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start;\"> 雨后东京街头,潮湿地面反射霓虹灯光影效果堪比RTX ON。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/490c7dfe4ee7ae21885c2ca493a1bbaa\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 行驶中的列车窗外偶遇遮挡,车内人物倒影短暂出现非常惊艳。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a65d52e6407bb3a9546eb30444dd061\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 也可以来一段好莱坞大片质感的电影预告片:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa312d03e0f7187438708f89c00eb9e9\" title=\"\" tg-width=\"634\" tg-height=\"348\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 竖屏超近景视角下,这只蜥蜴细节拉满:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/70194d0bd6de2047c3390c166ab6b5bd\" title=\"\" tg-width=\"258\" tg-height=\"450\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 网友直呼game over,工作要丢了:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9ac6affb9b5036dafa32afb34c03f782\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"119\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 甚至有人已经开始“悼念”一整个行业:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/001b228080a2217ffb3e23bf55fa3ffd\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"432\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> AI理解运动中的物理世界</p><p style=\"text-align: start;\"> OpenAI表示,正在教AI理解和模拟运动中的物理世界,目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题</p><p style=\"text-align: start;\"> 根据文本提示生成视频,仅仅是整个计划其中的一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2ac9122632ecf13d4287b1a66faca09f\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"219\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 目前Sora已经能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景,不仅能理解用户在提示中提出的要求,还了解这些物体在物理世界中的存在方式。</p><p style=\"text-align: start;\"> 比如一大群纸飞机在树林中飞过,Sora知道碰撞后会发生什么,并表现其中的光影变化。</p><blockquote><p>一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞,在树林中穿梭,就像候鸟一样。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\"> Sora还可以在单个视频中创建多个镜头,并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词,保留角色和视觉风格。</p><blockquote><p>美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道,跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\"> 对于Sora当前存在的弱点,OpenAI也不避讳,指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。</p><p style=\"text-align: start;\"> 例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”,狼的数量会变化,一些凭空出现或消失。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43efea8415deb36ed48a94b01d51456d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。</p><p style=\"text-align: start;\"> 如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中,篮球没有正确被篮筐阻挡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39492a61c0beed91e7fe99e5cfb92f54\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> 技术方面,目前OpenAI透露的不多,简单介绍如下:</p><p style=\"text-align: start;\"> Sora是一种扩散模型,从噪声开始,能够一次生成整个视频或扩展视频的长度,</p><p style=\"text-align: start;\"> 关键之处在于一次生成多帧的预测,确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。</p><p style=\"text-align: start;\"> 与GPT模型类似,Sora使用了Transformer架构,有很强的扩展性。</p><p style=\"text-align: start;\"> 在数据方面,OpenAI将视频和图像表示为patch,类似于GPT中的token。</p><p style=\"text-align: start;\"> 通过这种统一的数据表示方式,可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型,涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。</p><p style=\"text-align: start;\"> Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术,为视觉训练数据生成高度描述性的标注,因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。</p><p style=\"text-align: start;\"> 除了能够仅根据文本指令生成视频之外,该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频,准确地让图像内容动起来并关注小细节。</p><p style=\"text-align: start;\"> 该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧,请参阅技术论文了解更多信息(晚些时候发布)。</p><p style=\"text-align: start;\"> Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础,OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。