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Tier1巨头血裁7150人!研发行政都优化,目标降本30亿
百年Tier 1大陆,确认将裁员约7150人。 裁员规模远比此前消息透露的大。 在确认裁员人数的公告中,大陆同时强调将降低研发支出占营收比例。 这都是大陆集团4亿欧元降本计划的具体实施。 而在供应商巨头中,裁员降本的又何止大陆一家。 大陆,博世,采埃孚,法雷奥…短短3个月,四家供应商巨头计划裁员人数已超2.1万人。 百年Tier 1裁员7150人 大陆集团发布公告称,汽车业务将裁撤1750个研发岗位,同时还会优化掉大约5400个行政管理岗,合计裁员约7150人,最晚到2025年年底完成。 裁员计划,去年11月大陆集团就宣布过了,但在当时没有给出具体人数。 当地知名媒体起初打探到的消息是5500人,其中20%都是德国员工。 现在靴子落地,规模远比此前消息大,但在公告和回复媒体的邮件中,大陆并未提及裁员具体涉及哪些地区,只表示软件子公司会裁掉380人。 裁掉部分研发人员,同步进行的还有降低研发投入占营收比例。 大陆预计其2023年研发支出占营收比约为12%,未来计划降低至10%以下,在2028年降至9%。 大陆对此表示,尽管研发比例有所下降,但根据预期增长,研发的绝对支出会增加。 研发支出还会增加,但占比不会有以前高了。 上述举措是其降本计划的具体实施,去年11月,大陆集团宣布汽车部门将精简业务和行政机构,目标是每年降低4亿欧元(折合人民币约为30.87亿元)成本。 汽车部门主管对此表示,精简研发人员能够提高效率,把资源更多地集中在“软件定义汽车的未来技术上”。 说是这么说,但裁员的直接原因,还是汽车是大陆唯一亏损的业务。 2022年,大陆汽车部门税前亏损9.7亿欧元,折合人民币约为74.87亿元。 2023年亏损收窄很多,前三季度亏损折合人民币超2亿元。 不过这已经是汽车部门连续第五年亏损了。 但亏损还不足以导致这么大规模的裁员,也解释不了供应链巨头间的裁员潮。 引发涉及2.1万人的裁员地震,逼迫百年Tier 1大陆动刀的根本原因,是新能源转型。 轮胎起家成巨头,新浪潮转型受阻 大陆集团成立于1871年,早年靠做轮胎起家,长期是唯一业务,其马牌轮胎至今全球驰名,轮胎业务也是大陆集团的利润奶牛。 全世界第一条带花纹的汽车轮胎就来自大陆,还有可拆卸的轿车轮毂、炭黑轮胎、无内胎轮胎、子午线轮胎等等,可说是当代轮胎行业的奠基企业。 依靠轮胎做大后,大陆寻求扩张。 从20世纪70年代末开始,大陆开展了一系列的并购,收编多个国际化的公司,进军全球市场。 在这期间,大陆汽车事业部成立,集合原有的汽车零配件业务,比如钢丝绳输送带、液压悬架等等,正式开始向汽车行业Tier 1转型。 后来产品线逐渐覆盖轮胎、橡塑产品、车身电子、动力总成、底盘与安全等多个领域。 除了因为金融危机短暂受挫,其余时间大陆集团一路高歌猛进。 2018年,集团业务来到历史最高点:销售额444亿欧元,净利润29亿欧元,市值超过500亿欧元。 也是在这一年,大陆集团敏感把握住了行业变革,开启组织架构调整,应对新能源浪潮。 加大力度研发自动驾驶、车联网技术。分拆动力总成业务,后作为纬湃科技上市。 大陆的转型也有了一定成果,有了HPC智能座舱解决方案,还和Aurora联合开发了自动驾驶卡车。 但其转型成果反响一般,进度也说不上快,和Aurora联合开发的自动驾驶卡车要到2027年才能落地。 目前公司的新闻页,更多地还是在展示自家轮胎。 自身转型不顺,外部供应商和车企的关系也正在发生变化,车企更愿意将座舱和智驾这种核心技术,掌握在自己手中。 