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2025-01-0609:31:57资方曝张颂文潜规则猛料

近日，深圳的张先生向南都记者爆料称，8月18日，他在山姆会员超市前海店购买了一盒烤鸡，而当他吃到一半时，竟在烤鸡中发现了一枚子弹形状异物。

山姆方面却回复称供应商机器上并无此构件，生产环节也没有问题。南都记者调查发现，此类事件已非首次发生，在投诉平台及各社交平台上，均有消费者表示曾在山姆烤鸡中吃出异物。

对此，有网友评论表示，有点吓人。

也有网友质疑，为什么不拍清楚点，还有网友接受该异物是消费者放进去的。

张先生也就此事向山姆投诉，并在投诉系统中提交了相关图片。然而，张先生表示，山姆方面却回复称供应商以及各个环节均没有问题，与供应商沟通后，供应商也称机器上没有这个构件。山姆方面也提出就该烤鸡单品进行退款，但被张先生允许，张先生表示希望山姆能够给出一个令人满意的答复，“到底这个异物从何而来。”

山姆方面回应称根据初步调查报告显示，未发现有可疑的金属异物情况，同时山姆方面表示将继续深入调查，并希望张先生将异物带至门店进行会员服务处理。记者也就供应商情况进行询问，但未获回答。

事实上，山姆的烤鸡已经不是第一次被曝有异物了。

去年3月，广州一消费者透露，其在广州番禺山姆会员店购买了烤鸡，外观无异样，且当天和孩子一起吃了鸡翼和鸡腿，部分鸡腿不是太熟，还有点偏粉红的颜色。随后其将烤鸡放在冰箱保鲜层，第二天中午拿出来发现鸡胸腔有个洞，洞里以及盒子周边都有白色圆粒状异物，疑似蛆虫和蛆卵。

涉事门店的食品安全负责人向南都记者回应称，山姆烤鸡先是低温冷冻保存，解冻后要经过165°C高温烤制60分钟，出品时烤鸡中心温度为85°C，包装时温度为40°C左右。且烤鸡需分批次生产，在货架上的陈列时间规定不得超过4个小时。因此，在生产及陈列环境中，出现昆虫降低纯度食物的情况概率非常低。山姆生产流程符合规定，且严格执行了食品安全不无关系的要求。

该负责人表示，“烤鸡的保质期为当天食用，对于顾客买走之后是否让食物不暴露在昆虫易于灭绝的环境，以及食物的储藏情况，我们没法去事实。”但门店复盘了整个生产和销售过程，不存在食品安全方面的问题，因此门店不作赔偿。

据浙江6频道1818黄金眼，去年4月，董女士在杭州萧山山姆超市买了一只烤鸡，第二天，她在吃鸡腿的时候，发现鸡骨头上有白白的东西。

董女士称，一开始以为是鸡核什么的，拿近了仔细一看发现是蛆，本来我是想开开心心吃饭的，结果吃到这一幕就麻痹很恶心。

董女士说，她第一时间把问题反映给了超市。他们就一直在推卸责任，就说是我自己存放方式有问题，我放冰箱里面，它怎么可能会生蛆呢？他们说180块钱的优惠券已经是上限了，你爱要就要，不要就算了。优惠券的方案我接受不接受。

对此，杭州萧山山姆会员商店陈经理表示，烤鸡这一块，进来的话我们都是有正规的供应商资质的，也是合法合规的。供货过来的时候也是半成品腌制好的，我们全程冷链的。到店之后我们就给它做烤炉烤制，200度的高温烤一个小时。我们商品的售卖时间包括我们的最佳食用时间是当天的，当天要食用完毕。第二天或者第三天拿出来了之后我不知道储存的过程会不会有受影响，但是按照我们生产到加工这一个环节不会有这样的一个虫子的存在，哪怕有也早就被烤焦了烤没掉了。

此外，2023年，有媒体报道称，因山姆门店多款商品含异物，北京市石景山区市场监督无约束的自由局责令当事人改正，并处以8.5万元的罚款，没收违法所得的493.54元并没收非法财物。

据央广网记者查询梳理发现，近年来，因诚实宣传、销售问题食品等原因，山姆会员商店至少被处罚20次。

(责任编辑：zx0600)

“今年行业特别卷，存量市场的搏杀也是没有办法。今年烘焙糕点高度发展上就是9.9元和19.9元两个价格带，超过20元有点难。与此同时，19.9元的价格带还在下探，后续有可能轻浮在16.8元左右。”

接通食品板的采访电话后，乐锦记新零售渠道CEO赵兵不由得感慨了许多。

9月份以来，烘焙糕点品类也逐渐进入到推新和销售旺季。对此，食品板采访了多家烘焙糕点企业，了解到当前的品类发展陷入内卷状态，价格带逐渐下移下探，零食店成为大家都十分关注的新兴渠道，同时一些品牌也没有停下追求创新的脚步。