</p><p style=\"text-align: start;\"> 奥特曼在线接单</p><p style=\"text-align: start;\"> 目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人(以及OpenAI员工)获得了Sora访问权限。</p><p style=\"text-align: start;\"> 他们开始不断po出新的作品,奥特曼也开始了在线接单模式。</p><p style=\"text-align: start;\"> 带上你的提示词@sama,就有可能收到生成好的视频回复。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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Sora还可以在单个视频中创建多个镜头,并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词,保留角色和视觉风格。美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道,跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。 对于Sora当前存在的弱点,OpenAI也不避讳,指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。 例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”,狼的数量会变化,一些凭空出现或消失。 该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。 如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中,篮球没有正确被篮筐阻挡。 技术方面,目前OpenAI透露的不多,简单介绍如下: Sora是一种扩散模型,从噪声开始,能够一次生成整个视频或扩展视频的长度, 关键之处在于一次生成多帧的预测,确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。 与GPT模型类似,Sora使用了Transformer架构,有很强的扩展性。 在数据方面,OpenAI将视频和图像表示为patch,类似于GPT中的token。 通过这种统一的数据表示方式,可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型,涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。 Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术,为视觉训练数据生成高度描述性的标注,因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。 除了能够仅根据文本指令生成视频之外,该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频,准确地让图像内容动起来并关注小细节。 该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧,请参阅技术论文了解更多信息(晚些时候发布)。 Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础,OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。 奥特曼在线接单 目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人(以及OpenAI员工)获得了Sora访问权限。 他们开始不断po出新的作品,奥特曼也开始了在线接单模式。 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Interpreter即可。以下是ChatGPT代码解析器的常见用例。</p><p><strong>1、在几分钟内解析数据</strong>,例如,你上传了一份音乐市场数据文件到ChatGPT。可以快速分析出音乐市场的总收入、不同国家/地区收入、人均消费等细分数据。</p><p><strong>2、绘制地理图表:</strong>用户只需要上传位置数据,即可获得可视化的GIF动图。</p><p><strong>3、绘制基本图表:</strong>用户只需要提供基本数据、想法就能快速绘制基本图表。例如,你能在平面上绘制10000个随机点吗?每个维度都来自正态分布?</p><p><strong>4、无需任何数据输入即可绘制公共数据图。</strong>可以从国际货币基金组织等公共数据库中获取数据,并无需任何代码操作即可将其可视化。例如,绘制一个2020年全球GDP排名前十的国家。</p><p><strong>5、自动创建雷达图,</strong>例如,分析完某用户 300 小时的 Spotify播放列表后,ChatGPT自动生成了雷达图。</p><p><strong>6、调试代码</strong>,输入代码帮助开发者快速调试难以理解的算法和模型等。</p><p><strong>7、绘制复杂的数学函数图表</strong>,ChatGPT可以在没有任何提醒的作用下,快速绘制出一个函数图表。例如,绘制函数1/sin(x)。</p><p><strong>8、清理数据,</strong>可以帮助用户快速删除不必要的数据,例如,删除某个特定的数据集。</p><p><strong>9、颜色提取器,</strong>上传图像并提取颜色创建调色板。例如,上传一张PNG图片,解析其中的颜色排列。</p><p><strong>10、将文本数据可视化</strong>,例如,上传一份CSV 犯罪数据,然后让ChatGPT按照特定要求将其实现可视化。</p><p>以上只是部分案例,ChatGPT Plus的代码解析器功能非常强大,几乎日常工作的文件、数据集、代码都能解析。</p></body></html>","source":"awtmt_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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Plus用户开放代码解析器功能。这是自OpenAI发布GPT-4以来,最强大的功能!这将允许ChatGPT 运行代码,并且可以访问用户上传的文件,可实现分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等复杂操作。其中,数据分析功能非常非常强大,使得很多不会专业代码的业务人员,通过自然语言文本、数据文件等,就能快速创建可视化数据分析图表,适用于销售、人力资源、医疗、制造、媒体、金融等业务场景。想使用该功能非常简单,用户只需要在自己的ChatGPT plush账户上启用 Code Interpreter即可。以下是ChatGPT代码解析器的常见用例。1、在几分钟内解析数据,例如,你上传了一份音乐市场数据文件到ChatGPT。可以快速分析出音乐市场的总收入、不同国家/地区收入、人均消费等细分数据。2、绘制地理图表:用户只需要上传位置数据,即可获得可视化的GIF动图。3、绘制基本图表:用户只需要提供基本数据、想法就能快速绘制基本图表。例如,你能在平面上绘制10000个随机点吗?每个维度都来自正态分布?4、无需任何数据输入即可绘制公共数据图。可以从国际货币基金组织等公共数据库中获取数据,并无需任何代码操作即可将其可视化。例如,绘制一个2020年全球GDP排名前十的国家。5、自动创建雷达图,例如,分析完某用户 300 小时的 Spotify播放列表后,ChatGPT自动生成了雷达图。6、调试代码,输入代码帮助开发者快速调试难以理解的算法和模型等。7、绘制复杂的数学函数图表,ChatGPT可以在没有任何提醒的作用下,快速绘制出一个函数图表。例如,绘制函数1/sin(x)。8、清理数据,可以帮助用户快速删除不必要的数据,例如,删除某个特定的数据集。9、颜色提取器,上传图像并提取颜色创建调色板。例如,上传一张PNG图片,解析其中的颜色排列。10、将文本数据可视化,例如,上传一份CSV 犯罪数据,然后让ChatGPT按照特定要求将其实现可视化。以上只是部分案例,ChatGPT 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