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"激战2德曼修会厨房",　　来源：深圳卫视直新闻　　直新闻：俄总统普京2月29日在联邦会议发表了国情咨文演说，管先生，你对此有何特别观察？　　特约评论员管姚：这是普京发表的第19份国情咨文，这也是俄方高度重视、外界极度关注的一场重磅讲话。就时点来看，俄乌冲突已进入到第三个年头，这当然是外界对普京这次国情咨文讲话的最大看点。就战场态势，现在俄军正重新赢得战场主导权，乌克兰总统泽连斯基上周日甚至在记者会上公开承认，乌克兰军队面临最困难情境，已处于全面守势，不排除俄军最快在春末夏初发动新一轮攻势。昨天乌军新任总司令甚至罕有地在社交媒体发帖，承认乌军在前线极其困难，他更是以上周前线探访为例，炮轰有下属执行军令不力，等于是将乌军内部分歧公开化了。此外，法国总统马克龙也刚在巴黎援乌大会上扔下一颗震撼弹，即所谓“不排除直接出兵乌克兰”可能性。所以在这个节骨眼上，外界期待从普京的最新政策讲话中捕捉重要信号。　　同时，俄内政也面临重大议程，还有半个月，俄大选将举行。普京再度当选连任没有问题，但悬念在于他将拿到多少选票，会以何种民意支持率开启新6年任期。这次国情咨文讲话，无疑是他在选前与俄罗斯民众沟通对话的一个重要契机。俄方一般不会提前预告国情咨文主题，但普京总统上周曾公开表示，国情咨文将优先考虑“国内政治议程”，确定俄罗斯未来6年发展目标。　　今天的国情咨文现场，听众包括联邦议员、宗教领袖、政府高官、前线军人及媒体代表近千人，但讲话同步进行电视及网络直播，俄罗斯不少大城市的户外大屏幕都同步直播。演说在莫斯科时间正午进行，首都中心部分街道封闭，所以这次发表国情咨文，是在俄罗斯制造了又一个“普京总统时刻”。　　直新闻：那么普京这次讲话又释放了哪些重要信息？　　特约评论员管姚：应该说，俄乌冲突是这次国情咨文的最大焦点。值得注意的是，直播讲话安排了一分钟默哀环节，纪念俄军前线阵亡官兵，普京赞扬俄军在两年来的对乌特别军事行动中取得“重大收获”。“国家团结”是外媒报道讲话的首要关键词，今天美国CNBC电视台的报道标题，就直接引述俄总统这一表达：普京告诉民众，在美西方试图击败俄罗斯之际，我们必须克服万难保持团结。普京强调，面对国际恐怖主义威胁及西方殖民者（the“colonialWest”）带来的国家主权挑战，俄罗斯人必须团结一心。他赞扬俄罗斯公民、工商实业界及在乌俄军为保卫祖国付出的牺牲与努力。普京称，我们已证明，可以完成最困难任务，应对最困难挑战，我们的祖国将为国家主权与安全挺身而出，保护在乌克兰的“爱国者”。普京明确谈到，俄军已在俄乌前线转入进攻态势，并正在“解放新领土”，他也再次提及，俄罗斯致力推翻乌克兰“纳粹”政权。普京指责美西方挑动在乌克兰与中东的两场全面冲突，对俄发动“代理人战争”。普京声称，美西方对俄战略意图，就是要复制其对乌克兰及其他很多国家所为，将俄打压为“失败与垂死国家”。　　国情咨文涉及多个重大议题，普京也谈及俄罗斯尖端武器系统，指责美方对俄所谓“太空部署核武”的说法不靠谱，并直白警告，如果北约军队部署到乌克兰，将会引发核对抗风险。在我看来，这是普京在联邦会议发狠讲重话，虽未点名马克龙，但这是在间接回应其周一抛出的“可能出兵”说。普京指责，美西方有意将莫斯科拖入军备竞赛，但他也声称，俄罗斯准备与美国就战略稳定进行对话，前提是不在压力下谈判。　　就国内民生议题，普京称，鼓励俄罗斯人多生组建大家庭，也强调将致力解决民众收入及延寿问题。所以整体来看，就俄乌冲突，普京最新讲话的基调是比较强硬，也是对美西方借冲突两周年强力施压制裁及北约进一步东扩的全面回应。这恐怕意味着，美西方与俄罗斯阵营对抗与博弈仍在强化，俄乌冲突大概率还将延续。　　直新闻：马克龙的“出兵乌克兰说”风波也在持续延烧，普京总统在国情咨文中变相以重话回应，这又意味着什么？　　特约评论员管姚：基于正常逻辑与态势判断，“出兵乌克兰说”当然没有任何现实可能性，且不说兵从哪出由谁出这些关键追问，出兵后果更是美西方不能承受之重，难道是要让普京国情咨文指责的“代理人战争”，直接升级为“全面战争”吗？普京今天警告所谓核冲突核对抗风险，已经击中美西方的最大忌惮了。　　