零一万物黄文灏：没有做出Sora的几点反思；大模型一千零一问；Mistral不愧欧洲之光；微软生成式AI入门课(第2版)

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🉑 近期大模型更新消息一览：Sora 影响涟漪犹在，Mistral 不愧欧洲 LLM 之光

🧩 法国大模型初创公司 Mistral AI 发布 Large 和 Small 两款大模型**

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mistral.ai/news/mistra…

体验网址 chat.mistral.ai/chat

继推出 Mixtral 8x7B、Mistral Medium 后，Mistral AI 这次发布了性能比肩 GPT-4 的旗舰大模型Mistral Large，以及针对低延迟和成本优化的新模型 Mistral Small。

根据 Mistral AI 官网的消息，Mistral Large 在行业内公认的基准测试中表现出色，仅次于 GPT-4，成为通过 API 提供的全球第二顶尖模型。

Mistral Large 调用方式

Plateforme：Mistral AI 在欧洲基础设施上安全托管的接入点，使开发者能够利用广泛模型范围创建应用和服务

Azure：在 Azure AI Studio 和 Azure 机器学习上，提供与 API 同样流畅的用户体验 (表示已经与 Microsoft 开展合作)

自我部署：模型可部署于客户自己的环境中，适用于最敏感用例，并提供模型权重访问

🧩 Pika Labs 正式上线唇形同步功能，生成视频里的人物能说话了

twitter.com/pika_labs/s… | 观看视频

目前对 Pro 用户开放，体验地址：pika.art/home | 一线测评

2月27日，Pika 官推正式宣布上线 Lip Sync (唇形同步) 功能，也就是 Pika 生成的视频中，人物说话时口型和声音能对上，直接一步到位。这样，生成者就可以决定视频中的人物说什么话、具体用什么风格说话了！

🧩 阿里巴巴视频生成框架 EMO，音频+图像即可生成视频，面部表情和口型都能对的上

humanaigc.github.io/emote-portr… | 观看视频

阿里巴巴提出了一个音频驱动肖像视频生成框架EMO，只需要输入一张参考图像和语音音频 (例如说话和唱歌)，就可以生成具有面部表情、各种头部姿势的视频，而且还可以根据输入视频的长度生成任意时长的视频。

有了这个模型，那让图片唱歌或说话就完全不成问题啦！👆 链接给出的例子显示，不同语言、不同风格、快慢节奏等等，EMO 都可以处理得很好！

一个小插曲是，EMO 今天被AI社区里的伙伴们骂惨了，主要原因是演示效果如此炸裂但 GitHub 项目却是空的… 有点「空口无凭」的期待落差感 🙄

但是这个空GitHub 已经1K Star 了而且还在快速增长中！不来凑个热闹嘛 github.com/HumanAIGC/E…

🧩 Google DeepMind 发布 Genie：110 亿个参数，基于图片和提示词生成 2D 游戏

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sites.google.com/view/genie-…

论文地址 arxiv.org/pdf/2402.15…

Sora 平地炸响一声雷后，Google 快速跟上了节奏，发布了可动作控制的世界模型 Genie，可以根据图像和提示生成可操作的二维世界。简单说就是，Genie 既可以将任何图像转换成可玩的二维世界，也可以让人类设计的草图等创作栩栩如生。

而关于 Sora 和 Genie 的区别，大概可以这样理解 (来自知乎答主 @平凡)：

Sora做的是：你给他一个prompt，比如生成一段在森林里顶蘑菇的视频，然后它就会在一段时间内给你提供一个顶蘑菇的视频。

Genie做的是：你给他一张顶蘑菇的截图，给你一个游戏手柄，然后图片会动起来，动的逻辑会跟你手柄的操作逻辑是一致的。

这俩有本质上的不同，Sora是端到端的，你提供prompt，它提供视频，中间没有交互；Genie提供了交互的机会，理论上你不停，储存足够，电力不停，那视频就会一直持续。

这也是Genie名字的来源Generative Interactive Environment（生成式可交互环境）。

👀 在巴黎赛纳河左岸与梵高聊聊天：Hello Vincent！

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www.musee-orsay.fr/en/articles…

补充一份背景知识：奥赛博物馆（Musée d’Orsay）位于法国巴黎赛纳河左岸，拥有世界上最丰富的印象派和后印象派艺术收藏品，馆藏精品包括加雷特磨坊舞会、梵高的自画像以及莫奈的蓝色睡莲等等

前段时间，法国奥赛博物馆举办了「Van Gogh in Auvers-sur-Oise (梵高在奥弗尔-苏瓦)」主题展，主办方在出口处设置了一个「Hello Vincent」智能应用程序，可以让参观者通过麦克风与梵高进行对话互动。

