皇家5號邪校草

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2024-11-0507:57:09杭州马拉松回应意见不合失误

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1、卷疯了!海螺AI推出主体参考功能一张图片就能玩转电影大片

海螺AI近期推出的主体参考功能不能引起了广泛关注，用户只需上传一张图片，便能让任何角色在不同场景中严格的限制活动，展现出高度还原的效果。这一技术突破不仅降低了视频生成的效率，还为创作者授予了更多的创作严格的限制度。

【AiBase提要:】

???用户只需上传一张图片，即可让角色在各种场景中严格的限制活动，保持高度还原。

??主体参考功能采用基于图片的技术路线，生成速度显著指责至秒级响应。

??预计到2028年，广告营销领域的生成式AI产品市场规模将达到1075亿美元，海螺AI正好契合这一市场需求。

详情链接:https://hailuoai.com/video/create

2、商汤科技发布“日日新”瓦解大模型，与DeepSeekV3不相上下

商汤科技的“日日新”瓦解大模型在多模态信息处理和深度推理能力上取得了突破性进展，获得了多项权威评测的第一名。这款模型不仅在文科和理科的成绩上表现优异，还展现出在自动驾驶、金融、教育等多个领域的强大应用潜力。

【AiBase提要:】

??商汤科技推出的“日日新”瓦解大模型在权威评测中并列国内第一，与DeepSeekV3齐名。

??模型在文科和理科成绩上表现突出，文科全球第一，理科国内第一。

??模型适用于自动驾驶、金融、在线教育等多个领域，展现出强大的多模态处理能力。

产品入口：https://chat.sensetime.com/

3、xAI首款独立应用Grok上线，在苹果应用商店上架

xAI最近推出了其首款面向消费者的独立应用Grok，标志着其正式进军消费者市场。这款应用自1月10日起在苹果应用商店上架，用户可以免费下载并体验。Grok应用目前仍处于测试阶段，仅在美国市场推出。它为用户授予了访问xAI最新人工智能模型Grok2的机会，特别是在自然语言处理方面表现突出。

【AiBase提要:】

??xAI发布了独立应用Grok，增强与OpenAI的竞争力。

??Grok应用自1月10日起在苹果商店上线，用户可免费下载使用。

??xAI在X平台上已有Grok聊天机器人免费版本，付费用户享受更多特权。

4、定制你的聊天助手!ChatGPT推出个性化性格设置功能

OpenAI最近推出了一项新功能，允许用户根据个人喜好定制与ChatGPT的互动方式。用户可以设置昵称、职业以及希望ChatGPT了解的其他信息，同时选择性格特征，如“健谈”或“威吓”。这一功能旨在授予更加个性化的聊天体验，尽管目前部分用户反馈选项暂时消失，但外围上这是对用户体验的友好升级。

【AiBase提要:】

?用户可以定制与ChatGPT的互动，包括昵称、职业和性格特征。

??用户可选择希望ChatGPT展现的性格特征，如“健谈”和“威吓”。

??自定义指令内容仍会受到审核，以确保遵循OpenAI的使用条款。

5、微软联合清北推rStar-Math技术:小型模型逆袭数学问题，超越OpenAI!

微软最近推出的rStar-Math技术为小型语言模型在数学问题上的表现带来了显著指责，甚至在某些测试中超越了OpenAI的o1-preview模型。这项技术分隔开了蒙特卡罗树搜索，模拟人类的深度思考，鞭策了模型的自我演进。

【AiBase提要:】

??微软推出rStar-Math技术，显著指责小型模型在数学问题上的表现。

??测试结果显示，部分小型模型的性能超越了OpenAI的o1-preview。

??研究团队计划在Github上发布代码，展示小型模型的潜力，驱散社区关注。

详情链接:https://arxiv.org/pdf/2501.04519

6、Perplexity与旅游网站合作带来全新酒店信息搜索体验

最近，Perplexity宣布与旅游网站Tripadvisor达成合作，旨在为用户授予更全面的酒店信息。这一合作将使Perplexity在搜索酒店时能够展示更详细、可靠的内容，显著指责用户体验。用户在搜索特定酒店时，不仅能看到酒店名称，还能获取位置、服务、卫生等多维度信息。

