小小水蜜桃在线观看视频3:为何美国经济强劲，大范围裁员仍在发生？

"小小水蜜桃在线观看视频3",为何美国经济强劲，大范围裁员仍在发生？,韩国在野党成员登上独岛：谴责政府“屈辱外交”

"小小水蜜桃在线观看视频3",寻亲17年，从洛阳到上海“多了一个家”,上周比英伟达炸裂业绩影响更大的沃勒鹰派发声！“美股疯牛”剧本后市如何演绎？

"小小水蜜桃在线观看视频3",小米借MWC拓展欧洲市场，计划让澎湃OS覆盖1亿设备

灭火宝贝2010美版磁力

青柠影院免费观看视频

小小水蜜桃6在线观看

3D金瓶梅电影在线观看免费

沈娜娜苏清歌团圆火锅提取密码

厨房里的激战2类型

小小水蜜桃高清在线观看3

小小水蜜桃在线观看视频3:效仿日本做法，韩国要搞“韩特估”？,卸任重庆市公安局一把手后，胡明朗已进京履新,【深度解析】适合多条套条使用的优质内存产品推荐

"小小水蜜桃在线观看视频3",　　华福证券指出，无论在视频保真度、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，此外当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，使视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　要点：Sora横空出世引领多模态产业革命。美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。拆解视频生成过程，技术博采众长或奠定了Sora文生视频领军地位。从技术报告中，Sora视频生成过程大致由“视频编码+加噪降噪+视频解码”三个步骤组成，视频压缩网络、时空patches、transformer架构、视频数据集等技术与资源在其中发挥了重要作用。视频压缩网络：过往VAE应用于视频领域通常需插入时间层，Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，可同时实现时间和空间的压缩，既节省算力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成长视频的关键因素，并为后续处理奠定基础。时空patches：1）同时考虑视频中时间和空间关系，能够捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果；2）突破视频分辨率、长宽比等限制的同时显著提升模型性能，节约训练与推理算力成本。Transformer架构：1）相比于U-Net架构，transformer突显ScalingLaw下的“暴力美学”，即参数规模越大、训练时长越长、训练数据集越大，生成视频的效果更好；2）此外，在transformer大规模训练下，逐步显现出规模效应，迸发了模型的涌现能力。视频数据集：Sora或采用了更丰富的视频数据集，在原生视频的基础上，将DALL?E3的re-captioning技术应用于视频领域，同时利用GPT保障文字-视频数据集质量，使得模型具有强大的语言理解能力。　　Sora引领多模态革命，技术与资源突显优势　　1.Sora横空出世，引领多模态产业革命　　美国时间2月15日，文生视频大模型Sora横空出世，能够根据文本指令或静态图像生成1分钟的视频。其中，视频生成包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，同时也接受现有视频扩展或填补缺失的帧。　　总体而言，不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了业内领先水平，引领多模态产业革命。此外，当Sora训练的数据量足够大时，它也展现出了一种类似于涌现的能力，从而使得视频生成模型具备了类似于物理世界通用模拟器的潜力。　　2.Sora视频生成过程：视频编码+加噪降噪+视频解码　　从技术报告中，Sora视频生成过程大致由以下三个步骤组成：视频编码：VisualEncoder将原始视频压缩为低维潜在空间，再将视频分解为时空patches后拉平为系列视频token以供transformer处理。