从 Sora 到通用世界模型，有人期待有人措手不及
Sora 无疑是一项革命性的技术， 在我们还在惊叹MidJourney ， StableDiffusion 可以通过文本描述生成媲美专业设计师的图形创作时，视频生成的时代好像也已经到了。
记得一个月前制作微信红包封面， 先使用 MidJourney 生成一张应景的图片，然后再通过 Pika 制作几秒的动画, 一个视频红包就完成了，整个过程只需要一点创意和几步操作。
但不得不说那会视频生成的效果差强人意，时长也只有几秒，无论是 PIKA 还是Runway， 短期都不见得会对短视频行业造成太大冲击。Sora 的出现再次证明了AI技术不是线性发展而是指数飞跃。不要忘了ChatGPT最初的上下文长度只有4k且只能理解文本，但现在GPT-4已支持128k，还能理解图片。而与Sora同期发布的Gemini Pro 1.5（很不幸撞上Sora）的上下文长度已高达100万， 上下文长度限制已形同虚设。
之所以Sora展示的视频让众人惊叹是因为OpenAI借此证明了自己已基本解决视频生成最主要的三个难题：1. 对真实世界的模拟；2. 三维一致性；3. 镜头连贯性和物体持久性。
从公布的视频来看，这些视频包含了细腻的背景，复杂的多角度镜头以及情感丰富的角色，这些都是之前的视频生成技术所不及的。
OpenAI 于 2 月 18 日公布了技术细节1
从技术报告可以一窥其核心逻辑。我们知道大语言模型将所有的文本先转化为 token 再进行训练克服了文本内容差异的问题， 无论什么语言、是文字还是代码亦或数学公式都可以作为训练数据。在视频处理上， Sora 沿袭了这种方式，训练时先用预训练模型把大量的大小不一的视频源文件编码转化统一的 patch 表示，把时空要素提取作为 transformer 的token 进行训练。
Sora 是一个扩散模型，通过给定输入噪声 patches（以及文本提示等调节信息）进行训练，以此预测原始的patches。Sora采用了扩散 Transformer （Diffusion Transformer）。Transformer 在各个领域的表现都非常出色，包括语言建模、计算机视觉、和图像生成等。
Sora的训练样本包含了海量的视频数据，当训练数据不再局限于文本，大模型开始通过“眼睛”认识我们的世界，对世界的理解必定会远超文本学习。大语言模型将进化为通用世界模型（General World Model), 这也意味着我们离通用人工智能（General Artificial Intellgience)的实现越来越近。 所以从这一点来讲，Sora传达出来的信息的意义影响广泛且深远，所以有不少业界人士认为我们会比原先的预期更早实现AGI.
ChatGPT, MidJourney和 Sora 从文字、图形和视频三个维度颠覆了我们现有的生产方式，沿着这条路走下去，我们大概能看到未来的一些可能趋势。
- 人工智能及其相关产业会继续高速发展， 如 GPU、新能源、 液冷、 光模块等；
- 无论是文案、图形和视频的创作门槛会进一步降低，制作成本会下降，好的创意将成为核心竞争力。 同样的技术， “飞流直下三千尺，疑是银河落九天”出来的效果肯定就比“一个好大的瀑布”好；
- 很多需要一个大团队才能完成的事情，不久一个小团队甚至个人都能完成，个体的价值将被技术杠杆进一步放大；
- 一部分人先富裕，然后带动共同富裕的逻辑依然成立，成功利用新技术的组织和个人将获得成本和效率优势.
以下为硬广
技术日新月异，新工具如雨后春笋般层出不穷，我们该怎么应对呢？ 置之不理肯定不行，好比在激流中逆水行舟，还没等反应过来就看不见前面的船了。四处报班买课也不可取，除非能分辨好坏，因为市场鱼龙混杂，如果跟热度买课，就算不差钱，浪费了时间和精力也不划算。站在资本的角度人工智能是风口， 作为大众，人工智能是我们必备的工具，所以学习的出发点不应该是追风口，而是要像学习使用Office，搜索引擎一样，为了提升效率 。
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