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正如视频所示，梵高坐在他的「Wheatfield with Crows (麦田上的鸦群)」画作前，一边说话一边运动着手臂和肩膀，回答提出的问题。

想象一下！刚看完主题展就可以与画家「本人」进行交流！这沉浸感！这冲击力！ 观看视频

进一步搜索了这款应用的研发公司 Jumbo Mana，他们在推上公布「Hello Vincent」基于梵高约 900 信件训练而成，并通过多幅梵高自画像生成了逼真的 3D 人物形象。

感觉这类应用场景很靠谱啊！把 Charater.ai 里受欢迎的对话模式迁移到了线下，而且就设定在博物馆展览刚刚结束、参观者意犹未尽的时候。是一次既有趣又有教育意义的尝试哇~

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👀 Image to Music：使用AI把图片生成音乐 (可免费体验)

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imagetomusic.top | 查看图片并收听音乐片段

Image to Music 是一个免费的AI工具，可以根据上传的图片生成符合调性的音乐片段 (10s左右)。

官网支持免费体验哦！甚至不用登录 (需要魔法)！上传图片，从 MAGNet、AudioLDM-2、Riffusion、Mustango、MusicGen 几个模型中选择一个，然后等待 1-2 分钟就可以听音乐啦！！

看网站弹框显示的进程消息，应该是先用 image caption 理解图像，然后生成与音乐相关的提示词，最后生成音乐片段。

用上方图片这个「electronic music」主题的图片试了一下，还是挺准确的！提示词准确捕捉到了风格，音乐片段也是动感十足 🎶 | 查看图片并收听音乐片段

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🉑 零一万物黄文灏：没有做出 Sora 的几点反思 & Sora之后视频生成怎么做

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zhuanlan.zhihu.com/p/683185877

补充一份背景：黄文灏是零一万物的技术副总裁及Pretrain负责人，曾先后任职于微软亚洲研究院和智源研究院；他的知乎账号很活跃，推荐 Follow~

红博士在 去魅Sora: OpenAI 鲜肉小组的小试牛刀 这篇文章中，根据技术报告和公开信息猜测了 Sora 的算法框架，并且以业内视角分析了背后核心人员的发展路径。文章把专业和通俗两个方面兼顾的非常好，推荐阅读！

🔔 跟上 Sora 进度没多难

黄文灏在文章中也表达了和红博士相同的观点：仔细看 Sora 的技术报告会发现，其实没太多东西，跟上 Sora 的进度也没有多难

Sora = Magvit + DiT + NaViT + Video Caption，技术上没有太多的创新，但工程上做了大量的工作

要给年轻人充足的算力，这个是现在大模型公司最难决策的事，找到那些年轻人，解决组织问题

Sora 不是世界模型，不一定用了UE数据

🔔 没有做出Sora的几点反思

零一万物从去年10月开始做视频生成，在技术路线选择上与 Sora 基本一致，但结果和Sora有一些差距。那为什么又是 OpenAI先做出了 Sora 呢？

技术发展的速度比想象中快很多。在视频生成技术领域，原预计技术爆发需要一年时间，但实际发展速度远超预期，仅三个月就出现了Sora。这表明在技术预判时，应该更加激进地缩短预期时间，以保持竞争力

需要把目标定高两个台阶。由于对技术成熟速度的低估，导致目标设定没有足够前瞻性。在技术快速发展的背景下，应将目标设定得更高，直接以超越当前领先者为目标，而不是逐步追赶

做更多「因为相信所以看到」的事。在技术发展中，应更多地基于信念采取行动，而不是仅仅基于已经看到的结果。

🔔 Sora之后视频生成怎么做

路径一：用最快的速度去复现Sora。当有人给出了一个方法可以做到很高的水平的时候，即使中间缺乏很多细节，follow一条有大体框架的路，把里面的细节一点点补上

路径二：有更好的视频生成方案吗？如果没有，就直接scale up，跳过复现Sora的阶段。如果有，那这个方案是什么呢？

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🉑 ELAD GIL 关于大语言模型 (LLM) 的一千零一个问题：带你纵览AI全局

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blog.eladgil.com/p/things-i-…

文章作者是一位大佬：Elad Gil 是一位非常出色的企业家和投资者，曾任职谷歌并创建了移动团队，创办的 Mixer Labs 被 Twitter 收购后担任 Twitter 副总裁；他也是众多知名科技公司的投资人和顾问，例如 Airbnb、Figma、Gitlab、Notion、Pinterest、Stripe，以及最近大火的Character、Mistral，Perplexity，Pika 等等。