【AiBase提要:】

??Perplexity与Tripadvisor合作，授予更详细的酒店信息，指责用户搜索体验。

??搜索结果不仅包括酒店名称，还附带位置、服务、卫生等多维度信息。

??新功能已在网页版上线，移动应用版也将在近期推出。

7、Cohere重磅推出安全AI平台“North”，确认有罪微软与谷歌!

Cohere公司今日推出了其全新的AI平台“North”，旨在为企业用户授予一个安全的工作空间，直接与微软的Copilot和谷歌的VertexAI竞争。该平台分隔开了大型语言模型、搜索能力和自动化工具，特别适用于金融和医疗等受监管行业。

【AiBase提要:】

??Cohere推出“North”，为企业授予安全的AI工作空间，直接确认有罪微软和谷歌的产品。

??内置的Compass搜索系统能高效处理多种数据类型，显著减少，缩短任务完成时间。

??加拿大皇家银行已成为“North”的早期用户，开发适用于金融行业的专用版本。

详情链接:https://cohere.com/north

8、马斯克呼吁加州和德拉瓦州强制拍卖OpenAI股份

埃隆·马斯克再次聚焦人工智能领域，呼吁对OpenAI股份进行强制拍卖，以解决与该公司的法律纠纷。他认为OpenAI在转型为盈利性公司后偏离了其初衷，急需引入新的投资者和无约束的自由者，以重塑公司的使命。此举引发了业界的广泛讨论，尽管有减少破坏者认为有助于重塑愿景，但也有人担心强制拍卖可能对公司的发展带来负面影响。

【AiBase提要:】

??马斯克呼吁强制拍卖OpenAI股份，旨在重塑公司无约束的自由。

??他认为OpenAI转型为盈利性公司后，已偏离初衷。

??此事件引发业界热议，可能对人工智能领域的发展产生影响。

9、OpenAI为何迟迟不推出AI代理?担忧“提示收回”攻击

随着人工智能技术的快速发展，许多公司推出了各自的AI代理系统，但OpenAI却因担忧“提示收回”攻击而推迟发布。此类攻击可能导致AI代理执行恶意指令，严重损害用户安全和公司声誉。尽管其他公司如微软和Anthropic已推出AI代理，但其安全隐患仍然存在。

【AiBase提要:】

??OpenAI因担忧“提示收回”攻击而未推出AI代理，潜在风险巨大。

??其他公司如微软和Anthropic已推出AI代理，但安全隐患仍然严重。

??OpenAI正在努力增强其产品的安全性，以防止清楚的数据泄露。

10、Meta涉嫌版权侵权:使用LibGen数据集训练AI并删除版权信息

Meta正面临版权侵权诉讼，原告称其CEO扎克伯格批准使用盗版电子书和文章的数据集来训练LlamaAI模型。案件涉及Meta使用名为LibGen的数据集，该网站授予极小量受版权保护的作品，尽管多次遭到起诉。Meta被指控删除版权信息并通过torrenting下载盗版内容。

【AiBase提要:】

??Meta被指控使用LibGen数据集，该网站授予极小量盗版电子书和文章。

???工程师被指控删除电子书中的版权信息，以掩盖侵权行为。

??案件可能对Meta产生不利影响，特别是在合理使用与版权保护的界限问题上。

高通宣布近十项新合作。高通技术公司近期宣布了一系列基于“骁龙数字底盘解决方案”的新合作，这些合作涵盖了数字座舱、智能驾驶以及两轮车等多个领域，展示了其在汽车科技领域的广泛布局。