同时,随着模块化造车、“套娃式”造车已成趋势,新车研发和生产时间大大缩短,对于传统供应商来说,如何适应这样的过程也是挑战。 现在,转型问题摆在大陆等供应商巨头面前,部分巨头给出了相同的初步应对策略: 裁员降本。 2023年12月,全球第一Tier 1博世证实,计划在驱动业务裁员约1500人,2025年年底前完成。 2023年1月,博世又宣布了新一轮裁员,涉及约1200人。 几乎同时,采埃孚也宣布了1.2万人的大裁员计划,法雷奥也确认,将在全球裁员1500人。 从11月13日大陆发布裁员公告至今,短短三个月,博世、大陆、采埃孚、法雷奥,四家全球知名供应商相继裁员,累计裁员数超2.1万人。 百年巨头的旧船追不上智能车的新浪,光辉岁月不再,只好裁员节流,集中资源攻克重点,想办法重新获得竞争力。
比亚迪留出的活路,被小米汽车堵死了
“给其他车企留下一条活路”,谁才有资格和底气说出这样的话?唯有销量遥遥领先,并在核心技术、产品定义权等多方面,均占据制高点的比亚迪。 不过,如今王传福留下的这条活路,可能要被小米雷军堵死了。 1. 王传福留下的活路? 我国车市,每年也就3000万辆左右的市场容量。 蛋糕只有这么大,行业极度内卷之下,一家车企销量暴涨,必然会蚕食其他车企的市场份额。 这两年,比亚迪吃进嘴里的蛋糕越来越多,而且吃得越来越快。2022年,比亚迪销量暴涨152%至186万辆,一举成为车市销冠。 2023年,比亚迪销量劲增62%至302万辆,成为中国汽车市场品牌和车企双料销冠,而且还首次跻身全球十大车企行列。 此消彼长,比亚迪吞下这么多蛋糕,其他车企能吃到嘴的自然就少了。不过,王传福其实是手下留情了。 他去年曾讲过这样一段话:“在中国汽车市场10到20万元的价格带内,比亚迪有产品定价权,但我不想搞得大家很难受,别人都没活路。” 换而言之,比亚迪要想全力打价格战,其实可以做得更狠,其他车企就会更难受。 给其他车企留活路这样的话,也只有王传福来说,才让人觉得没有那么凡尔赛。 2. 雷军把它彻底堵死? 依靠刀片电池、e平台3.0、DM-i超级混动这些大杀器,比亚迪从根本上改变了车市旧有市场格局。 例如比亚迪插混产品,在家用轿车和SUV领域搅了个天翻地覆,把这些市场的“旧王”都打落凡尘,自己“新王当立”。 事实上,随着腾势、方程豹、仰望等中高端产品的上市,比亚迪以颠覆者的姿态,在20万级以上市场的话语权也越来越大。 其他想要活下来的车企,必须在比亚迪留下的狭窄活路中,拼命炸开一条前行的求生通道。 汽车行业的时代大变局之下,传统车企以及蔚来、小鹏、理想等造车新势力,均在前仆后继地向新能源市场进发。 求生通道本来就不宽,生死之战中谁也不敢落后。更何况,重量级选手小米汽车也拍马赶到。 作为一个多次创业并连续成功的商业大佬,谁也不敢忽视雷军的能量。 就像小米手机诞生之后,革了山寨手机品牌的命,将所有后来者堵在了行业大门之外一样,如今小米汽车来了,等于彻底堵死了王传福留下的活路。 3. 拥有天时地利人和? 小米汽车能不能成功?我们首先来看一张图。 去年年底,雷军开了一场小米汽车的技术发布会。如今一个多月过去了,本以为热度会下降,但出乎所有人意料,小米汽车的热度依旧排在行业前几名。 根据“微信指数”,近30天内,小米汽车的热度,仅次于特斯拉、比亚迪,基本排在第三名,比蔚小理、华为问界等热度都高。 热度值跟销量,一般都是成正比的。还没有正式交付,就体现出如此“自带流量”的体质,小米汽车的销量还用愁吗? 更重要的是,小米汽车拥有天时地利人和。首先,很多人都说小米入局太晚了,其实并不晚。 新能源汽车的渗透率才30%,市场格局远未尘埃落定。