OpenAI 发布文生视频模型 Sora,普通人应该怎么做才能利益最大化?

OpenAI发布了视频生成模型Sora,尽管功能强大,但专家认为不应过度担忧就业问题。普通人应保持警惕,避免被误导培训课程所割韭菜,而应将AI作为辅助工具理性使用。

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自从 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布之后,每次 OpenAI 再发布新功能都跟过年一样,那叫一个热闹。

包括 GPT 4.0,GPT Store,以及前几天发布的 Sora,铺天盖地的文章一大堆,看的我眼睛都快出茧子了。

具体的细节我这里就不写了,主要是我也解释不了。

总结下来就是不论是基本的视频生成能力,包括时长、长宽比,还是更强的视频连续性,比如多个视频拟合到一起,多角度视频、真实世界模拟等,OpenAI Sora 都非常牛

我找了几个例子给大家看看:

A half duck half dragon flies through a beautiful sunset with a hamster dressed in adventure gear on its back

在这里插入图片描述

A bicycle race on ocean with different animals as athletes riding the bicycles with drone camera view

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A instructional cooking session for homemade gnocchi hosted by a grandmother social media influencer set in a rustic Tuscan country kitchen with cinematic lighting

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Two golden retrievers podcasting on top of a mountain

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a wizard wearing a pointed hat and a blue robe with white stars casting a spell that shoots lightning from his hand and holding an old tome in his other hand

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视频没有下载下来,基本都是 10s 左右,没有多大的动作变化。大家感兴趣的话可以去奥特曼的推去看。

伴随着每次新功能的发布,都会说又有很多人要「失业」了,但我觉得真的没必要太过焦虑。

GPT3.5 发布的时候说广告人要失业了,4.0 发布说设计要失业了,到 Sora 发布,说影视行业人要失业了。

之前也说过程序员要失业了,但从我个人的使用体验来看,当作辅助工具是不错的,比如写一些简单算法,或者少量代码。真要把成块的业务代码交给 AI 来做,还真不行。

就算它真的写出来了,我还是得再看一遍,不放心。要是有 BUG 我还得找 BUG,效率反而更低。

在这里插入图片描述

像 FirstMark 投资人 Matt Turck 说的,2005 年去电影院看电影,2015 年在 Netflix 上看,到 2025 年,可能直接让算法生成一个,我觉得也有一些夸张。

毕竟有一些体验是算法给不了的,就算现在网络已经这么发达了,今年春节档票房还是创了新高,80.16 亿。

说回正题,那普通人怎么做才能利益最大化呢?

捂好自己的钱包,不要被割韭菜。

说出来也是真的神,Sora 刚发布的第二天,我就看到有人在卖课了。要知道,**Sora 现在既没有公测,也没有内测申请渠道。**不知道这些课程里面都是什么内容,而且还声称可以月入过万。

面对这些快速致富的培训班,大家还是要擦亮眼睛,不要被贩卖焦虑,也不要妄想走捷径,脚踏实地才能走得更远。

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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