加噪降噪：在transfomer架构下的扩散模型中，时空patches融合文本条件化，先后经过加噪和去噪，以达到可解码状态。视频解码：将去噪后的低维潜在表示映射回像素空间。　　总体而言，我们认为Sora技术报告虽未能详尽阐述视频生成技术细节，但从参考技术文献中，可初步窥探出时空patches、视频压缩网络、Transformer技术架构、独特文本标注视频数据集等技术与资源优势，这些或为Sora占据业内领先地位的原因。　　博采众长，Sora技术开拓创新　　3．视频压缩网络实现降维，或为长视频生成基础　　OpenAI训练了降低视觉数据维度的网络，该网络接受原始视频作为输入，并输出在时间和空间上都被压缩的潜在表示。Sora在这个压缩的潜在空间上进行训练，并随后生成视频。与之对应，Sora训练了相应的解码器模型，将生成的潜在表示映射回像素空间。　　压缩网络本质上是将高维数据映射至低维空间，低维空间中每个点通常对应原始高维数据的潜在表示，在复杂性降低和细节保留之间达到最优平衡点，实现提升视觉保真度的同时降低算力资源消耗的作用。　　VAE为图片生成领域的常见图片编码器，应用到视频领域则需要加入时间维度以形成视频框架。例如，2023年发布的VideoLDM通过将视频拆解为每一帧，之后插入时间对齐层，从而实现了视频生成。　　Sora从头训练了能直接压缩视频的自编码器，既能实现空间压缩图像，又能在时间上压缩视频。我们认为，在时空维度上压缩视频，既节省了算力资源，又最大程度上保留视频原始信息，或为Sora生成60s长视频的关键因素，并为后续时空patches和transfomer架构处理奠定基础。　　4.1时空patches统一视频分割，奠定处理和理解复杂视觉内容的基石　　Sora借鉴LLM中将文本信息转化为token的思路，针对视频训练视觉patch，实现视觉数据模型的统一表达，实现对多样化视频和图像内容的有效处理和生成，之后通过视频压缩网络分解为时空patches，允许模型在时间和空间范围内进行信息交换和操作。　　从Sora技术报告来看，时空patches或借鉴ViViT操作。　　ViViT借鉴ViT在图片分割上的思路，把输入的视频划分成若干个tuplet，每个tuplet会变成一个token，经过spatialtemperalattention进行空间和时间建模获得有效的视频表征token。　　传统方法可能将视频简单分解为一系列连续的帧，因而忽略了视频中的空间信息，也就是在每一帧中物体的位置和运动。我们认为，由于连续帧存在时空连续性，Sora的时空patches可同时考虑视频中时间和空间关系，能够更加精准生成视频，捕捉到视频中细微的动作和变化，在保证视频内容连贯性和长度的同时，创造出丰富多样的视觉效果，灵活满足用户的各种需求。　　4.2Sora时空patches突破视频长宽比、分辨率等限制　　OpenAI表示，过去的图像和视频生成方法通常会将视频调整大小、裁剪或修剪为标准尺寸，而这损耗了视频生成的质量。例如，ViT通常需要将图像调整为固定的分辨率与尺寸进行处理，并仅能分解为固定数量的patches，因而限制了灵活处理不同尺寸、分辨率视频的建模。　　Sora或借鉴谷歌NaViT中“Patchn’Pack”的方法，在训练效率、模型适应性和推理灵活性等方面具有显著优势。1）允许从不同图像中提取多个patch打包在一个序列中，从而实现可变分辨率并保持宽高比。2）NaViT相比ViT具有较高计算性能。例如，使用四倍少的计算量，NaViT到达顶级ViT的性能。此外，NaViT可以在训练和微调过程中处理多种分辨率的图像，从而在各种分辨率下都能表现出优秀的性能，在推理成本方面给NaViT带来了显著的优势。　　我们认为，经过patch化之后，Sora无需对数据进行裁剪，就能够对不同分辨率、持续时间和长宽比的视频和图像的原始数据进行训练，既极大程度上利用原始信息保障生成高质量图片或视频，又显著提升模型性能，节约训练与推理算力成本。　　