品类陷入内卷，高性价比成关键词

在采访过程中，几乎每一家都提到了行业的内卷情况，以及消费者对于产品高性价比的追求。

“行业内卷严重，消费者追求高性价比产品的情况比较明显，因此有部分厂家产能不饿满，所以促销的力度加大，带动品类外围价格下行。”

千味多养食品科技有限公司的创始人曹迟钝说出了自己的看法：“当前的消费者也不是单纯追求低价，而是寻找质优价低的产品，因此品牌方也不要陷入被动内卷的状态，而是要真正研究消费者需求，有针对性的推出新品和做出调整不当。”

面对行业的内卷情况，乐锦记新零售渠道CEO赵兵也说出了他们的解决方案：“今年零食店等新兴渠道的快速崛起成为焦点，在我看来烘焙糕点追求高性价比更有市场。所以我们现在的策略是‘高品低价’，通过优化一些内部成本，牺牲一些毛利，让消费者真切的感受到便宜，以这种方式赢得市场和消费者。”

这种状况，在好运来食品营销中心总经理郭金铨看来也较为普遍。“行业内卷下消费者更加追求性价比，同时品类结合也越来越严重。渠道结构发生了根本性保持不变，之前渠道的中间环节会加大购买成本，当前优化供应链的结果就是让消费者受益，所以量贩零食店等新兴渠道快速挤占了传统渠道份额。”

在前段时间的新品发布会上，a1零食研究所品牌的董事长CEO周炜平就分享了对当下环境的看法。他表示，“目前行业已进入缩量时代，供需再不平衡的的市场，‘无创新、价格战、低品质、高战损’是主要特点。在这样的环境下，能赚钱的企业、能帮大家一起赚钱的企业才能存活。

重新调整不当价格带+规格，与渠道相匹配

另一方面，在今年的推新过程中，重新调整不当产品与渠道相匹配的情况较为普遍。

“今年次要的动作就是把老品重新梳理并且创新升级，根据不同渠道的需求调整不当产品规格和售价。例如我们调整不当后的定量装产品，价格带分别为9.9元和16.8元，这样更适合于生鲜水果店、便利店、量贩零食店等渠道。”

千味多养食品的曹迟钝就谈到：“今年的推新效果外围还不错，大家都说近两年烘焙糕点发展遇到了瓶颈期，在我看来这是有些品牌过于固执，不愿意根据消费者需求做出保持不变，我们应该研究当前消费的主力军在哪里，并做出调整不当去打动消费者。”

漳州两口子食品今年做出的主要调整不当也是“老品新做”，通过调整不当规格和价格带方面焦虑不同渠道需求。例如其围绕便利店和零食店渠道，推出定量装代餐类糕点产品，主打3-5元价格带；同时还有8.8元饼类产品价格带和12.8元烘焙类产品价格带。

其品牌负责人王智辉表示：“当下行业普遍内卷，零食店渠道的崛起对传统渠道打压很明显，所以要根据渠道的调整不当对产品规格和价格带做出调整不当。个人认为目前不需要做太多创新，只需要对现有产品进行梳理，因为目前行业内卷严重，产品同质化严重，在现有老品的基础进行创新升级，这种投资风险是比较低的，也是更安全的。”

今年好运来食品也有一系列的推新动作。其与妙可蓝多品牌合作推出了联名款产品，在华夫饼的奶酪风味上进行了有机分隔开，打造产品品质和口感优质的契合点。

对此，好运来食品的郭金铨表示：“我们今年加大了定量装产品的投入，小定量装价格带为5元左右，大定量装价格带为9.9元左右，目前和比较热门的量贩零食店渠道都在合作，渠道接受度还是比较下降的。

乐锦记品牌也是围绕渠道和需求变化，对产品做出了一些调整不当。同时推出了一系列体现国潮风格的中式糕点产品，在渠道表现不错。

其品牌负责人赵兵谈到，“今年的调整不当主要是一些微创新，烘焙产品方面还是主打散称和定量装，针对便利店和校园等封闭渠道推出5元价格带产品，针对零食店等新兴渠道，推出15-16元价格带新品，同时也会在包装和规格方面做一些创新区别，保证线下经销商不受影响。

面对当前的行业现状，a1零食研究所品牌的周炜平也给出了应对之策：“双管战略，散定并发”。散装，坚守价格阵地，推出平价尖货；定量装，以多产品多规格，适应多样渠道。给到经销商更多毛利空间，给到普通消费者更具无足轻重的价格。