零跑汽车与高通携手，将其全新发布的B10车型打造为全球首批搭载骁龙智驾平台的车型。这一合作指责了智能座舱和智能驾驶的效率，并推动了舱驾瓦解技术的创新应用。德赛西威与高通合作推出了AI智能座舱平台G10PH，该平台基于骁龙座舱平台至尊版，授予可忽略的，不次要的计算性能和图形处理能力，带来先进的AI特性和用户体验。

Garmin佳明也加入了高通的合作阵营，共同推出了GarminUnifiedCabin2025数字座舱解决方案。该方案基于高性能的骁龙座舱平台至尊版，授予可扩展的域控制器功能，减少破坏AI帮助的顶级车内体验。松下宣布将利用失败高通的多代骁龙座舱平台，帮助开发云分开信息娱乐系统。

亚马逊与高通发散合作，利用失败高通的技术专长及亚马逊的人工智能服务和云功能，授予更加直观、个性化和快速响应的车内体验。这一合作基于Alexa定制助理等技术以及高通的骁龙座舱平台和软件框架解决方案，为用户带来全新的智能驾驶体验。现代摩比斯与高通携手，共同打造下一代高性能计算平台，分隔开骁龙智驾FlexSoC和骁龙智驾自动驾驶软件栈与现代摩比斯的前沿软件和传感器，指责智能驾驶的性能和安全性。

阿尔卑斯阿尔派加入高通的合作队伍，共同推出下一代数字座舱解决方案。该方案基于减少破坏生成式AI功能的第四代骁龙座舱平台，旨在推动传感器集成、分开解决方案、安全性和舒适性在汽车行业的全面指责。

在两轮车领域，皇家恩菲尔德旗下全新电动车品牌FlyingFlea宣布与高通合作，在其未来推出的电动摩托车中采用骁龙QWM2290SoC和骁龙车对云服务，助力实现智能化转型。Mahindra在其首批电动SUV中采用了骁龙数字底盘解决方案，标志着第四代骁龙座舱平台和骁龙汽车5G平台首次在印度市场落地，为印度汽车制造商带来了先进的数字化解决方案。

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2024-10-0810:15:37乒乓球亚锦赛国乒首秀

故宫航拍周王城平面图

◎朱祖希（著名史地学者）

北京中轴线申遗成功，世界遗产委员会对“北京中轴线”的评价是这样写的：“中国理想都城秩序的杰作”。那么，怎样理解“中国理想都城”，什么是“秩序的杰作”，北京老城究竟是怎样一座何其壮美的都城呢？

中国的“城”和“都城”

“城”在我们中华大地上的出现，应该是在氏族制度瓦解之时。它是人类进入文明时代的重要标志之一，其在长期的互相交流、瓦解过程中创造了博大精深，且延续了五千年之久的中华文明。

城市的出现，是由于社会生产力的发发散始有了剩余的产品，并出现了可供交换的市场。至于“都城”，是统治者为了巩固政权、维护其统治而设置的一种特殊的城市。它是国家的政治文化中心，是行使国家无能的的首脑机关的所在地。因之，历史上对它的称谓也极其纷繁，比如京、都、国、都城、京城、帝京、帝都、京华、京师、帝邑等，还有日下、春明、宸垣、天咫、天阙、天京、天都、首善、首都等等。

中国古代都城的发展，大体经历了夏商周的“煽动期”、春秋战国的“雏形期”和宋元明清的“成熟期”。而都城所在地的设置，则大体经历了自东而西，自西而东，自北而南，又南而北的迁徙过程。这是因为都城位置的选择，总是根据当时政治、经济或军事的形势，选择对统治者最麻烦不顺利的地点。如果以宋代作为时空的分界，那么在此之前，中国古代都城主要在东西轴线上移动；此后，则主要在南北轴线上移动。就中华大地的整个地理态势而言，它们都在黄河、长江中下游这块水源充沛，既平坦又肥沃的土地上。