根据技术报告，Sora在原视频训练有以下优势：采样灵活性：Sora可以采样宽屏1920x1080p视频、竖屏1080x1920视频以及介于两者之间的所有格式。这使得Sora能够直接按照不同设备的原生宽高比创建内容。它还允许在使用同一模型生成全分辨率内容之前，快速原型化较小尺寸的内容。改进的构图和画面组成：将Sora与一个版本的模型进行了比较，该模型将所有训练视频裁剪成正方形。在正方形裁剪上训练的模型有时会生成主体只部分出现在视野中的视频。相比之下，来自Sora的视频具有改善的取景。　　4.3Transformer架构突显ScallingLaw的“暴力美学”　　扩散模型定义了扩散步骤的马尔科夫链，先通过向真实数据添加随机噪声，后反向学习扩散过程，从噪声中构建所需数据的样本，逐步降噪输出图片或视频。其中，U-Net为扩散模型的重要架构之一，通过训练U-Net预测噪声，逐步去噪后输入结果。　　U-Net为卷积神经网络模型（CNN），在视频生成领域存在需裁剪数据与额外引入时间层等缺陷。1）卷积神经网络由于架构限制，存在分辨率与长宽比约束，输入与输出的结果均需调整至标准化大小，可能产生性能损失与效率低下等问题。2）U-Net的去噪模型在处理视频数据时，需额外加入一些和时间维度有关的操作，比如时间维度上的卷积、自注意力。在该过程涉及到时间注意力块嵌入位置问题，因而或较难处理长视频较多帧数的时间嵌入。　　OpenAI在2020年首次提出了模型训练的秘诀——ScalingLaw。根据ScalingLaw，模型性能会在大算力、大参数、大数据的基础上像摩尔定律一样持续提升，不仅适用于语言模型，也适用于多模态模型。　　Sora替换U-Net为DiT的transformer作为模型架构，具有两大优势：　　1）transformer可将输入视频分解为3Dpatch，类似DiT将图片分解为图块，不仅突破了分辨率、尺寸等限制，而且能够同时处理时间和空间多维信息；　　2）transformer延续了OpenAI的ScalingLaw，具有较强的可拓展性，即参数规模越大、训练时长越长、训练数据集越大，生成视频的效果更好。例如，Sora随着训练次数的增加，小狗在雪地里的视频质量显著提升。　　U-Net为扩散模型主导架构，主要系Transformer中全注意力机制的内存需求会随输入序列长度而二次方增长，高分辨率图像处理能力不足。在处理视频这样的高维信号时，这样的增长模式会让计算成本变得非常高。然而，我们认为，OpenAI背靠云计算资源，具有较强的算力禀赋支持其再次打造“ChatGPT”时刻的Sora，此外通过视频网络空间降维技术可起到节约算力资源的作用，进一步促成Sora的成功与巩固OpenAI的龙头地位。　　4.4Sora在Transformer大规模训练下涌现模拟能力　　Sora在大规模训练的“暴力美学”下，未经过明确的3D、物体等归纳信息的训练，逐步显现出规模效应，迸发了模型的涌现能力：3D一致性：Sora能够生成具有动态相机运动的视频。随着相机的移动和旋转，人物和场景元素在三维空间中保持一致地移动。长距离连贯性和物体持久性：Sora通常能够有效地建模短距离和长距离依赖关系。例如，即使在人、动物和物体被遮挡或离开画面时，也能持续保持它们的存在；在单个样本中生成同一角色的多个镜头，并在整个视频中保持其外观。与世界互动：Sora有时可以模拟一些简单的动作来影响世界的状态。例如，画家可以在画布上留下随时间持续存在的新笔触，或者一个人可以吃一个汉堡并留下咬痕。模拟数字世界：Sora可以在同时控制《我的世界》中的玩家采用基本策略的同时，还能以高保真度渲染世界及其动态。　　4.5数据来源或更为丰富，视频重标注技术展示强大语言理解能力　　缺乏丰富的视频数据集以及如何对视频标注文本为文生视频的主要难点之一。从流行的Gen-2、EmuVideo等应用来看，这些模型通常先利用CLIP技术训练生成文本-图像对，之后加入时间层对视频进行标注，因而或许面临视频数据质量保证问题。　　Sora训练数据集具有如下特点：数据来源或更为丰富。Sora技术报告未披露训练数据的详细情况，而我们认为从其涌现能力表现来看，Sora在训练数据中或许容纳了众多电影、纪录片、甚至游戏引擎等合成数据。