Sora刚发布不久，就被逆向工程“解剖”了？！来自理海大学、微软研究院的华人团队发布了首个Sora相关研究综述，足足有37页。他们基于Sora公开技术报告和逆向工程，对模型背景、相关技术、应用、现存挑战以及文本到视频AI模型未来发展方向进行了全面分析。连计算机视觉领域的AI生成模型发展史、近两年有代表性的视频生成模型都罗列了出来：网友们也属实没想到，仅仅过了半个月、Sora还暂未公开仅有部分人可使用，学术圈相关研究竟出现得这么快。不少网友表示，综述非常全面有条理，建议全文阅读。那么这篇综述具体都讲了啥？量子位在不改变原意的基础上，对部分内容进行了整理。目录逆向工程剖析Sora技术细节整体架构多
美国联邦调查局（FBI）局长克里斯托弗·雷2月29日表示，由于人工智能和其他技术的进步，美国预计今年的选举将面临复杂多变的威胁。雷特意强调人工智能，认为“无论是复杂程度高低的外国黑客都更容易利用它来对选举产生恶意影响”。他指出，美国政府正不断担忧那些难以察觉且能塑造公众舆论的攻击，且这种行为正在加剧。但目前美国并未拿出外国政府直接影响选举结果的成功案例，雷建议FBI在今年分享有关其发现的威胁信息，他声称”作为情报专业人员，我们必须以具体的、基于证据的方式强调威胁，以便我们有效地武装我们的合作伙伴——特别是公众，抵御他们可能面临的各种外国影响行动。“2016年，美国指控俄罗斯特工试图通过窃取和泄
3月3日消息，MIT计算机科学与人工智能实验室（MITCSAIL）近日发布研究报告，表示现阶段人类并不需要担心AI会抢走其饭碗，两者之间并不存在严重冲突和影响。报告指出在媒体的广泛报道、用户的深入交流下，夸大了“AI威胁论”，实际上由于企业实施成本过高，在短期内并不会威胁到大部分工作。这项研究的共同作者、MITCSAIL研究员尼尔・汤普森（NeilThompson）表示：与近期很多相关研究一样，我们也发现人工智能在自动化任务方面具有巨大的潜力。但充足的证据表明，没有足够的动力和吸引力推动企业部署自动化，以替代现有人类工作岗位。也就是说“AI要抢人类饭碗”是一种夸大的说法，即便真的开始替代，整个
只需2张图片，无需测量任何额外数据——当当，一个完整的3D小熊就有了：这个名为DUSt3R的新工具，火得一塌糊涂，才上线没多久就登上GitHub热榜第二。有网友实测，拍两张照片，真的就重建出了他家的厨房，整个过程耗时不到2秒钟！（除了3D图，深度图、置信度图和点云图它都能一并给出）惊得这位朋友直呼：大伙先忘掉sora吧，这才是我们真正看得见摸得着的东西。实验显示，DUSt3R在单目/多视图深度估计以及相对位姿估计三个任务上，均取得SOTA。作者团队（来自芬兰阿尔托大学+NAVERLABS人工智能研究所欧洲分所）的“宣语”也是气势满满：我们就是要让天下没有难搞的3D视觉任务。所以，它是如何做到？
随着人类对人工智能的热度不断增加，往往新推出的产品，都会收到全世界不少人的关注。特别像OpenAI推出的通用人工智能更是受到大众的关注，人工智能其产品特点就是通过大量数据不断学习、根据输入的结果集，经过判断、输出给使用者，这一过程本身就需要消耗很多的服务器资源，生成1分钟视频时间超过1小时，这对用户体验有哪些改变呢？体验度不好根据互联网使用原则，用户请求的问题，要在5秒内迅速作出回应，并返回给用户，否则就影响用户的使用度，最后导致体验差。认可度降低Sora的产生，让人们对通用人工智能看到了希望，如果因场景复杂、生成的视频时间过长或者视频质量差，就会导致对Sora认可度降度。互动性如果Sora生
Sora的发布让整个AI领域为之狂欢，但LeCun是个例外。面对OpenAI源源不断放出的Sora生成视频，LeCun热衷于寻找其中的失误：归根结底，LeCun针对的不是Sora，而是OpenAI从ChatGPT到Sora一致采用的自回归生成式路线。LeCun一直认为，GPT系列LLM模型所依赖的自回归学习范式对世界的理解非常肤浅，远远比不上真正的「世界模型」。所以，一遇到「Sora是世界模型」的说法，LeCun就有些坐不住：「仅仅根据prompt生成逼真视频并不能代表一个模型理解了物理世界，生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同。」那么，面对视觉任务，世界模型如何获得自回归模型一般的
交通运输业是一个多式联运的全球人员与货物运输网络体系，总价值高达10万亿美元。但现如今，该行业正面临一系列外部与自身内部挑战：补贴、网络碎片化、运输方式竞争，以及日益严重的拥堵、排放、安全等等。过时的政府政策导致效率低下，传统的技术方法虽在特定地区取得了渐进式发展，但仍未实现广泛转变。这在一定程度上源自交通运输行业的固有局限，同时在很大程度上也受到公众观点及行为模式转变带来的冲击。整个交通运输行业当前可谓是一团乱麻——从兴奋到沮丧，再由便捷到成本，竟让人不知该如何下手。因此，引导政策变化与技术进步已经构成严峻挑战，要求决策者和从业企业在努力缓解公众交通成本负担的同时(事实证明，交通成本往往在家
下一代交通依赖于电子、可持续性和体验作为其设计的核心，GenAI对设想的下一代交通生态系统的每种模式都有影响。市场有五个特定的重点领域：EV(电动汽车)、AV(自动驾驶汽车)、Micromobility(第一英里连接)、Hyperloops(超高速公共交通)和UAM(城市空中交通)。有许多演变和变化，例如eVOLT(电动垂直起飞和着陆)或用于交通控制管理的集成信号。有许多领域正在不断发展，例如多式联运集成(无缝路线集成)、可持续性(车辆设计)、连接性和自动化(交通管理、替代方案)、共享移动性(资源共享和减少车辆足迹)。交通运输领域的转型为GenAI作为原生技术的重要组成部分提供了无限的机会。G
Chatgpt与机器学习如何影响未来AI发展 chatgpt发布于2022年11月30日，距今已过去一年左右，却对我们的学习与生活产生了很多深刻的影响，以下我将发表我的观点与思考。量变与质变——gpt的原理与发展 chatgpt本身的基本原理并不是非常复杂，通过海量的数据与深度学习的算法相结合，让模型预测每句话的下一个字的出现的概率，这个思想并非这两年刚有，在2018年6月OPENAI的GPT-1就已经开始了这方面的实现，并且在引爆全网的CHATGPT3.5发布之前就已经有了包括谷歌，百度等大厂的各大模型。但之所以openai能够如此火爆，主要是归功于其惊人的回答专业度与准确性，已
Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。提醒：在发布作品前，请把不需要的内容删掉。方向一：技术解析提示：深入探讨Sora的技术架构、算法原理以及实现过程。通过专业性的文章或视频，向读者和观众展示Sora是如何通过深度学习和自然语言处理技术实现视频内容的智能生成和互动的。Sora是一个基于深度学习和自然语言处理技术的AI视频模型，旨在实现视频内容
