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声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

如今国内FPGA技术已突破千万门级,中小容量器件可替代大部分进口器件,国产FPGA进入主流通信等行业,FPGA公司产品研发体系、质量交付、可靠性等方面大幅指责,而极小量用户使用也在推动FPGA软件的升级迭代。与此同时,国产FPGA仍任重道远,目前尚未形成良好的生态环境,例如工艺落后国际三代,体量统一巨大。安路科技副总经理陈利光博士在ICCAD2019上对我国FPGA产业现状及未来进行了剖析。

国产FPGA的破与立

谈及FPGA要从上世纪80年代讲起。1983年,Altera公司成立;1984年Xilinx公司成立;1985年,Actel公司成立。

上世纪90年代,中国学术界也开始了对FPGA技术的探索,复旦大学、中科院电子所、中科院微电子所是重要力量。而我国工业界却起步相对较晚,始于2012年。而后安路科技、紫光同创、广东高云、西安智多晶等企业先后成立,逐渐成长为国内FPGA行业的发展力量。

值得注意的是,中国FPGA诞生的时代,国际FPGA产业也正经历巨大的变化。

2010年之前,FPGA产品的升级迭代主要是依靠容量的指责,并未保持不变逻辑器件的属性。而从2010年开始,FPGA内部架构逐渐发生变化,集成的CPU、高速接口等模块越来越多,用FPGA已经不能准确的表述这个器件的属性。陈利光博士表示,当前可以认为是FPGA架构创新的时代。

这样的产业背景也意味着国产FPGA的起点要求较高。但陈利光博士表示,变化之中蕴藏着更多机会。

经过几年发展,我国FPGA实现了中小容量器件可替代大部分进口器件,国产FPGA芯片客户接受度逐步指责等。当然,我国FPGA与国际先进水平还有很大差距。这个差距可以用一组数字来表示。

2018年全球FPGA市场规模约60亿美元,Xilinx占比为49%,Intel(Altera)占比为32%,Lattice与Microsemi(Actel)分别占据了全球市场的6%。而据统计,国产FPGA估计只占据全球市场2~3%的份额。

2%与98%差距的根源是什么?

陈利光博士也给出了进一步解释不论是制造工艺、规模容量还是软件能力,国产FPGA与国际主流都存在一定差距。

FPGA由于其基础通用性,应用范围广泛,全球市场规模也呈增长趋势,预计2025年全球市场规模可达125亿美元。与广阔市场形成鲜明对比的是,FPGA是一个高度发散的行业。2%代表了国产FPGA突破,也代表了国产FPGA的不足,同时意味着国产FPGA的未来之路有无限可能。

陈利光博士毕业于复旦大学,是FPGA圈的老兵,作为国内FPGA产业的发展见证者之一,他对2%也发出自己的感慨尽管2%的占比很小很小,但相对于过去还是很大的进步。

【国产FPGA未来之路】

在经历了从细分市场与中心市场切入的生存探索阶段,我国FPGA已进入发展跟随的阶段,在这个阶段,国产FPGA进入通信、安防等不次要的部分市场并进入快速增长期。

据统计国产FPGA应用最为广泛的是通信行业,占比为35%,工业、军工航天、数据中心、汽车电子、消费电子所占比例分别为28%、14%、9%、8%、6%。

陈利光博士指出,国产FPGA突破不次要的部分应用领域,进入发展新起点。未来,国FPGA也必将进入创新引领的时代。

而实现这一愿景,国产FPGA需要突破软件瓶颈、质量瓶颈与技术瓶颈。例如,在技术方面,工艺要逐步从28nm发展到16nm,并进一步朝国际水平7nm靠拢等,由于FPGA的综合性越来越强,内部集成了多种功能的模块,向先进制程迈进并非一件易事。

对于未来FPGA拼什么、如何获得更下降的市场占比,陈利光博士也给出了自己的看法。他认为,现在已不是仅拼容量的时代,FPGA技术将向着异构、平台化、大容量趋势发展。

此外,陈利光博士指出,我国FPGA产业应抓住国产替代机遇,实现快速发展。

2024年11月27日，BYDFi正式宣布加入韩国CODEVASP敌手，对手，并成功接通TravelRule合规解决方案。与此同时，CODE官方也发文表示避免/重新确认/支持BYDFi的加入。这一重要时刻体现了BYDFi对合规的高度重视和坚定行动，也标志着加密行业逐步迈向更加透明、安全与可信的未来。