同时更要看到，在马克龙周一表态喊话后，包括美国、北约、德国等都在第一时间发声强调不会出兵。甚至按照路透社发自巴黎与布鲁塞尔两地的电稿称，马克龙的最新说法，彻底震撼北约盟友，所谓“shakesupNATOallies”。特别值得注意的是，在马克龙发声后，德国总理朔尔茨明确说不，称不会有欧盟或北约国家出兵乌克兰，德国《明镜》周刊称，欧洲两大国领导人公开唱反调打对台，已造成所谓“政治灾难”。慕安会主席也在接受《世界报》采访时强调，在欧洲面对多年来最严峻的战略、军事及政治危机之时，欧洲最重要的两位领导人公开展示分歧与脆弱关系，令人“极度遗憾”。　　所以一个要紧追问是，既然一众盟国都在说不，而且并无现实可能性，为什么马克龙此时抛出“出兵说”？此前一些媒体抛出的所谓“马克龙失言”说，真的成立吗？那么为何马克龙至今仍顶着压力保持“战略模糊”，拒绝澄清乃至收回“出兵说”？英国《每日电讯报》的评论，用了这个扎眼标题：暗示欧洲出兵乌克兰，马克龙向俄乌冲突现状投出手榴弹。马克龙周一在巴黎说得再明白不过，这是一场发生在欧洲的战争，但我们要把欧洲的未来，交给美国选民吗？答案是NO，不管美国大选什么结果，我们不能一直等下去，我们必须现在做决定。所以从这个角度分析，马克龙是以所谓“嘴炮投弹”，再度敦促欧洲把握自身命运与战略自主。当然了，这恰恰也从另一个侧面见证，持续两年多的俄乌冲突，实际上也在进入变局时刻。我反倒认为，此时打破既定态势，真正劝和促谈，同样面临重大契机，关键追问就在于，国际社会能不能就此形成合力。所以中国特使李辉即将再度展开俄乌冲突斡旋之旅，值得特别关注。　　作者丨管姚，深圳卫视《直播港澳台》特约评论员点击进入专题：

"激战2德曼修会厨房",AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。它们均出自OpenAI（美国开放人工智--**--OpenAI首个AI文生视频模型“Sora”。图/IC　　AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。　　它们均出自OpenAI（美国开放人工智能研究中心），又都拥有足以“以假乱真”的先进技术。不同的是，去年AI学会人类语言，而今年则掌握了人类看到的画面。　　2023年被称为“人工智能元年”，在大语言模型ChatGPT的助推之下，2023年掀起了生成式人工智能的热潮，活跃的开源环境和多模态模型一同推动了人工智能研究的进步。“如果说2023年是人们意识到人工智能的一年，那么2024年将是人工智能整合的一年。”美国西北大学计算机科学教授克里斯蒂安·哈蒙德（KristianHammond）对新京报记者指出，人们将想办法把这些新奇的玩具运用到生活中。 　　Sora“懂物理”？　　2月16日早上，王祚的手机里收到了一条公众号推送，文章标题直白且不加掩饰——“现实，不存在了。”　　这句看似从科幻小说《三体》中借鉴来的标题吸引了王祚，出于好奇，他打开了这篇推文。文章中讲述的是OpenAI推出的视频生成模型Sora，它使用Transformer架构，可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景，生成多种风格、不同画幅、最长60秒的高清视频。　　OpenAI官网首页上，一个身着皮衣、打扮时髦的女郎，走在东京夜晚的街头。画面或许不足为奇，一旁的提示词则格外醒目：这段视频由AI生成。　　继推出大语言模型ChatGPT后，OpenAI又进军了视频生成领域，虽然发布的视频只是预览版本，但其视觉效果已然令人咋舌。王祚是一名数字媒体艺术专业的硕士研究生，Sora的出现很快在王祚的同学和老师间引发了讨论，从视觉效果到背后技术，以及人工智能可能对数字媒体专业产生的影响。　　还在研发中的Sora也并非完美。王祚称，虽然OpenAI发布的是具有代表性、较为完美的样片，但他也看到了其他博主在获得Sora使用权限后生成的一些视频，其中个别逻辑有明显差错，例如做出吹蜡烛动作后，火苗并没有随之熄灭，玻璃杯接触地板后也没有应声摔碎。　　Sora之前，文生视频领域的创业公司主要包括Pika、Runway等。