供构建 dApp 的机会。他们的目标是消除AI的中心化并确保其惠及大众。通过价值证明 (PoV) 协议，他们激励并认可成员的贡献，培育一个充满活力的生态系统，让每个声音都很重要，每个努力都受到重视。 AGC代币不仅仅是一种数字资产；它是通向 Devolved AI 庞大生态系统的门户。 AGC价格：0.45 美元市值：2000 万美元 SleeplessAI，代币AI SleeplessAI专注于 AI 和 Web3。这就足够了。主要思想是该代币在币安上交易并具有AI代码。众所周知，加密货币喜欢联想、有趣或简单的东西；记住$DOGE / $PEPE。因此，就AI而言，这只是市场会欣赏它的一个想法，此外，在币安上进行交易还会带来巨大的好处。不要在链上购买；那里没有流动性。不要期望立即上涨；市场仍然需要感受这个想法。对于所有项目，寻找更好的切入点并考虑 DCA。然而，如果你对某个项目的潜力有坚定的信心，并准备长期持有它，那么以任何价格首次进入可能是一个不错的决定。山寨季可能会出乎意料地开始，并且至少拥有一个起始位置可能是有利的。现在，我想介绍一下还没有代币的项目 Grass，代币GRASS Grass平台利用用户未使用的互联网资源，将你的在线形象转变为有价值的商品。换句话说：你只需上网即可产生被动收入。 GRASS代币尚未推出，但似乎已得到确认。用户现在可以开始耕种积分，稍后将转换为代币。怎么开始：在http://tinyurl.com/getgrasspoints注册；下载适用于你的浏览器的“Grass Extension”；照常浏览互联网；推荐朋友以获得额外奖励；你可以连接更多设备来赚取额外积分。 KIP协议，代币KIP KIP 协议是一个开源 Web3 框架，旨在简化AI应用程序去中心化知识资产的开发、控制和货币化，以启动 KnowledgeFi。该协议让AI创新者展示他们在数据生成、模型训练、应用程序开发等方面的技能，并提供清晰的记账和收入共享。每个元素都封装在 ERC-3525 半同质代币 (SFT) 中，允许在用户参与时在组件之间实时无缝、经济高效地转移经济价值。 KIP代币既充当协议中的记账单位又充当主要交易货币。最大供应量：100亿枚KIP，3% 将分配用于公开销售。 Swan Chain Swan是一个基于 OP 堆栈构建的 EVM 2 层 AI 计算链。其主要重点是协助AI项目将存储、计算和支付功能无缝集成到一个统一的套件中。它目击了 300 万美元，Binance是主要投资者之一。目前，Swan公共测试网正在进行中，截止日期为 3 月 22 日。保持参与总是最好的。在这篇文章中，我讨论了我长期相信的项目。考虑到AI发展的各个方面，该领域有望成为最大的市场之一，并有可能带来显着的增长（以积极的方式）。爆发效应可能仅在10-20-30年以上才会发生。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