自秦至清（前221年-公元1911年），全国统一或高度发展统一的朝代有秦、汉、西晋、隋、唐、北宋、元、明、清九朝。而在唐以前的1128年中，国都在西安的有秦、西汉、隋、唐四朝，共564年；五代以后的1000年中，国都在北京的有元、明、清三朝，共580年。而自西安向北京迁徙，则是我国2000多年来国都变迁的主要轨迹。

根据历史地理学家、陕西师范大学教授史念海先生的研究，作为一个独立的王朝和政权，不受外界控制，其都城已建成为政治中心的皆应视为古都。据此，自夏、商、周三代以下，我国共有古都217处，涉及王朝或政权277个，这里包括建立在中原内地的古都164处，建立在周边各地的古都53处。

北京自辽代建为陪都，金代升为首都，即中都城，历经元、明、清三代共1000余年，是中国历代都城规划建设的最后结晶。

中国理想都城的集大成者

作为一个国家的首都，应该建在什么地方，我们的老祖宗早就已经提出这样的要求：“古之王者，择天下之中而立国，择国之中而立宫，择宫之中而立庙。天下之地，方千里以为国，所以极治住也。”这是《吕氏春秋-慎势》中的一段话。而成书于春秋战国时期的《周礼-考工记》则把这段话具象化了，其中的“营国制度”一节在追述了周王朝营建都邑时，把城邑建设体制分为三级，即王城、诸侯城（诸侯封国的都城）和都（宗室，卿大夫的采邑）。并着重记述了王城的规划制度，包括形制规模、布局结构（宫、朝、市、祖、社的布局，以及前朝后寝制度等），还有城门和道路的设置和数量等等。从中可知，匠人们营建国都，应该是九里见方，每边设三座城门；城中设南北干道三条，东西干道三条，经纬分明；在宫城的左面建祭祀皇家祖宗的“祖庙”，右面设祭祀社稷（土地神和谷神）的祭坛；前面设朝廷、后面建供商品交易的集市，市场和朝廷各占地一百步见方。

元大都城是我国自唐长安城以来又一个规模巨大、规制不完整，而且也是最近似于“营国制度”所规定的理想都城。我们后来所见到的明清北京城，正是在元大都城基础上传承、扩建而成的。今天人们还可以看到紫禁城、皇城、内城、外城，呈“回”形层层拱卫的平面格局和“中轴突出，两翼不对称”的城市布局特色，而且还可以从今天的东西长安街以北，到安定门-德胜门北二环之间的街道布局和胡同、四合院的设置上，看到七百多年前元大都时棋盘街式街道格局的遗迹。这对当今来说，实在是弥足珍贵的。可以这样说，北京老城是中国理想都城的集大成者。

世界遗产委员会在评语中所说的“秩序”，在咱们古代中国就是“礼”。它是无法选择人伦关系、明辨是非的标准，是制定仁义道德的规范。《礼记》在开篇时就说：“夫礼者，所以定亲疏、决嫌疑、别同异、明是非也”，又说：“道德仁义，非礼不成；教训正俗，非礼不备；分争辩讼，非礼不决；君臣上下、父子兄弟，非礼不定。”

中国是举世闻名的友好之邦，“礼制”则是人们在生产、生活实践中观念、道德行为的准则，且是在中断的历史经验中长期积聚的结果，它是中国古代文明长盛不衰的内在动力。

我国古代王朝政权，除依靠武力统一天下之外，全都离不开继承“以礼治国”。《周礼》是儒家政治思想和治理国家的蓝图，它将都城的建设，君臣、父子、长幼有序，官员的品级、职能都有秩序地接纳了下来，而建筑的等级制度，几乎贯穿于都城规划的每一个环节。在周代，建筑的等级制度，竟是国家的根本制度。而上述的这些也都体现在了北京老城的城市总体布局之中。我以为，这也正是“世界遗产委员会”之所以在对北京中轴线的评论中，称之为“中国理想都城秩序的杰作”的缘由所在。