反而,作为后来者,小米拥有后发优势。其他车企之前趟过的雷,小米都可以完美避开。 其次,手机业务的成功,证明了小米在供应链方面有着诸多优势。 汽车行业的供应链更加重要,小米汽车根植于愈加成熟的中国新能源产业链,具有地利优势。 最后,小米具有很多人不愿意承认的“人和”优势。业内有这样一句话:“你可以黑小米,但你黑不了雷军。” 普通家庭出身,依靠上学改变命运,多次创业多次成功,形象温文尔雅,性格真诚亲民,给母校一捐就是十几个亿,雷军口碑非常好。 而且,小米这些年积累了庞大的粉丝群。这些粉丝如今大多都成家立业,具备一定的消费能力。 我们认为,很多人习惯了调侃“雷布斯”这样的梗,却忽视了小米内在的实力。小米SU7上市之后,汽车市场格局肯定会焕然一新。
小米14 Ultra渲染图再曝光 后置徕卡四摄凸起很相机
现在春节假期已经过了大半,开工之后手机圈又将迎来一波新机潮,其中,小米14 Ultra吸引着不少人的目光。毕竟作为小米顶级的影像旗舰,Ultra系列确实给了消费者十足的惊喜和“德味儿”体验,这一次小米14 Ultra自然人气不减。近日,外网再次曝光了一组小米14 Ultra的渲染图,引发了广大网友的热议。 从渲染图来看,小米14 Ultra后置采用了徕卡四摄的设计,镜头数与上一代保持了一致,中央硕大的“LEICA”标格外显眼,也彰显出了这是一部主打影像的产品。结合早些时候的爆料,小米14 Ultra主摄将采用索尼LYT900,支持OIS光学防抖和可变光圈,最大光圈F1.6。同时,小米14 Ultra配备三颗副摄,分别为5000万像素的IMX858超广角镜头、5000万像素的IMX858直立长焦镜头和5000万像素的五倍潜望式长焦摄像头。   而从另一个角度来看,该影像配置似的小米14 Ultra的相机模组凸出依旧比较明显,可以说是很有相机风格了,对于用户日常使用来说会是一个挑战,不知道在轻量化上小米14 Ultra会不会有什么黑科技。另外,从渲染图能够看出,小米14 Ultra最外圈的一环采用了类似于相机的纹理设计,颇具设计感,相信对于摄影用户会有着不小的吸引力。小米14 Ultra将在年后和大家正式见面,对于这款产品大家有什么期待呢?
马斯克:特斯拉的真实世界模拟和视频生成“全球最佳”
原标题:马斯克称特斯拉的真实世界模拟和视频生成“全球最佳”,并暗示未来可能推出游戏 IT之家 2 月 19 日消息,在 OpenAI 发布文本转视频生成模型 Sora 后,埃隆・马斯克大力赞扬了特斯拉的真实世界模拟和视频生成能力。 OpenAI 周四在其网站上宣布了名为 Sora 的文本转视频生成模型,并展示了一些该系统生成的视频。随后,马斯克在社交媒体上展示了特斯拉去年发布的一些生成视频。在过去几天里,他还发布了几条帖子和回复,讨论了 OpenAI 和特斯拉在视频生成领域的努力。 IT之家注意到,马斯克回复了一条建议特斯拉制作视频游戏的评论,称自己也一直想要做这件事。但他同时也表示,他认为特斯拉的“真实世界模拟和视频生成是全球最佳”,并补充说,公司必须等到向公众推出完全无人驾驶 (FSD) 后才能制作游戏。 马斯克还在周六的一篇帖子中表示,特斯拉大约一年前就具备了生成具有准确物理效果的真实世界视频的能力,但由于训练数据来自其汽车,生成的视频并不有趣。他说这些视频看起来像特斯拉的普通视频,但实际上是通过“动态生成(非记忆)世界”创建的。 “特斯拉视频生成超越 OpenAI 的地方在于它可以预测极其准确的物理特性,”马斯克在另一篇帖子中回复前微软战略家罗伯特・斯科普尔时说道,“这对于自动驾驶至关重要。” 马斯克与 OpenAI 及其 CEO 山姆・阿尔特曼 (Sam Altman) 有过一段争议的历史,他曾与阿尔特曼一起担任 OpenAI 的董事会成员。最近几个月,马斯克对 OpenAI 从非营利组织转为营利性公司表示强烈批评。去年,马斯克还创办了自己的 AI 公司,名为 xAI。该公司于 11 月推出了其首款产品,一个名为 Grok 的生成式语言模型。