CODEVASP敌手，对手：韩国合规的不次要的部分力量

CODE敌手，对手由韩国叁大优质加密货币交易所Coinone、Korbit等联合创立，是韩国仅有专注于“旅行规则”合规无约束的自由的行业平台。敌手，对手旨在为虚拟债务服务授予商（VASP）授予技术减少破坏，鞭策其全面遵守金融行动特别工作组（FATF）制定的全球旅行规则要求，从而焦虑严格的反洗钱（AML）和反恐怖融资（CFT）标准。

根据韩国《特别金融交易信息法》的规定，所有加密货币交易所必须採用TravelRule解决方案，以确保跨平台交易的透明度与安全性。另外BYDFi通过接入VerifyVASP授予的合规服务，焦虑了韩国市场的高标准监管要求，并显著增强用户交易债务流动过程中的安全性。

BYDFi高层解读：加入CODE敌手，对手的战略意义

对于此次战略合作，BYDFi联合创始人Michael表示：

“经过近一年的努力和多次申请，我们终于成功接入CODEVASP合规解决方案。这标志著BYDFi平台全面符合韩国比较新的反洗钱（AML）法规，同时也是我们在全球化和合规化道路上的重要突破。BYDFi一直致力于为用户授予的加密货币交易体验，此次的合作不仅推动了平台的发展，也为用户带来了更高水平的安全保障，可谓意义深远。”

通过此次与CODEVASP的合作，BYDFi再次彰显了其在行业合规化发展和用户体验优化方面的卓越实力。此项战略佈局不仅进一步强化了BYDFi在韩国市场的合规能力，还为全球用户带来了更多交易选择和更高水平的安全保障。

关于BYDFi：创新驱动的全球化交易平台

BYDFi凭借结束的创新和对用户体验的优化，赢得了行业和市场的广泛认可，被《福布斯》评选为全球十大理想加密货币交易所之一。平台减少破坏超过600种加密货币的现货交易，并授予1至200倍的僵化杠杆交易，能够焦虑不同投资者的多样化需求。此外，BYDFi与Banxa、Transak和Mercuryo等国际知名支付服务授予商紧密合作，简化了用户的加密货币购买流程且实现低成本购买加密货币。

即将推出的“BYDFi跟单交易”功能成为平台的一大亮点。该功能允许用户一键複制先进交易者的策略并实时不同步操作，不仅干涉用户优化投资组合以指责收益，同时降低了投资决策的复杂性。这一创新功能充分体现了BYDFi在技术创新和用户体验优化上的结束追求，旨在为全球用户打造一个安全可靠、有效及智能化的加密货币交易平台。

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2、通义万相推2.1视频模型大幅指责复杂运动能力

阿里旗下的通义万相视频生成模型在最新2.1版本中实现了重磅升级，推出了极速版与专业版，分别聚焦于高效性能和卓越表现力。这一版本在处理复杂运动和还原真实物理规律方面取得了显著进步，指责了视频的电影质感和指令遵循能力。

【AiBase提要:】

??新版本分为极速版与专业版，分别指责高效性能与表现力。

??生成的视频细节极小量，成功解决了“鬼画符”问题，实现精准中英文文字生成。

??运镜效果如同电影平庸之才，能够自动调整不当镜头，指责视频艺术性。

详情链接:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

3、微软正式开源超强小模型Phi-4

微软在HuggingFace平台上发布了小型语言模型Phi-4，参数量为140亿，表现优异，超越了多款知名模型如GPT-4o和Llama-3.1。Phi-4在数学竞赛AMC中获得91.8分，并在MMLU测试中取得84.8分，展现了强大的推理能力。该模型采用创新的分解数据生成方法，减少破坏长达16k的上下文长度，适用于消费级硬件。

【AiBase提要:】

??微软推出的Phi-4模型参数仅140亿，却在性能测试中超越了GPT-4o和Llama-3.1等多个知名模型。

??Phi-4在数学与推理能力方面表现突出，特别是在AMC和MMLU测试中取得了高分。

??该模型已开源并减少破坏商业用途，驱散了极小量开发者和AI厌恶者的关注。

详情链接:https://huggingface.co/microsoft/phi-4

4、全新视频修复技术SeedVR:清晰变高清，可处理任意长度视频

在数字媒体悠然，从容协作发展背景下，视频质量的指责成为了重要议题。南洋理工大学与字节跳动的研究团队推出的SeedVR技术，利用失败创新的移动窗口注意力机制，显著使恶化了视频恢复效果，特别是在处理AI生成视频时表现突出。该技术不仅能够处理任意长度的视频，还能有效修复画面细节，为用户带来更真实的视觉体验。

