国产“Sora”火了！效果对标OpenAI

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国产AI视频生成模型「Vidu」引发全球关注

在AI视频生成技术领域，一个由生数科技与清华大学联合研发的国产模型「Vidu」横空出世，以其卓越的性能和创新技术，迅速成为全球关注的焦点。

「Vidu」模型支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080p的高清视频内容。其画面效果与国际领先的Sora模型相媲美，尤其在多镜头语言、时间和空间一致性、遵循物理规律等方面表现出色。更令人惊喜的是，「Vidu」还能虚构出真实世界不存在的超现实主义画面，展现了AI视频生成技术的无限可能。

技术突破与创新

「Vidu」的诞生，是团队在短短两个月内实现的快速技术突破。它不仅突破了视频生成时长的限制，更在保持视频画面连贯流畅的同时，避免了穿模、鬼影等常见问题，实现了人物和场景的时空一致性。

在镜头语言方面，「Vidu」能够生成转场、追焦、长镜头等效果，为视频注入了丰富的叙事感。它还能模拟真实物理世界的运动，如物体的移动和相互作用，细节表现与人类在真实世界中的体验非常接近。

自研技术架构

「Vidu」的底层架构基于生数科技完全自研的U-ViT架构，该架构融合了Diffusion和Transformer的优势，展现了卓越的涌现能力。与市面上其他“类Sora”模型不同，「Vidu」的长视频生成是直接且连续的，无需中间的插帧和拼接处理，实现了“一镜到底”的流畅感。

工程化基础

团队在图文任务中积累的工程经验，为视频模型的研发打下了坚实的基础。通过视频数据压缩技术和自研的分布式训练框架，「Vidu」在保证计算精度的同时，大幅提升了训练速度和效率。

团队背景

生数科技是一支由清华大学人工智能研究院核心成员组成的精干团队，专注于图像、3D、视频等多模态大模型领域的研究。团队在生成式人工智能和贝叶斯机器学习领域已有20余年的研究积累，在扩散模型方向取得了一系列突破性成果。

行业认可与融资

自2023年成立以来，生数科技凭借其在多模态大模型赛道的领先地位，获得了蚂蚁集团、启明创投、BV百度风投、字节系锦秋基金等多家知名产业机构的认可，完成了数亿元的融资。

「Vidu」的发布，标志着国产AI视频生成技术迈入了一个新的发展阶段。它不仅展现了中国在AI领域的创新实力，更为全球AI技术的发展贡献了中国智慧。面向未来，「Vidu」灵活的模型架构将能够兼容更广泛的多模态能力，为AI视频生成技术的发展开启更多可能。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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