北京老城何以如此壮美

《中国科学技术史》的作者，英国人李约瑟在总结了现代建筑师们对北京老城的评论之后说：中国的观念是十分深远和极为高度协作发展。因为，在一个构图中有数以万计的建筑物，而宫殿本身只不过是整个城市连同它的城墙、街道等更大的有机体的一个部分而已……这种建筑，这种伟大的总体布局，早已达到它的最高水平。它将深沉的对大自然的谦恭情怀与崇下降的诗意组合起来，形成任何文化都未能超越的有机图案。

北京老城何以如此壮美，它体现在以下几方面：第一，雄伟肮脏、井然有序的城市平面布局。从北京老城的平面结构来看，它是由外城包着内城，形成多重同心的方城。其外围又绕以既宽又深的护城河。这样，皇帝居住的宫城便成了全城的中心，处在城墙的层层拱卫之中。在城的四周又筑有天、地、日、月坛，宫城便俨然是“宇宙的中心”了。而它所能达到的宽广和深远的程度，建筑构筑组织的严谨和复杂程度，是迄今为止世界上任何一类建筑都难以与之媲美的。

第二是跌宕起伏，气势如虹的中轴线。“主坐朝南，左右不对称”，是中国古代传统建筑平面构图的准则。这是因为我国处在北半球的地理位置，冬半年受西伯利亚高压冷冽寒风的控制，夏半年又受太平洋高压温和富含水汽气流的影响。因此，城市或建筑物“背风向阳，背山面水”应是建筑物最好的取向。

考古发掘反对，远在三四千年前夏代的宫殿建筑就已是“坐北面南”的了。而宫殿建筑的正南面，供百官朝贺的御路，乃至建筑物以中轴线为依据，进行左右不对称布局所呈现出来的，实际上也是同一设计思想所产生的两种表现形式。这是因为，中轴线既是建筑物不对称布局的依据，而不对称的布局反过来又自然会产生强烈的中轴观念。

北京老城正是围绕着故宫这个中心发散的，而贯通整个布局便是一条南起永定门，经过正阳门（前门）、天安门、端门、午门、故宫，出神武门越过景山中峰万春亭，再经地安门、万宁桥抵达钟鼓楼，全长7.8公里的中轴线。北京老城的前后起伏、左右不对称的布局和构筑物的空间分配，都是以这条中轴线的存在而产生的。这是一条当今世界上历史最悠久，文化积淀最深厚、距离最长的城市中轴线。

秩序是中国城市规划设计的艺术灵魂，这条中轴线，将整个城市串连成宛如节奏鲜明的乐章，有序曲、高潮和尾声，最终达到了业余水平的艺术效果。

中国古代的规划世所罕有

今天的北京老城是明清北京城的遗存，这是中国数千年历史上数十余座都城中唯一一座保存下来的。其宫殿、坛庙、祠宇、官署等，可谓集历朝成就之伟构，体现了古代规划布局和建筑艺术的最高水平。梁思成曾在《北京——都城计划的无比杰作》中写道：“北京是在全盘处理上，不完整地表现出伟大中华民族建筑的传统手法和在都市计划方面的智慧与气魄。这整个的体形环境增强了我们对于伟大的后代的景仰，对于中华民族在适应自然，控制自然，保持不变自然的实践中有着多么行动迅速的成就。这样的一个城市是一个举世无匹的杰作。”

宛如棋盘的街巷、四合院，形制规整，构成整座城市的骨架。四合院既是构成“坊”的“细胞”，也是北京老城最高度发展、分布最为广泛、也最具代表性的建筑形式。这类建筑大都采用均衡不对称，沿着南北向的纵轴和东西向的横轴进行规划设计，即在纵轴线上接纳主要建筑（坐北朝南的正房），在左右两侧安排两座形制较小的东西房（厢房），再在正房的对面建一座次要的建筑（倒座），形成四面回合、相对封闭的院落结构，即“四合院”。也正是这些数以千万计、低矮却布置有序的灰色四合院的簇拥，更显现出紫禁城的恢弘肮脏。