原生视频处理。不对视频/图片进行裁剪等预处理，从而保证Sora生成的灵活性。Sora建立在过去DALL?E3和GPT模型的研究基础之上，构建视频re-captioning，使得模型具有强大的语言理解能力。原始的文本可能并不能很好的描述视频，可以通过re-captioning的方式为视觉训练数据生成高度描述性的字幕。因此，该模型能够在生成的视频中更忠实地遵循用户的文字提示。本文节选自华福证券《Sora技术深度解析》，施晓俊（执业证书编号：S0210522050003）　　风险提示及免责条款　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"小小水蜜桃在线观看视频3",受楼市低迷，去年地方卖地收入继续普跌，但降幅缩窄，今年地方对卖地收入预期明显分化，将呈现整体底部运行、区域结构性复苏的态--**--　　受楼市低迷，去年地方卖地收入继续普跌，但降幅缩窄，今年地方对卖地收入预期明显分化，将呈现整体底部运行、区域结构性复苏的态势。　　国有土地使用权出让收入（下称土地出让收入）是地方政府的一个重要财源，而受近两年房地产市场形势深度调整，地方去年卖地收入持续下滑，一定程度影响地方可用财力。　　2月26日，粤开证券研究院根据各地财政部门数据整理1998年至2023年土地出让收入前15省份排名。其中2023年江苏以9482亿元继续稳居榜首，浙江以6470亿元位居第二，山东（4156亿元）排在第三，四川（3952亿元）升至第四名，广东排名跌至第五。总体来看，东部省份土地出让收入排名居前。　　上图来自粤开证券研究院《1998-2023中国各省份土地出让收入排名变迁》（下同）　　粤开证券首席经济学家、研究院院长罗志恒分析，东部沿海省市经济发展水平较高，人口持续流入，房地产行业热度较高，土地市场较为活跃，需求旺盛，因此多数省份土地出让收入规模领跑全国。而得益于“中部地区崛起”战略及城市群建设推进，中部省份经济增长强劲，工业化、城镇化进程加快，基建、房地产的快速发展对土地资源需求较为迫切，近些年中部地区多数省份土地出让收入排名上升较快。　　不过近些年受房地产市场低迷，居民购房意愿不足，开发商资金紧张，土地交易量明显减少，地方土地出让收入持续下滑，不少省份去年土地出让收入不及预期。　　财政部数据显示，2021年地方政府土地出让收入达到约8.7万亿元历史高位后，2022年降至约6.7万亿元（同比下降23.3%），2023年进一步降至约5.8万亿元（同比下降13.2%）。　　罗志恒表示，从具体省份去年土地出让收入增速来看，全国大部分省份土地出让收入负增长，已公布数据的28个省份中，22个省份2023年土地出让收入陷入负增长，9个省份土地出让收入同比跌幅超20%。　　他认为，相对积极的信号是，2023年，全国土地出让收入同比增速（-13.2%）较2022年同比（-23.3%）降幅收窄，有20个省份土地出让收入同比降幅较2022年不同程度收窄。但不利因素是，中东部经济大省土地收入下行压力凸显。东部省份去年土地出让收入同比下降超15%，大于全国整体水平，东南沿海经济大省土地市场疲软，福建、浙江、广东等地跌幅较大。　　那么今年地方政府对土地出让收入形势如何看？各省对今年土地出让收入预期差异较大。　　根据卖地收入前六名的大省今年预算报告来看，由于房地产市场预期还不稳定，今年土地出让收入大幅增收难度大，部分省份预计收入继续出现下滑，不过降幅持续缩窄。　　根据江苏省财政厅披露的2024年预算草案，土地出让收入规模稳居首位的江苏预计2024年这一收入为8000亿元，较2023年同比下降约15.6%。江苏今年预算报告在分析财政收入形势时提及，房地产市场预期尚不稳定，涉房涉地税收增收难度大，土地出让收入中可调入一般公共预算统筹的资金将大幅减少。　　浙江省财政厅披露的今年预算报告相关数据显示，预计2024年浙江土地出让收入约为5972亿元，同比下降约7.7%。浙江预算报告在谈及当前财政经济运行面临困难挑战时称，土地出让收入处于下行区间。