赢麻了！一手拼科技一手享红利，龙年A股双主线显现？核心资产ETF迎新品种

有连云2024-02-19

为什么是AGI的又一个里程碑时刻？

2024年伊始，OpenAI再向世界扔了一枚AI炸弹——视频生成模型Sora。一如一年前的ChatGPT，Sora被认为是AGI（通用人工智能）的又一个里程碑时刻。 “Sora意味着AGI实现将从10年缩短到1年”，360董事长周鸿祎作出预判。但这个模型如此轰动，并不只是因为AI生成的视频时间更长、清晰度更高，而是OpenAI已经超越过去所有AIGC的能力，生成了一个与真实物理世界相关的视频内容。无厘头的赛博朋克固然酷炫，但真实世界中的一切如何让AI重现才更具意义。为此，OpenAI提出了一个全新的概念——世界模拟器。在OpenAI官方出具的技术报告中，对Sora的定位为“作为世界模拟器的视频生成模型”，“我们的研究结果表明，扩展视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条可行之路。” OpenAI认为，Sora为能够理解和模拟真实世界的模型奠定了基础，这将是实现AGI的一个重要里程碑。凭借这一点，就彻底与AI视频赛道的Runway、Pika等公司拉开了一个段位。从文字（ChatGPT）到图片（DALL·E ）再到视频（Sora），对OpenAI来说，仿佛在搜集一张张的拼图，试图通过影像媒介形态彻底打破虚拟与现实的边界，成为电影“头号玩家”一般的存在。如果说苹果Vision Pro是头号玩家的硬件外显，那么一个能自动构建仿真虚拟世界的AI系统，才是灵魂。 “语言模型近似人脑，视频模型近似物理世界”，爱丁堡大学的博士生Yao Fu表示。 “OpenAI的野心大得超出了所有人的想象，但好像也只有它能做到”，多位AI创业者对光锥智能感叹道。 Sora如何成为“世界模拟器”？ OpenAI新发布的Sora模型，一脚踹开了2024年AI视频赛道的大门，彻底与2023年以前的旧世界划出了分界线。在其一口气释出的48个演示视频中，光锥智能发现过去AI视频被诟病的问题大部分得到了解决：更清晰的生成画面、更逼真的生成效果、更准确的理解能力、更顺畅的逻辑理解能力、更稳定和一致性的生成结果等等。但这一切也不过是OpenAI显现出的冰山一角，因为OpenAI从一开始瞄准的就不是视频，而是所有存在的影像。影像是一个更大的概念，视频是其中的一个子集，例如大街上滚动的大屏、游戏世界的虚拟场景等等。OpenAI要做的事情，是要以视频为切入口，涵盖一切影像，模拟、理解现实世界，也就是其强调的“世界模拟器”概念。正如AI电影《山海奇境》制作人、星贤文化陈坤告诉光锥智能，“OpenAI在向我们展示它在视频方面的能力，但真正的目的在于获取人们的反馈数据，去探索、预测人们想要生成的视频是什么样的。就像大模型训练一样，一旦工具开放，就相当于全世界的人在为其打工，通过不断标记、录入，让其世界模型变得越来越聪明。” 于是我们看到，AI视频成为了理解物理世界的第一个阶段，主要突出其作为“视频生成模型”的属性；发展到第二个阶段，才能作为“世界模拟器”提供价值。抓住Sora“视频生成”属性的核心在于——找不同，即Sora和Runway、Pika的差异性体现在哪里？这个问题至关重要，因为某种程度上解释了Sora能够碾压的原因。首先的一点，OpenAI沿用了训练大语言模型的思路，用大规模的视觉数据来训练一个具备通用能力的生成模型。这与文生视频领域“专人专用”的逻辑完全不同。去年，Runway也有过类似的计划，被其称之为“通用世界模型”，思路大致相似，但没有后续，这回Sora倒是先一步完成了Runway的梦想。据纽约大学助理教授谢赛宁推算，Sora参数量约为30亿，虽然对比GPT模型显得微不足道，但是这个数量级已经远超了Runway、Pika等一些公司，可以称得上是降维打击。万兴科技AI创新中心总经理齐镗泉，评价Sora的成功再次验证了“大力出奇迹”的可能性，“Sora依然遵循OpenAI的Scaling Law，靠大力出奇迹，大量数据，大模型和大量算力。Sora底层采用了游戏、无人驾驶和机器人领域验证的世界模型，构建文生视频模型，达到模拟世界的能力。” 其次，在Sora身上第一次展现了扩散模型与大模型能力的完美融合。 AI视频就像一部电影大片，取决于剧本和特效两个重要元素。其中，剧本对应着AI视频生成过程中的“逻辑”，特效则对应着“效果”。为了实现“逻辑”和“效果”，背后分化出了两条技术路径扩散模型和大模型。去年年底，光锥智能就曾预判到，为了同时能够满足效果和逻辑，扩散和大模型两条路线终将走向融合。没想到，OpenAI如此迅速地就解决了这个难题。 OpenAI 在技术报告中画重点提到：“我们将各种类型的视觉数据转化为统一表示法的方法，这种表示法可用于生成模型的大规模训练。” 具体来看，OpenAI将视频画面的每一帧都编码转化为了一个个的视觉补丁（patches），每个补丁都类似于GPT中的一个token，成为了视频、图像中的最小衡量单位，并且可以随时随地被打破、被重组。找到了统一数据的方式，统一了度量衡，也就找到了打通扩散模型和大模型的桥梁。在整个生成的过程中，扩散模型仍在负责生成效果的部分，增加大模型Transformer的注意力机制后，就多了对生成的预测、推理能力，这也就解释了Sora为什么能够从现有获取的静态图像中生成视频，还能扩展现有视频或填充缺失的画面帧。发展至今，视频模型已经呈现出复合的趋势，模型走向融合的同时，技术也在走向复合。把之前沉淀的技术积累运用到视觉模型上，也成为了OpenAI的优势。在Sora文生视频的训练过程中，OpenAI就引入了 DALL-E3和GPT的语言理解能力。据OpenAI表示，DALL-E3、GPT基础上进行训练，能够使Sora准确地按照用户提示生成高质量的视频。