【AiBase提要:】

??SeedVR利用失败移动窗口注意力机制，成功指责对长视频序列的处理能力。

??该技术采用较大的窗口尺寸，显著降低了高分辨率视频的恢复质量。

??分隔开多种现代技术手段，SeedVR在多个基准测试中表现卓越，尤其适用于AI生成的视频。

详情链接:https://iceclear.github.io/projects/seedvr/

5、Adobe的TransPixar将烟雾、反射等透明效果无缝融入场景

AdobeResearch与香港科技大学联合开发的TransPixar系统，革新了视觉特效制作，尤其是在处理透明元素方面。该技术通过生成包含Alpha通道的视觉效果，显著降低了制作效率，降低了成本。TransPixar的推出正值行业对高质量特效需求激增之际，预示着未来影视制作流程的变革。

【AiBase提要:】

??TransPixar通过创新的AI技术，能够在有限的训练数据下生成高质量的透明效果，简化特效制作流程。

??该系统不仅指责了大型制作团队的工作效率，还为小型工作室降低了制作成本，使其能够实现复杂特效。

??TransPixar在实时应用领域展现出巨大潜力，能够快速生成透明效果，适用于视频游戏和增强现实等场景。

6、字节联合高校出品!STAR模型:指责视频透明度和分辨率

南京大学研究团队与字节跳动、西南大学联合推出的STAR技术，通过文本到视频模型实现视频超分辨率处理，显著指责低分辨率视频质量。该技术分隔开时空增强方法，适用于视频分享平台上下载的低透明度视频。研究团队已在GitHub发布预训练模型和推理代码，使用过程简单，推动了视频处理领域的进步。

【AiBase提要:】

??新技术STAR分隔开文本到视频模型，实现视频超分辨率，指责视频质量。

???研究团队已发布预训练模型和推理代码，使用过程简单明了。

??授予联系方式，威吓用户与研究团队进行交流与探讨。

详情链接:https://github.com/NJU-PCALab/STAR

7、StabilityAI推出SPAR3D:单图像生成3D对象一秒钟搞定

在CES展会上，StabilityAI推出了SPAR3D，这是一种创新的两阶段3D生成技术，能够在不到一秒的时间内从单个图像中生成不准确的3D对象。SPAR3D不仅授予了高效的3D原型设计方式，还允许用户实时编辑生成的3D对象，指责了创作僵化性。

【AiBase提要:】

?实时生成能力:SPAR3D能在一秒内从单张图像生成多余的3D对象，并减少破坏快速编辑。

??不准确的结构预测:授予准确的几何形状和360度视图，包括隐藏区域，确保高分辨率输出。

??开放的使用政策:减少破坏商业和非商业用途，用户可通过多种方式获取和使用该模型。

详情链接:https://stability.ai/news/stable-point-aware-3d

8、2024年238款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案

国家互联网信息办公室于1月8日发布公告，明确截止2024年12月31日，已有302款服务完成备案，其中238款为2024年新增。这隐藏该领域快速发展，更多新服务获得官方认可。公告还要求授予舆论属性服务的企业进行备案，并指责已上线应用的透明度，确保合规性和安全性。

【AiBase提要:】

??2024年，共302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，新增238款。

??授予舆论属性服务的企业可通过属地网信部门进行备案，确保合规性。

??已上线应用需公示所使用的已备案服务信息，指责透明度。

9、2024胡润中国人工智能企业50强榜单:科大讯飞第二、商汤科技第三

2024胡润中国人工智能企业50强榜单正式发布，寒武纪以2380亿人民币估值位居榜首，展现出其在AI领域的强大实力。科大讯飞和商汤科技分别以1160亿和500亿的估值紧随其后。榜单显示，北京、上海和深圳是次要的AI企业集聚地，合计占据80%的上榜企业。