不随便鼓励明星做内娱活人
1 啥是当下内娱领域,最最困难的叙事? 答:如何成为一个内娱活人。 内娱,活人,这两个看起来十分平凡的词,一旦连在一起,就等于要求一个活人,同时完成身材单薄如纸、情感纯粹如雪、人设活色生香这三个KPI。 经济学大师保罗克鲁格曼,曾与欧元之父罗伯特·蒙代尔共创出一个不可能三角,说的是资本自由流动、固定汇率和货币政策独立这仨事儿三者不可兼得。 但是当内娱活人这三个KPI同时出现,我都觉得,也许内娱活人不可能三角,更不可能一些。 不过,内娱人太想要画出这个不可能三角了,毕竟,往好看的皮囊里硬塞一个有趣的灵魂,就相当于让钱包生出更多的金币。 于是,他们地交出了大量如何成为内娱活人的答卷,演绎出了多款经典错误答案。 比如,纸片人演满级吃货。艺人假扮吃货模样在我们普通人双下巴底下横晃,这是什么行为?是用他们的业余挑战姆们的专业。 再比如,半夜翻字典,白天演学霸。他们努力地复制金句、努力地烹制鸡汤、努力地给分手文案上古诗词,然后被一些稚嫩的提问、较真的考据击垮。大家突然回过神来,发现他们的努力是装出来的,成绩是代工生产的。 再再比如,上了社交媒体,立马恩爱附体的夫妻。明明已经积累了一腔哀怨,还得逼着彼此演绎你侬我侬、至死不渝的的模范夫妻人设。自己信也就算了,还非让网友信。他们自信地以为,在爱情片里没有发挥的演技,在现实生活里一下就能飞升到登峰造极的高度。 以上都是吃瓜群众带过最差的一届,排名不分先后。 这些尴尬现场,绝大多数都是战术性懈怠导致的。当某个“人设”仿佛火了,立刻一大批艺人便蜂拥而上,抱着试试看的心态,给自己也整一个同款。 于是,好不容易出现的一个“内娱活人”,就在争当活人的同质化踩踏中,全军覆没。 2 被点名的差生们,此刻应该三分不甘三分哀怨四分假装漫不经心,看着隔壁直播间的优等生。 直播间的优等生,当你听到这个词儿的瞬间,脑子里一闪而过的是不是只有“一二三上链接”。 别慌,赶紧打开小红书刷新下认知系统。 春节期间,我闲得无聊点进了好几个明星的直播间,发现他们的画风竟然变了! 在小红书支起的“真心话小冒险”的大锅里,明星直播竟然熬出了一个色香味俱全的九宫格。 杨天真那一格,职场味儿简直快溢出屏幕了。 虽然在综艺里,我们已经见识过杨天真的职场哲学,但在直播间看完她现场面试助理,还是会再次被她的犀利征服。被面试的除了三个来连线的打工人,还有屏幕前三十五万的观众。 到底多犀利,你翻翻热心网友总结出的“杨天真送的面试建议”,就能得到延迟体感。 于正那一格,是网红款的八卦味儿。 网友们提的是怎么看待撕番、捧过的演员里谁演技最差这类问题,主打一个贴脸开大。身经百战的于正也扛得住,围绕“谁的名字在前面谁就负责扛剧”疯狂输出,逗得直播间观众直呼带感。 真心话小冒险这种东西,还是看别人玩最有意思。 大张伟那一格,是无法定义的混搭味儿。 精神状态遥遥领先的他依旧是张嘴出梗,“假话不全说,真话说不全”“最累的是不快乐”“新步入职场的人不应该需要的是一句话,而是一笔钱”,打工人听完原地破防。再有粉丝要听《静止》,他火速给整了段京韵大鼓版的,宠粉也不妨碍一身反骨。 钟汉良、王星越、杨迪等直播间也都各有滋味,因为真心话小冒险这个直播组件,他们跟围观群众也有了一种相互链接和赋能的方式。 一群人和另外一群人交汇时,内娱活人就这么热气腾腾地上了桌,拼成了一缕缕人间烟火气。 