Elad Gil 这篇「Things I Don’t Know About AI」文章，把 AI 拆成了「Semiconductors (半导体)」「Foundation models (基础模型)」「Infra (基础设施)」「B2B」「Consumer (消费者)」5个板块，并对各部分提出了自己的判断&困惑，并进行了基本解释。

来！让我们跟随 Elad Gil，一起进行一场沉浸式思考！

Elad Gil 的几个基础判断 (也就是首先要达成的共识)

大语言模型只分类两类：最先进的前沿大模型(们) & 其他大模型，并且前沿 LLMs 会形成一个寡头市场 (因为大模型实在太太太烧钱了)

前沿 LLMs 的规模不断增加，训练成本也随之增高，而这些资金的主要来源是云服务商和大型科技公司 (如 Microsoft、Amazon 、Google)，或者体现国家意志 (如阿联酋 Falcon)；英伟达 NVIDIA 对基础模型公司的投资规模并不高

虽然云服务商是资金来源的大头，但这与其盈利规模相比也不算什么 (例如，Microsoft 投资 OpenAI 100 亿美元，只需要6个星期就能挣回来)

🔔 Questions on LLMs

Question：云服务提供商是否在通过其提供的计算或资本规模，制造少数玩家的王者地位，并通过这种方式锁定寡头市场？云服务提供商是 LLM > 基础模型的主要资助者，其资金支持可能会对市场动态产生扭曲效应，例如新进入者会因资本和人才不足而出局，或者云平台借助大模型实现更高的收入

Question：开源模型是否会推动AI经济从基础模型转向云服务？Meta是否会继续资助开源模型？如果是，Llama-N 能否追赶到最前沿？

Question：我们如何看待模型的速度、价格与性能之间的关系？模型的价值取决于多种因素，高性能但速度较慢的模型、小型但快速且成本低廉的模型，也各自有其市场定位。

Question：基础模型的架构将如何演变？具有不同架构的 Agentic Model 是否有发展潜力？其他形式的记忆和推理何时能发挥作用？

Question：政府是否支持 (或指导其购买) 地区AI获胜者？政府是否会像航空航天领域的波音/空客那样，对本地模型进行差异化支出？政府是否愿意支持反映本地价值观、语言等的模型？

Question：中国会发生什么？中国大模型可能会得到本地科技巨头 (如腾讯、阿里巴巴、小米、字节跳动) 的支持，政府也会继续通过监管和防火墙来支持本地AI公司的发展；中国开源大模型的发展也值得注意 (如阿里巴巴 Qwen 排名很高)

Question：X.ai (马斯克的AI公司) 会发生什么？发展情况尚不明确，很可能成为一个不确定因素

Question：Google 前途如何？Google拥有强大的计算能力、规模和人才，能够快速推进AI技术的发展，在AI领域的潜力巨大

🔔 Questions on Infra Companies

AI Infra 最大的不确定性来自 AI Cloud Stack 及其发展路径，因为初创公司与大型企业对AI云服务的需求差别巨大：初创公司更愿意采用新的云服务商和工具 (如Anyscale、Baseten、Modal、Replicate、Together等)，而大型企业的定制化需求也带来了更多开放性问题

Question：当前的AI云公司是否需要为大型企业构建他们产品的本地部署 / BYOC / VPN版本？

Question：采用AI云有多少是出于GPU限制 / GPU套利？云服务商普遍缺乏GPU，因此企业正在争相寻找足够的 GPU 来满足自己的需求，当然这对于拥有 GPU云的初创云服务商是好消息

Question：GPU瓶颈何时才能结束？这对新的AI云提供商有何影响？当 GPU 不再是限制，那么拥有更多工具和服务的云服务商更容易存活下来

Question：新的AI ASIC (如 Groq) 将如何影响AI云？

Question：还有什么会被整合到AI云中？它们是否会交叉销售 embedding 和RAG？持续更新？微调？其他服务？这对数据标注公司或其他有重叠服务的公司有何影响？哪些服务会直接整合到模型提供商，哪些会通过云服务进行整合？

Question：AI云公司有哪些商业模式？面向初创公司，更适合「GPU only」的商业模式，因为他们需要的云资源很少；面向大中型企业，更适合提供开发者工具、API端点、专业硬件等

Question：新的AI云会有多大规模？会成为 Heroku、Digital Ocean、Snowflake、AWS 这样的庞然大物嘛？这类公司的产出规模和利用规模是多少？