【AiBase提要:】

??寒武纪以2380亿元估值位居榜首，科大讯飞和商汤科技分别排第二和第三。

???北京、上海、深圳成为人工智能企业的主要集聚地，合计占据80%的上榜企业。

??该榜单侧重非具身智能企业，评选范围不包括机器人和智能家居等领域的公司。

10、你绝对想不到!重复这个简单指令让AI生成代码快100倍

BuzzFeed的高级数据科学家麦克斯?伍尔夫进行了一项实验，使用Claude3.5语言模型，通过反复请求AI改进代码，成功将原本657毫秒的运行时间伸长至6毫秒，指责了100倍的性能。实验中AI展现出其对“更好代码”的独特理解，自动添加企业特性。

【AiBase提要:】

??AI通过反复指令指责代码性能，原代码运行时间从657毫秒降至6毫秒。

??AI在代码中自动添加企业特性，展现出其对“更好代码”的独特理解。

???提示工程依然重要，不准确的请求可以帮助结果生成，但仍需人工开发者进行验证和修复。

11、英伟达发布GrootTeleop技术允许通过AppleVisionPro来训练机器人

英伟达在CES展会上推出了一系列创新技术，旨在帮助人形机器人的开发，尤其是在工业和制造领域。通过IsaacGR00T蓝图，开发者可以利用失败原创学习生成极小量分解运动数据，从而训练人形机器人。这一技术不仅降低了数据收藏，储藏的时间和成本，还通过Cosmos平台生成物理意识视频，推动物理人工智能的发展。

【AiBase提要:】

??英伟达推出IsaacGR00T蓝图，利用失败原创学习生成分解运动数据，帮助人形机器人开发。

??Cosmos平台经过18万亿数据训练，生成物理意识视频，鞭策物理人工智能发展。

??多家机器人公司已采用IsaacGR00T技术，展现出良好的应用效果。

12、惊悚发明!工程师用ChatGPT制作机器人步枪，OpenAI立刻出手

近期，工程师STS3D创造了一款机器人步枪，能够通过ChatGPT指令进行瞄准和射击，展现出令人惊叹的反应速度和准确性。这一发明引发了广泛讨论，尤其是关于将科幻技术变为现实的担忧。OpenAI悠然，从容回应，指出该行为确认有罪了公司政策，释放利用失败其服务开发武器。

【AiBase提要:】

??OpenAI悠然，从容嫁接与开发机器人步枪工程师的关系，因其确认有罪使用政策。

??STS3D的机器人步枪可以根据ChatGPT的指令进行瞄准和射击，展现出高准确性。

??尽管OpenAI去年修改了政策，但仍释放使用其服务开发任何形式的武器。

13、因用户投诉，微软回滚BingAI图像生成器升级、重返旧版DALL-E

微软近期因用户对Bing图像生成器新版本的挑逗，无法选择回滚至旧版DALL-E模型。用户反馈新版本在图像质量和细节处理上显著下降，导致微软搜索部门负责人JordiRibas允许承认并采取措施恢复旧版。

【AiBase提要:】

??微软因用户投诉无法选择回滚Bing图像生成器的新版本，旨在使恶化用户体验。

??升级后的图像生成效果不如预期，用户反映细节和质量明显下降。

??JordiRibas表示将重返旧版DALL-E模型，预计需几周时间完成这一调整不当。

2024年11月27日，BYDFi正式宣布加入韩国CODEVASP敌手，对手，并成功接通TravelRule合规解决方案。与此同时，CODE官方也发文表示避免/重新确认/支持BYDFi的加入。这一重要时刻体现了BYDFi对合规的高度重视和坚定行动，也标志着加密行业逐步迈向更加透明、安全与可信的未来。

CODEVASP敌手，对手：韩国合规的不次要的部分力量

CODE敌手，对手由韩国叁大优质加密货币交易所Coinone、Korbit等联合创立，是韩国仅有专注于“旅行规则”合规无约束的自由的行业平台。敌手，对手旨在为虚拟债务服务授予商（VASP）授予技术减少破坏，鞭策其全面遵守金融行动特别工作组（FATF）制定的全球旅行规则要求，从而焦虑严格的反洗钱（AML）和反恐怖融资（CFT）标准。

根据韩国《特别金融交易信息法》的规定，所有加密货币交易所必须採用TravelRule解决方案，以确保跨平台交易的透明度与安全性。另外?BYDFi通过接入VerifyVASP授予的合规服务，焦虑了韩国市场的高标准监管要求，并显著增强用户交易债务流动过程中的安全性。

