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万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模、训练成本

导语 OpenAI 越来越不“Open”了,尽管发布多个轰动世界的闭源大模型——从 ChatGPT 到 Sora——伴随的技术报告却并不“技术”,更像一种营销。这次 Sora 的技术博客明确表示不分享技术实现细节,只提供模型设计理念及其“炫酷”的效果展示。 而尚在内测阶段的 Sora ,其轰动效应仅次于一年多前 ChatGPT 的“核爆”。从结果来看,Sora 均能在维持高分辨率输出的同时,在视频生成长度以及一致性层面,实现对于现有视频生成模型的碾压式超越。 在国人感叹于 Sora 的惊赞效果、顿悟这一人类与 AI 文明交汇时刻的同时,一面是哀鸿遍野于我们与 OpenAI 的进一步宏大差距,一面是各路神仙从各种角度予以技术分析、点评或拆解。 今日此时,中国的 AI 再一次站在了十字路口。作为技术人我们好奇 Sora 的实现细节究竟如何?作为中国的创业者,我们同样追问 Sora 能否复刻?中国复刻 Sora 要跨过哪些门槛?能否共趟一条中国 AI 强而有为的逆袭之路? 本文旨在提供对 Sora 技术路线的有理有据的“猜想”,其主要依据是出门问问训练跨模态大语言模型「序列猴子」获得的实战经验以及对相关文献的梳理。 错漏之处,文责自负,欢迎业界同仁批评指正,以期吾辈共勉。

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