Question：随着超长上下文窗口模型的出现，AI堆栈将如何演变？如何看待上下文窗口与提示工程、微调、RAG和推理成本之间的相互作用？

Question：FTC (和其他监管机构) 阻止并购对市场有何影响？在一个积极反对科技并购的政府下，人们如何看待退出？AI云本身是否应该在彼此之间整合以整合份额和服务提供？

🔔 Questions on Apps

15个月前 ChatGPT 问世；距离模型&技术最近的AI研究员和 infra 工程师更能感知其带来的革命和转变，一般经历 9-12个月做出辞职创业的决定；辞职与创业头脑风暴又会花去几个月的时间 → 所以，我们很快就可以看到一波应用构建者集中出现

Question | B2B：在新兴 B2B 应用浪潮中，需要重点关注哪些公司和市场？与初创公司相比，现有大型企业的优势体现在哪些方面？

Question | Consumer：最早的AI产品是面向C端消费者的，例如 ChatGPT、Midjourney、Perplexity、Pika等。但是为什么AI生态系统中2C产品并不多呢？是因为上面提到的时间延迟吗？

Question | Agents：Agents 可以发生很多很多的事情。那么，哪些是强大的垂类产品的天下，哪些又是初创公司可以发挥的空间呢？

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🉑 微软·面向初学者的生成式AI课程(第2版)，增加了 RAG、AI Agents 和 Fine-Tuning 等内容

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github.com/microsoft/g…

微软去年推出了「Generative AI for Beginners」课程，12小节，帮助非常多的学习者掌握了生成式AI的基础知识和开发技能。

前几天，这门课程更新了！官方发布了「Generative AI for Beginners (Version 2)」，不仅对已有章节的概念、作业等进行了更新，还增加了近期热度非常高的 RAG、AI Agents、Fine-Tuning LLMs 等6个新的章节。

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课程章节分类「Learn (知识学习)」「Build (动手实践)」两种类型，内容则涵盖了视频介绍、图文讲解、示例代码、课程作业、拓展资源等部分，依旧是学习生成式人工智能基础知识和应用开发技能的首选入门课~

以下是课程核心内容的介绍，有感兴趣的内容，可以开始学习啦：

0. Course Setup

课程设置

[Learn] 如何设置你的开发环境

1. Introduction to Generative AI and LLMs

生成性人工智能与大型语言模型简介

[Learn] 理解生成性人工智能是什么以及大型语言模型 (LLMs) 如何工作

2. Exploring and comparing different LLMs

探索和比较不同的 LLMs

[Learn] 如何为你的用例选择合适的模型

3. Using Generative AI Responsibly

负责任地使用生成性人工智能

[Learn] 如何负责任地构建生成性人工智能应用

4. Understanding Prompt Engineering Fundamentals

理解提示工程基础

[Learn] 实践提示工程最佳实践

5. Creating Advanced Prompts

创建高级提示

[Learn] 如何应用提示工程技术以改善你的提示结果

6. Building Text Generation Applications

构建文本生成应用

[Build] 使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用

7. Building Chat Applications

构建聊天应用

[Build] 高效构建和集成聊天应用的技术

8. Building Search Apps Vector Databases

构建搜索应用向量数据库

[Build] 使用嵌入 (Embeddings) 搜索数据的搜索应用

9. Building Image Generation Applications

构建图像生成应用

[Build] 一个图像生成应用

10. Building Low Code AI Applications

构建低代码人工智能应用

[Build] 使用低代码工具构建生成性人工智能应用

11. Integrating External Applications with Function Calling

与外部应用集成通过函数调用

[Build] 什么是函数调用及其在应用中的用例

12. Designing UX for AI Applications

为人工智能应用设计用户体验

[Learn] 在开发生成性人工智能应用时如何应用用户体验设计原则

Version 2 新增内容

13. Securing Your Generative AI Applications

保护你的生成性人工智能应用

[Learn] 人工智能系统面临的威胁和风险以及保护这些系统的方法

14. The Generative AI Application Lifecycle

生成性人工智能应用生命周期

[Learn] 管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指标

15. Retrieval Augmented Generation (RAG) and Vector Databases

检索增强生成 (RAG) 和向量数据库

[Build] 使用 RAG 框架从向量数据库检索嵌入的应用程序

16. Open Source Models and Hugging Face

开源模型和 Hugging Face

[Build] 使用 Hugging Face 上可用的开源模型构建应用程序

17. AI Agents

人工智能代理

[Build] 使用人工智能代理框架构建应用程序

18. Fine-Tuning LLMs

微调 LLMs

[Learn] 微调 LLMs 是什么、为什么以及如何进行