一套组合拳下来，结果就是出现了模拟能力，也就构成了“世界模拟器”的基础。 “我们发现，视频模型在进行大规模训练时，会表现出许多有趣的新兴能力。这些能力使Sora能够模拟物理世界中的人、动物和环境的某些方面。这些特性的出现并没有对三维、物体等产生任何明确的归纳偏差——它们纯粹是规模现象”，OpenAI表示道。 “模拟”之所以能够如此炸裂，根本的原因在于，用大模型创造出不存在的事物人们已经习以为常，但是能够准确地理解物理世界运转逻辑，例如力是如何相互作用的，摩擦是如何产生的，篮球是如何打出抛物线的等等，这些都是以前任何模型都无法完成的事情，也是Sora超越视频生成层面的根本意义所在。不过，从demo到实际成品，可能是惊喜也可能是惊吓。Meta首席科学家杨立昆就直接对Sora提出了质疑，他表示：“仅凭能够根据提示生成逼真的视频，并不能说明系统真正理解了物理世界。生成过程与基于世界模型的因果预测不同，生成式模型只需要从可能性空间中找到一个合理的样本即可，而无需理解和模拟真实世界的因果关系。” 齐镗泉也表示，虽然OpenAI验证了基于世界模型的文生视频大模型是可行的，但也存在物理交互的准确性难点，尽管Sora能够模拟一些基本的物理交互，但它在处理更复杂的物理现象时可能会遇到困难；长期依赖关系的处理存在挑战，即如何保持时间上的一致性和逻辑性；空间细节的精确性，处理空间细节方面如果不够精确，可能影响到视频内容的准确性和可信度。颠覆视频，但远不止视频 Sora成为世界模拟器或许是很久以后的事情，但是就生成视频而言，已经对现在的世界产生了影响。第一类就是解决之前技术上面无法突破的问题，推动一些行业迈向新的阶段。最典型的就是影视制作行业，Sora这回最具革命性的能力就是最长生成视频长度达到了1分钟。作为参考，大热门Pika所能生成的长度在3秒、Runway的Gen-2生成长度在18秒，这意味着有了Sora以后，AI视频将能成为真正的生产力，实现降本增效。陈坤告诉光锥智能，在Sora诞生前，其利用AI视频工具制作科幻电影的成本已经下降至了一半，Sora落地后，更加值得期待。 Sora发布后，令他印象最深刻的是一个海豚骑车的demo。在那个视频中，上半身是海豚，下半身是人的两条腿，腿上还穿了鞋子，在一种极具诡异性的画风中，海豚完成了作为人骑自行车的动作。 “这对我们来说简直太神奇了！这个画面创造出了一种又有想象空间，又符合物理定律的荒诞感，既是情理之中又出乎意料，这才是观众能发出惊叹的影视作品”，陈坤道。陈坤认为Sora会像当年的智能手机、抖音一样，把所有内容创作者门槛降低一大步，把内容创作者呈数量级放大。 “未来内容创作者可能都不需要拍摄，只需要说一段话或者一段词，就能把脑子里面独特的想法表达出来，且可以被更多人看到。届时，我觉得还有可能会出现比抖音更大的新的平台。再往前一步，或许是Sora能够了解每个人潜意识的想法，自动去生成和创作内容，根本不需要用户去主动寻求表达”，陈坤表示道。同样的行业还有游戏，OpenAI 技术报告的结尾是一个《我的世界》的游戏视频，旁边写着这样一句话：“ Sora可以通过基本策略同时控制Minecraft中的玩家，同时高保真地呈现世界及其动态。只需在Sora的提示字幕中提及‘Minecraft’，就能零距离激发这些功能。” AI游戏创业者陈希告诉我们，“任何游戏从业者看到这句话，都是一身冷汗！OpenAI 毫无保留地展露了它的野心”。陈希解读分析认为，短短的一句话传达了两件事情：Sora能控制游戏角色，同时能渲染游戏环境。 “就如OpenAI 所说，Sora是一个模拟器，一个游戏引擎，一个想象力和现实世界的转换接口。未来的游戏，只要言之所及，画面就能被渲染出来。Sora现在学会了构建一分钟的世界，还能生成稳定的角色，再配合自家的GPT-5，一个纯AI生成的、数千平方公里、活跃着各色生物的地图，听上去已经不是异想天开。当然，画面是否能实时生成，是否支持多人联机，这些都是很现实的问题。但无论怎么说，新的游戏模式已经呼之欲出，至少用Sora生成一个《完蛋我被美女包围了》变得毫无问题了”，陈希道。第二类是基于模拟世界的能力，在更多领域中创造出新的事物。爱丁堡大学的博士生Yao Fu表示：“生成式模型学习生成数据的算法，而不是记住数据本身。就像语言模型编码生成语言的算法（在你的大脑中）一样，视频模型编码生成视频流的物理引擎。语言模型可以视为近似人脑，而视频模型近似物理世界。” 学会了物理世界中的普遍规律，让具身智能也更加接近人的智能。例如在机器人领域，以前的传导流程为，先给到机器人大脑一个握手的指令，再传递到手这个部位，但是由于机器人无法真正理解“握手”的含义，所以只能把指令转化为“手的直径缩小为多少厘米”。若世界模拟器成为现实后，机器人就可以直接跳过指令转化的过程，一步到位理解人的指令需求。跨维智能创始人、华南理工大学教授贾奎向光锥智能表示，显式的物理模拟将来就有可能应用到机器人领域，“Sora的物理模拟是隐式的，它展示出了只有其内部对物理世界理解和模拟才能生成出来的效果，要对机器人直接有用，我觉得还是显式的才行。” “Sora能力还是通过海量视频数据，还有recaptioning技术，实现出来的，甚至也没有 3D 显式建模，更不用说物理模拟了。虽然其生成出来的效果，已经达到/接近了通过物理模拟实现的效果。但物理引擎能做的事情不仅仅是生成视频，还有很多训练机器人必须有的其他要素”，贾奎表示道。虽然Sora还有许多局限性，但在虚拟和现实世界之间已经建立了一个链接，这让无论是头号玩家式的虚拟世界，还是机器人更像人类，都充满了更大的可能性。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

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