如果将生成“东京女郎”的提示词同样输入Pika文生视频模型和Runway旗下的Gen-2video文生视频模型，就能发现Sora对它们的“降维打击”——不仅生成视频的质量更好，而且前两个大模型生成的视频只有数秒钟，Sora则可以做到1分钟。　　差距不仅如此。此前AI生成的视频都是单镜头“一镜到底”，一旦镜头切换，角色可能就会发生变化。同时，其人物形象稳定性同样存在问题，随着时间的推移，容易发生变化，这也是旧有AI视频技术的缺陷。　　Sora修复了这一问题。OpenAI一则描述“太空人在盐漠里的电影预告片”中，Sora创造性地出现了多个镜头的切分，而不同角度的镜头，视频主角“太空人”可以看出是同一人。　　为何Sora能够在视频生成的质量上明显领先同业产品？简单来说，Sora融合了文生文视频的Transformer架构以及文生图的DALL·E系统，将二者结合后，“通过让模型能够预见多帧内容，团队成功克服了确保视频中的主体即便暂时消失也能保持一致性的难题。”　　而更为通俗的说法是，Sora可能通过学习“理解了物理世界”。　　英伟达高级科学家范麟熙认为，Sora是一个数据驱动的物理引擎，“它是对许多世界的模拟，无论是真实的，还是虚构的。该模拟器通过去噪和梯度学习方式，学习了复杂的渲染、直观的物理、长期推理和语义理解。”　　OpenAI介绍，Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型，精确主题以及背景细节的复杂场景，它不仅了解用户在文本提示中的要求，还能理解所述内容在物理世界中的存在方式，“相信这一能力将是实现通用人工智能的重要里程碑。”　　不过，也有不少业界人士并不认同Sora“懂物理”。Meta首席科学家杨立昆表示，仅根据文字提示生成逼真的视频，并不代表模型理解了物理世界。　　OpenAI也承认尚不完美，称目前的模型仍存在弱点，Sora生成视频中可能包含不合逻辑的图像，混淆左右等空间细节，难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例，但随着算力的增加，视频生成功能会变得更加完善。　　虽然观点各异，但绝大多数人认可一点：仅就展现出的生成视频的效果来看，Sora确实带来了如同去年ChatGPT一样的冲击，让文生视频大模型技术发展前进了一大步。　　自带讲故事天赋，视频产业或生变　　虽然Sora生成的视频令外界印象深刻，但在项目研究人员眼中，它最令人吃惊的是那些并没有被训练过的能力。《连线》杂志指出，Sora不仅可以大量制作满足文本提示要求的视频，它还有一定讲故事的天赋。　　“Sora通过镜头的角度和转换镜头的时机创造了一种叙事推力。”Sora项目研究人员比尔·皮布尔斯说道，实际上视频中出现了多个镜头变化，这些并非拼接到一起，而是由模型一次性生成，“我们没有告诉它要这么做，它只是自动做到了。”　　Sora出现后，很多人的第一反应是，视频相关产业将可能遭受巨大冲击。Sora发布当天，顶流网红“野兽先生”在OpenAI首席执行官山姆·奥特曼社交账号下留言：“求求你了山姆，不要让我没有工作。”　　特斯拉CEO马斯克则在社交平台上发布短评“GG世界”。（GG是网络游戏的用语之一，原指游戏结束时玩家互相致意，后引申为“游戏结束”）。　　Sora的惊艳表现频频出圈。在Sora生成的一个“毛茸茸小怪物”视频中，小怪物的毛发纹理极其自然。而此前，移动中的毛发纹理效果往往会耗费动画公司极大精力，如皮克斯的《怪兽公司》，技术团队为毛发纹理耗费了几个月的时间，而Sora仅依靠AI就生成出来，这显然是对电影特效工业的一次“弯道超车”。　　360公司董事长周鸿祎表示，一旦AI能够接上摄像头，观看并理解世界上所有的电影，它对世界的理解能力将远远超过仅仅通过文字学习所能达到的水平。在这种情况下，实现通用人工智能不再是遥不可及的梦想。周鸿祎甚至预测，这一天可能在两到三年内就会到来，而不是十年或二十年。　　美国旧金山早期投资人ZakKukoff预测，5年内，一个不到5人的团队将可能用文生视频模型制作出一部票房收入超过5000万美元的电影。　　