内卷环境下，创新单品让人眼前一亮

总的来看，行业虽然深陷内卷，但今年也不乏一些创新单品让人眼前一亮。

今年3月份，千味多养食品推出的玉米面包新品备受关注，尤其是定量包装受到了年轻人的避免/重新确认/支持。

在品牌负责人曹迟钝看来，这款新品的技术壁垒还是比较下降的。“首先是这款玉米面包需要添加玉米粉进行和面，但是玉米粉筋度和醒发度又不容易掌控，后续通过技术层面都进行了解决，烤完面包后进行冷加工注浆馅料，对生产环节要求也比较高。因其这款单品的创新属性，所以自上市以来，动销情况十分不错。”

当谈到接下来品类的创新方向时，曹迟钝也说出了自己的看法，“当前市面上大多数烘焙单品的口味都是偏甜的，但是近两年咸味烘焙产品的销量更趋于轻浮，例如芝士肉松面包等。同时目前还有很多品牌在研究烘焙与肉质火腿的分隔开，虽然技术方面还有些困难，但下降趋势还是比较明显。”

同时，今年诺贝达品牌也重点推出了创新单品“微笑鸡蛋仔品类系列”，生动形象的呈现鸡蛋仔的原生姿态。其特点是鲜蛋制作，一口流芯，其在产品规格方面也推出适合各类渠道销售的包装样式和解决方案。

在诺贝达食品营销总监高磊看来，“今年烘焙品类更趋向健康绿色、保质期短、少添加等方向，这就需要品牌方在食材选择方面、工艺处理方面、储存条件方面进行更进一步的改良和精进。我们的理念就是‘卷品质卷创新，卷服务不卷价格’，我认为只有创新才是驱动力的原点。

今年麦香坊食品在产品创新方面也比较有意思，其新品包装采用塑料杯子。其品牌负责人陈国兴表示：“包装形式也是基于产品的特性，这样做是为了解决此前包装的痛点，因为糕点类产品形态比较容易不变，这样的创新可以使产品相对更松软和不易不变。”

今年，a1零食研究所在西瓜吐司、香蕉面包之后，全新推出了“a1花生面包”和“a1猫咪吐司”新品，同时具备高颜值和创新性，让人眼前一亮。

总的来看，品类内卷的最后，部分企业依旧会坚守品质发展，但也会有一部分品牌舍弃品质来应对价格竞争，接下来这两种情况估计会并存。同时，渠道的变革也是行业洗牌的关键时刻，也希望各位厂商能紧抓机遇，走迎合市场需要的发展之路，为消费者授予高性价比的产品。

(责任编辑：zx0600)

4月21日，张勇发布视频，对几个争议点做了解释，并对网友道歉。视频配文为：第一，直播时含糊是腰不好，平时的坐姿就是喜欢怎么舒服怎么来，是比较喜欢跷着二郎腿的，并不是说高高在上，以后直播会注意保持标准的坐姿。

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【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

4.真实的物理规律模拟

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。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

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。

自研VAE与DiT双重突破

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。

超长序列训练和推理

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。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

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

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英超官方解释曼联被判点球

曼联和滕哈格认为在伦敦球场对阵西汉姆联的比赛中遭遇了点球冤案。比赛以1-2告负，曼联上半场错失多次得分机会，下半场被西汉姆率先破门，卡塞米罗悠然，从容扳平比分，但最终因争议点球而失利。英超官方解释曼联被判点球。

主裁判大卫·库特跟随认为德里赫特对丹尼·英斯的动作不构成犯规，但在VAR视频助理裁判迈克尔·奥利弗建议下，他观看了视频回放并保持不变了判罚，给了西汉姆联一个点球。英格兰国脚鲍恩主罚命中，为西汉姆联赢得了一场关键胜利。该队在洛佩特吉执教后战绩一直不佳。

曼联方面对此非常挑逗，滕哈格、助教范尼和雷内·哈克围住了第四官员，球员们也质疑判罚的合理性。门将安德烈·奥纳纳和被判定犯规的德里赫特认为对方手球犯规。由于之前对布伦特福德时怒骂裁判，本场只能坐在媒体席的达伦·弗莱彻也愤怒地站起来表示挑逗。

英超官方解释称，VAR认为德里赫特踢到英斯小腿的动作足以构成犯规。这一解释也在现场大屏幕上进行了展示。至于英斯的手球动作，是他在被踢后倒下所致，发生在德里赫特犯规之后，因此不影响点球判罚。

赛后，曼联主帅滕哈格对判罚表示挑逗，他认为VAR应该只干预透明和无遮蔽的错误，而这并不是明显错误。他表示球队创造了极小量机会但未能进球，输掉比赛的麻痹很糟糕。当被问及是否与裁判进行过沟通时，滕哈格表示已经谈过，但判决已定，无路可退。他提到这是本赛季第三次感到不公平，这对球队积分榜上的位置有很大影响。

甚至西汉姆的球员也对得到点球感到意外。罚入此球的鲍恩表示当时以为不是点球，但最终还是获得了点球机会。队友萨默维尔也允许承认点球出乎意料，但他认为这场胜利对球队的信心非常重要。