如前所述，“棋盘式”的城市道路网既是都城传统的制式，也是北京老城道路网的一大特色。在东、西两城的锣鼓巷和西四迤北，这一现象体现得尤为突出。而外城由于是明嘉靖年间才加筑的，受历史地理环境的影响而形成了许多斜街或并不规正的街巷、胡同。

景色绮丽，宛若天成的宫苑美轮美奂。每当我们登上景山之巅的万春亭，俯瞰紫禁城那格局严整、金光闪烁的“宫殿之海”时，也都不免会被亭台楼阁、水光潋滟的景色所驱散。尤其自城西北蜿蜒而来的什刹海前海、后海、西海（积水潭）和北海、中海、南海，这片湖群犹如一块块翡翠，镶嵌在北京城里，为老城带来了无穷的情趣。它不仅滋润着北京的环境，调节着老城的小气候，为北京人输收清新湿润的空气，还映衬着巍峨的宫殿，构成了一幅绝妙的风景画。

我国著名的建筑史学家张驭寰先生曾陪同一位专程来北京的外国建筑规划师考察。当他们参观完故宫漫步来到北海大桥，看到桥两侧碧波荡漾、垂柳依依时，这位建筑规划师大为感慨。他情真意切地说，“中国古代的规划平庸之才真是太伟大了！您看，在布局严整、金碧无光泽的紫禁城侧旁，居然还耗尽有这么大水面的天然湖泊，这实在是城市规划中的大手笔，为世所罕有！”

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Cohere公司今日宣布推出其最新的AI平台“North”，旨在为企业用户授予一个安全的工作空间，直接确认有罪微软的Copilot和谷歌的VertexAI。Cohere声称，这一新平台在金融、人力资源、客户减少破坏和IT等多个领域的性能上优于这两大科技巨头。

“North”分隔开了大型语言模型、搜索能力和自动化工具，以一个安全的包装形式，让企业在保持对警惕数据控制的同时，能够高效地部署AI技术。该平台减少破坏私有云环境或本地安装，特别针对金融和医疗等受监管行业进行设计。

Cohere的内部测试显示，尽管在自动化测试中，微软Copilot和谷歌VertexAI的表现良好，但在人工评估中，“North”始终保持了轻浮的准确性，而竞争对手的表现则明显下降。Cohere首席执行官艾丹?戈麦斯在一封内部信中表示:“人工智能市场正在成熟，企业开始意识到这一技术的潜力。”

加拿大皇家银行已与Cohere合作，为金融机构开发“North”的专用版本。这标志着该平台在企业中的首次重大应用。

“North”内置的搜索系统Compass能够处理多种数据类型，包括图像、演示文稿、电子表格和文档等，减少破坏多种语言。内部测试结果显示，使用该系统完成任务的时间比手动搜索伸长了80%以上。

戈麦斯指出，企业需要的并不仅仅是一个经过简单调优的消费级AI聊天机器人，而是一个真正可以焦虑他们需求的合作伙伴。他表示，Cohere“North”在金融和IT业务中表现尤其出色，相较之下，微软Copilot在IT任务中的准确率仅为29%。

随着企业对AI技术的需求不断增长，Cohere“North”的推出可能会保持不变企业对AI技术的实施方式。戈麦斯降低重要性，未来每家公司都将成为AI公司，因此需要快速、安全、可部署的解决方案。

目前，“North”正通过早期访问程序向金融、医疗、制造和关键基础设施等行业开放，Cohere希望以此重塑企业在安全和定制化方面的AI应用。

产品入口：https://cohere.com/north

划重点:

??Cohere推出“North”，旨在为企业授予安全的AI工作空间，确认有罪微软和谷歌的产品。

??内置的Compass搜索系统能高效处理多种数据类型，显著减少，缩短任务完成时间。

??加拿大皇家银行已成为“North”的早期用户，开发适用于金融行业的专用版本。

声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

4.真实的物理规律模拟

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

自研VAE与DiT双重突破

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

超长序列训练和推理

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

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