3 明明都是“明星+直播间”的配方,怎么人家就能炒出有滋有味的九宫格? 可能是姿势不同。 明星直播很普遍,但绝大多数人只是想稳妥地带货、站台或者被动营业。我们打工人都知道,热情这玩儿很难装得逼真。所以,他们的直播间干巴巴的,一点都不带劲,更别说经得起细品或推敲。 这么比起来,小红书直播间的明星显得有劲多了。每个人反正都是做自己、或是做自己擅长的事儿,不用费劲吧啦地经营某个人设,底气足了,也就有血有肉了起来。 不过,在明星直播常态化的今天,这些人怎么突然悟了,我想了很久。 我觉得是找对了容器。 往自己的皮囊里硬塞有趣的灵魂,难免会因为尺寸不合磨得生疼。你把自己投入到一个多样性的容器里,寻找能发现你有趣灵魂的人,成功概率高多了。 很多明星早就开了小红书,在上面分享自己的生活日常,几乎把这里当朋友圈。他们实在太原生态、太生活化了,反差感大到有时候网友都发现不了那就是本人。钟汉良一开始发跑步视频,下面还有人评论“太像钟汉良了”。 不把网友当看客糊弄,将现实和创作用真实拌匀到了一起,这就是内娱活人的味儿了。 4 因为明星没办法随时迁就我的娱乐档期,所以我看素人直播的次数更多。闲得无聊点开小红书就能赶上,好内容还应接不暇,可以归入高性价比消遣活动。 过年那几天,我在小红书看了“国际宫and乡土莉”的直播,两个人聊起育儿内容滔滔不绝,比一般家庭剧精彩八百倍。老粉丝在线求助,问自己的老公死懒怎么破,乡土莉当场揭露国际宫的黑历史。 原来,在线实锤的不一定是黑历史,还可能是甜狗粮。 其实,小红书直播间也不全是家长里短,你可以从诗词歌赋聊到人生哲学,从家居装修聊到科学技术,从田间垄头聊到繁华都市。 有一个素人的直播让我印象深刻,她到底多素呢,素到我想找一张她账号的配图,已经忘了名儿。 但我没忘记,她说热气球这玩意儿其实不能控制方向,可以调整下高度寻找不同风景,或者原地打转。我没忘记,她说这就跟生活一样,人大概率不能控制结果,但总能上上下下折腾做点啥,如果没办法上上下下折腾做点啥,那原地转个身也能换换风景。 世界上最遥远的距离原来是,我在热气球,人家在生活美学。 在小红书直播间,你可以表达真实的自己,可以跳脱直播的剧本,可以发生遥远的共鸣,在这些“可以”的加持下,更多人拥有一些抚慰灵魂的细碎快乐。 什么内娱不内娱,活人不活人的,都在生活里。挺好,谢谢每一个真诚交付自我的人,让直播不再只是一场你上链接,你演剧本,你闹腾就好的单机游戏。 贪财好色的花儿街致力于为大家带来更有价值的阅读。原创转载请注明来源花儿街参考(zaraghost)、作者,侵权必究。 往期热文· 推荐 点击下方图片即可阅读 后台回复「好色」获取有颜色内容 点在看的人怎么吃都不会胖
山姆回应三文鱼不再标注开袋即食:会员体质不同可引起肠胃不适
快科技2月19日消息,据媒体报道,有网友发帖称,在山姆买的一款冰鲜三文鱼包装上已经没有“开袋即食”的字样,推荐的食用方法为“加热后烹饪食用”。 对此,山姆客服人员回应称,三文鱼和之前是一样的,但因为会员个人体质不同,可能引起肠胃不适,所以不建议生食。 有不少网友表示,没有了“开袋即食”,不敢生吃这款三文鱼了。 其实,三文鱼不是单指某种鱼,而是鲑鳟鱼类的商品名,主要分布在大西洋与太平洋、北冰洋交界的水域,属于冷水性的高度洄游鱼类,被国际美食界誉为“冰海之皇”。 “三文鱼”并不是某种鱼类的科学名称,而是对鲑鳟鱼类产品俗称。“三文鱼”最初是由港澳地区的人们根据英文的salmon音译而来。 早期三文鱼只是针对人工养殖的大西洋鲑,随着国内鳟鱼养殖业的发展,十几年前一些鳟鱼养殖场附近地区的餐厅也以三文鱼的名称来销售鳟鱼。 