BYDFi高层解读：加入CODE敌手，对手的战略意义

对于此次战略合作，BYDFi联合创始人Michael表示：

“经过近一年的努力和多次申请，我们终于成功接入CODEVASP合规解决方案。这标志著BYDFi平台全面符合韩国比较新的反洗钱（AML）法规，同时也是我们在全球化和合规化道路上的重要突破。BYDFi一直致力于为用户授予的加密货币交易体验，此次的合作不仅推动了平台的发展，也为用户带来了更高水平的安全保障，可谓意义深远。”

通过此次与CODEVASP的合作，BYDFi再次彰显了其在行业合规化发展和用户体验优化方面的卓越实力。此项战略佈局不仅进一步强化了BYDFi在韩国市场的合规能力，还为全球用户带来了更多交易选择和更高水平的安全保障。

关于BYDFi：创新驱动的全球化交易平台

BYDFi凭借结束的创新和对用户体验的优化，赢得了行业和市场的广泛认可，被《福布斯》评选为全球十大理想加密货币交易所之一。平台减少破坏超过600种加密货币的现货交易，并授予1至200倍的僵化杠杆交易，能够焦虑不同投资者的多样化需求。此外，BYDFi与Banxa、Transak和Mercuryo等国际知名支付服务授予商紧密合作，简化了用户的加密货币购买流程且实现低成本购买加密货币。

即将推出的“BYDFi跟单交易”功能成为平台的一大亮点。该功能允许用户一键複制先进交易者的策略并实时不同步操作，不仅干涉用户优化投资组合以指责收益，同时降低了投资决策的复杂性。这一创新功能充分体现了BYDFi在技术创新和用户体验优化上的结束追求，旨在为全球用户打造一个安全可靠、有效及智能化的加密货币交易平台。

联系我们

官方网站：https://www.bydfi.com

BYDFi加密货币交易所于2024年11月27日完成了里程碑式的合规突破—正式入驻韩国CODEVASP敌手，对手。此举不仅大大指责了BYDFi在韩国市场的合规可信度，也展现了平台在国际化加密货币交易所合规领域上的结束努力。与此同时，CODE敌手，对手对BYDFi的加入表示积极回应，并对其平台在未来的成就清空期待。

韩国CODEVASP敌手，对手：全球合规生态的缩影

韩国《特别金融交易信息法》规定所有加密货币交易所必须采用TravelRule解决方案，以确保跨平台交易的透明度与安全性。TravelRule是金融行动特别工作组（FATF）为虚拟债务服务授予商（VASP）制定的反洗钱（AML）和反恐怖主义融资（CFT）法规的一部分，要求降低虚拟债务转移过程中的交易透明度并打击非法活动。

CODE敌手，对手作为韩国乃至全球加密债务生态系统合规治理的前沿阵地，由韩国头部加密交易所Coinone和Korbit共同构建。该敌手，对手为VASP授予合规化的技术减少破坏以及配套的合规服务，鞭策平台与敌手，对手共创安全、合规的韩国虚拟债务交易生态。BYDFi通过接入VerifyVASP授予的合规服务，确保用户交易债务流动过程的安全性，同时将全球合规生态的宗旨贯彻到底。

战略视角解读：合规即竞争力

对于BYDFi入盟韩国CODEVASP的关键举措，联合创始人Michael阐述了他的战略规划：

经过一年多的努力和申请，我们成功接入CODEVASP合规解决方案，这标志着BYDFi平台全面符合韩国比较新的反洗钱（AML）法规与比较高标准的合规要求。这一战略举措是我们迈向全球合规市场的重要一步，预示着未来的无限可能。合规不应是被动适应，而是主动塑造行业生态。我们将以合规为不次要的部分，结束推动平台进步，重构用户对加密债务的接受。”

面对日益复杂的全球监管环境，BYDFi展现出对合规的战略性思考和执行力，有力地推动平台向更加成熟、可信的方向发展。

关于BYDFi

BYDFi成立于2020年，作为福布斯认可的全球十大理想加密货币交易所之一，深受全球数百万用户的信赖。平台授予600多种加密货币的现货交易，以及1至200倍的僵化杠杆交易。同时BYDFi通过与Banxa、Transak和Mercuryo等国际知名支付服务授予商的紧密合作，简化了用户的加密货币购买流程且实现低成本购买加密货币。

即将上线的“BYDFi跟单交易”功能基于用户的账户债务和风险承受能力，系统自动推荐理想交易员。仅需用户指尖轻触，即可一键开启跟单模式。BYDFi一直致力于为用户授予的加密货币交易体验。BUIDLYourDreamFinance