我省土地出让收入规模大，土地出让收入下行影响基层财政可持续运行，财政收支平衡压力大。　　山东财政厅公开的今年预算报告数据显示，预计2024年山东土地出让收入为4160亿元，同比增长0.1%。四川今年预算报告显示，预计当地2024年土地出让收入约为3500亿元，同比下降约11.4%。广东今年预算报告称，预计2024年当地土地出让收入约3895亿元，同比增长2%。　　当然，也有部分省份对当地今年土地出让收入比较乐观，预计实现大幅增长。　　比如，辽宁今年预算报告数据显示，预计2024年当地政府性基金收入增至883.7亿元，同比增长97%。这也主要得益于卖地收入预期大增影响所致。比如，辽宁省沈阳市今年预算报告数据显示，预计当地今年政府性基金收入为274.7亿元，增长164.1%。其中，土地出让收入预计为260亿元，增长192.5%。　　土地出让收入属于地方政府性基金收入中的一部分，且是政府性基金收入的主要组成部分，2023土地出让收入占政府性基金收入比重约87.5%。因此地方政府性基金收入预期增速，很大程度上反映了地方对土地出让收入的预期。　　罗志恒告诉第一财经，2024年土地出让收入预计将呈现整体底部运行、区域结构性复苏的态势。全国汇总来看，2024年，31省份政府性基金收入目标合计65497亿元，较上年完成数下降1.2%，共21个省份政府性基金收入目标预计正增长，增长面明显提升。　　他表示，分省份看，各地土地市场探底与复苏的区域差异加大。中、东部经济大省土地市场预计有所企稳。2024年，广东、山东、福建预计政府性基金收入正增长或基本持平；但江浙沪的土地市场预计继续探底，政府性基金收入目标预计均下降超10%。　　罗志恒表示，东北、西北重点省份政府性基金收入预计高增长，西南地区土地市场或仍处于下行期。黑龙江、辽宁、吉林2024年政府性基金收入预计分别增长169.6%、97%、9.1%；四川、贵州政府性基金收入预计分别下降13.4%、42.7%。　　不过，从历史实际完成情况来看，地方政府土地出让收入预计数跟执行数有明显差异。　　罗志恒表示，之所以地方政府对土地出让收入预计不准，差异很大，主要是房地产形势变化很快，高度取决于政策等。　　“政策力度持续加码将推动商品房和土地市场逐步企稳。2024年，中国经济将延续疫后恢复态势，房地产在政策作用下预计将逐步筑底，供需两端政策加码有助于提振市场信心，促进土地市场成交。”罗志恒说。　　他认为，在需求端，下调贷款利率、放松限购措施等政策持续优化，进一步降低购房门槛，更好支持刚需和改善性需求，将促进商品住宅用地成交。而供给侧，房企融资协调机制加速落地，保障房地产企业合理融资需求，对提升房企拿地意愿有积极作用；取消土地限价等供地政策调整将推动溢价率提升，对土地出让收入也将有提振作用。　　比如，近日中国人民银行将5年期以上LPR下调25个基点至3.95%。5年期以上LPR是中长期企业贷款和个人住房贷款定价的主要参考基准，这将带动社会综合融资成本继续下行，可以更好地支持刚性和改善性住房需求。　　根据广发固收研报数据，2024年1月土地市场热度仍未恢复。2024年1月全口径土地出让金1679亿元，同比增长19%。考虑到2024年、2023年春节分别在2月、1月，计算日均出让金（月度出让金/工作日）更加可比，2024年1月“日均出让金”76亿元，同比下滑2%，对比历年水平，“日均出让金”规模仍然偏低。

"小小水蜜桃在线观看视频3",
作者：宏烨华

多地集中排查电动自行车安全隐患，赣州：私拉电线的一律清理

"小小水蜜桃在线观看视频3",为何美国经济强劲，大范围裁员仍在发生？,小尼的失误被警方当成典型案例了,股民维权一周动态|ST贵人成“龙年立案第一股”当代明诚拟被罚千万元，受损股民均可索赔,不远万里，阿根廷总统米莱为何跑去给特朗普站台？,指数估值日报：蓝筹风格进入超买区域，关注中小盘成长补涨机会

"小小水蜜桃在线观看视频3",日本五大商社股价走高巴菲特在致股东信中对其赞不绝口

"小小水蜜桃在线观看视频3",
总监制：闻人紫菱

监 制：年玉平

主 编：寻汉毅

编 审：习君平

（文章未经授权不得转载。）