网上流传一种说法,“海水鱼比较干净,能做生鱼片吃,淡水鱼会有寄生虫,不能生吃。” 这种说法是正确的吗? 专家表示,无论是淡水鱼还是海水鱼,都有可能成为某些寄生虫的天然宿主,这是自然规律,并不是说海水鱼寄生虫就比淡水鱼少。因此,海水三文鱼比淡水虹鳟更安全,这个说法并不科学。 那想生吃怎么办呢? 为了保证生鱼片的质量安全,美国和欧洲一些国家早已出台针对性的食品安全法规,规定鱼肉必须预先处理杀死异尖线虫的幼虫。杀死异尖线虫最有效的方法是高温,但为了保持鱼肉的食用价值,目前是以冷冻为主。 美国食品药品管理局规定,鱼肉必须在零下35℃冷冻15个小时或零下20℃冷冻7天后才能食用。 此外,除了满足超低温冷冻的要求,一次解冻后要尽快吃完。千万不能反复解冻、冷冻,否则会滋生细菌,加速鱼肉腐败。
Sora为何未在中国出现?交大天才少年谢赛宁反问我们准备好了吗
天才少年 紧急辟谣 这几天,关于 OpenAI 视频生成模型 Sora 的话题被炒的沸沸扬扬。 不到 48 个小时,Sora 背后的核心团队成员被扒的清清楚楚,团队中甚至不乏 00 后。 当我们还在感慨团队成员的年少有为时,CV 大神谢赛宁却被误传为「Sora 作者之一」,以至于其本人在朋友圈以及「交大校友荟」上紧急辟谣。 简单划重点: Sora 是 Bill(Sora 核心成员负责人之一)等人在 OpenAI 的呕心之作,和谢赛宁一点关系都没有。 对于诞生 Sora 这样复杂的系统,人才第一,数据第二,算力第三。 在问 Sora 为何未在中国出现的同时,谢赛宁反问「我们准备好了吗」? Sora 的创新性和此前的 AI 图片生成不是一个量级的,《真相捕捉》和《黑镜》里讲的故事,很有可能很快变为现实。 谢赛宁之后也会在纽约大学开展一些相关的工作。 目前,发表《震惊世界的 Sora 发明者之一,是毕业于上海交大的天才少年-谢赛宁!》的文章已经「因违规无法查看」。 虽然谢赛宁并不是 Sora 背后的作者,但其也是 AI 界的大神级人物。他曾作为第一作者和 CV 大神何恺明提出了 ResNeXt 深度学习模型。 ResNeXt 提出了一种简化的设计理念,即通过均匀地分配资源到不同的路径上来提高效率,而不是不断加深或加宽网络。这种设计理念为后续的神经网络架构设计提供了新的方向。 目前谢赛宁担任纽约大学计算机科学系助理教授。在此之前,他是 Meta 人工智能研究中心 (FAIR) 的一名研究科学家。 谢赛宁本科毕业于上海交通大学 ACM 班,硕士毕业于加州大学圣地亚哥分校 CSE 系,导师为屠卓文。 在攻读博士学位期间,他还在 NEC Labs、Adobe、Meta、Google、DeepMind 等大厂有过非常丰富的实习经验。 Sora 发布之后,谢赛宁在 X 上对 Sora 进行了一顿分析: Sora 应该是建立在 DiT 这个扩散 Transformer 之上的。简而言之:DiT = [VAE 编码器 + ViT + DDPM + VAE 解码器]。 至于视频压缩器网络,Sora 可能采用了 VAE 架构,但经过了原始视频数据训练。而由于 VAE 是一个 ConvNet,所以 DiT 从技术上来说是一个混合模型。 由于在 Sora 报告中,第一个视频的质量很差,谢赛宁推测 Sora 使用的模型参数大概只有 30 亿 。 这意味着训练 Sora 模型可能不需要像人们预期的那样多的 GPU。因此谢赛宁预计 Sora 未来的迭代会非常快。 有趣的是,在 Sora 发布之前,谢赛宁还在 X 上发布了其最新研究成果 SiT 新模型。 SiT 新模型是一个建立在 DiT 模型基础上的生成模型系列,它和 DiT 模型具有相同的骨干,但质量、速度和灵活性要更好。 