DCCI互联网研究院院长刘兴亮告诉新京报记者，Sora模型的发布标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元，“通过简短的文本提示或一张静态图片，Sora能够生成持续一分钟左右的1080P高清视频，涵盖多个角色、不同类型的动作和背景细节等，几乎达到了电影级别的逼真场景。这种能力不仅为内容创作者提供了前所未有的工具，使他们能够以更低的成本和更快的速度将创意变为现实，而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃，预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”　　Sora的出现也让行业内为之一振。“Sora的推出标志着人工智能行业向前迈出了一大步。”麦格里银行美国人工智能和软件研究主管弗雷德·哈弗迈耶说道。　　新京报记者采访多位影视行业从业者了解到，影视圈对于Sora的到来并非都持悲观态度。一位从业者表示，Sora目前只能生成局部细节的视频，无法在宏观上把控整体内容，对于影视从业者而言，这类AI可以成为很好的工具，而不一定会取代人。　　人工智能起源（20世纪50年代）　　1950年：克劳德·香农提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”　　1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”，机器产生智能这一想法开始进入人们视野　　1956年：达特茅斯会议将人工智能定义为计算机科学的研究领域，标志人工智能学科诞生　　1957年：弗兰克·罗森布拉特发明“感知机”的神经网络模型，奠定神经网络基础　　人工智能第一次浪潮（20世纪60年代）　　1966年：约瑟夫·维森鲍姆发表论文，研究人类与机器之间自然语言通信的可能性　　1968年：爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统DENRAL，并初步定义知识库，孕育第二次人工智能浪潮　　人工智能第二次浪潮（20世纪70年代末、80年代）　　1979年：名为BKG9.8的计算机程序在蒙特卡洛世界西洋双陆棋锦标赛中夺冠　　1982年：大卫·马尔提出视觉计算理论，以及首个较为完善的视觉系统框架　　1988年：朱迪亚·珀尔提出概率方法和贝叶斯网络，为后来的因果推断奠定基础　　人工智能平稳发展期（20世纪90年代左右）　　1997年：IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，基于概率推论的新思路在AI领域得到广泛应用　　2001年：约翰·拉夫尔提首次提出条件性随机场模型，用于文本的分割和标注，在许多自然语言处理任务中表现出色　　2003年：戴维·布雷、吴恩达、迈克尔·乔丹提出一种非监督机器学习技术LDA，可用来识别大规模文档集成或语料库中潜藏的主题信息　　人工智能第三次浪潮（2006年后）　　2006年：杰弗里·辛顿等人提出深度学习，这是机器学习最重要的一个分支　　2011年：IBM的沃森人工智能系统在智力竞赛《危险边缘》中战胜人类，获得冠军　　2014年：伊恩·古德费洛等人提出生成式对抗网络的非监督学习方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习　　2016年：谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石　　2022年：ChatGPT问世，通过深度学习和大规模数据训练，ChatGPT能理解复杂的人类语言，并生成具有连贯性和创造性的回应，人工智能在自然语言处理领域取得一大里程碑，开启人工智能新纪元　　新京报记者罗亦丹栾若曦刘婧瑜韦英姿编辑王进雨校对杨许丽点击进入专题：

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作者：瞿凯定

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