论文地址仙人指路👉:https://huggingface.co/papers/2401.08740 谢赛宁朋友圈原文 很少发票圈,如果大家看到这个公众号标题党的离大谱的文章,求一定帮忙点下举报不实信息。如果有认识微信相关部门的朋友也请联系我一下。 Sora 是 bill 他们在 openai 的呕心之作,我虽然不知道细节,但是 bill 告诉我他们每天基本不睡觉高强度工作了一年。跟我的关系是什么呢,只能说是一点关系都没有。标题党 ai 写稿,胡乱挂钩,误导事实,结果也有些阅读量了,希望票圈各位点点举报,不要误解、误传,帮忙想想办法早点take it down. 多说两句。 1.对于 Sora 这样的复杂系统,人才第一,数据第二,算力第三,其他都没有什么是不可替代的。 2.在问 Sora 为什么没出现在中国的同时,可能也得问问假设真的出现了(可能很快),我们有没有准备好? 如何能保证知识和创意的通畅准确传播让每个人拥有讲述和传播自己故事的「超能力」,做到某种意义上的信息平权。但是又不被恶意利用,变成某些人某些组织的谋利和操纵工具。oai 有一整套的 redteaming, safety guardrail 的研究部署,欧美有逐渐成熟的的监管体系,我们准备好了吗? 这件事跟技术成熟前,生成点小打小闹的漂亮图片不是一个量级,真相捕捉和黑镜里讲的故事,很有可能很快变成现实。 我之后在 nyu 也会开展一些相关的研究,我想这也是学术界可以为这个时代肩负的重责之一。 3.真是求求了,人到中年,害丢这么大人。拜托帮忙举报下
清华博士李一舟,AI搞钱第一人
作者 | 史慧芳 来源| 创头条 有人说,AI 热潮里,赚到钱的只有卖算力的和卖课的。 这句话不无道理。 AI应用开发者都在替平台打工,平台在替显卡厂打工,最后钱都到了英伟达。 许多估值达数亿美元的AI初创公司,收入几乎为 0 。 国外有一家AI绘画公司,成立4个月就倒闭了。 关门前,创始人痛心疾首地说: 这玩意根本赚不到钱。 国内也有很多AI创业者辛苦地开发应用,要论搞钱,却被一个卖AI课的给秒杀了。 如果你关注科技或AI,你大概率会在抖音刷到过李一舟。 李一舟堪称卖课个体户“天花板”。曾有过靠卖课月入上千万元的战绩。 目前他在抖音坐拥325万粉丝。如今又在朋友圈打广告卖课了。这是要在 新的阵地上开启变现之旅了? -1- 清华美院博士,卖课赚了上千万 近一年多来,短视频平台上掀起一股卖AI课的风潮。一位自称清华博士的大V——李一舟,推出199元的AI课程,在抖音已经吸引了上百万粉丝。 最近,李一舟又开始在微信朋友圈打广告了。这一次,他要卖的是原价999元现价199元的AI课。 噱头还如往常一般,“清华博士教你能听得懂的人工智能课”。而且用上了饥饿营销的手法,“限量前200名同学,每人100万个算力单元”。 近两年来,在知识付费领域,冲出来的网红讲师有很多。 李一舟算是异军突起的一类 , 长期 霸榜 卖课销量 名单。 经常刷抖音的朋友,估计会偶尔刷到李一舟,大力推他的AI课。 就个人观感来说,李一舟最引人注意的标签,是清华大学博士和人工智能。 一提到清华人,大家的印象是务实、低调、技术理想主义者…… 在中国的AI创业大潮中,清华人也往往扮演着“挑大梁”的角色。 当清华博士和AI的标签叠加在一起,李一舟博士的人设也瞬间高大上起来。 不过,李一舟学的专业跟AI八竿子打不着。 李一舟是湖南长沙人,毕业于清华美院,是工业设计和设计创新方法专业、设计战略与原型创新专业的博士。 与很多根正苗红的清华人不同,李一舟本科和硕士就读于湖南大学设计艺术学院。 早在2012年,李一舟就登上《非你莫属》舞台,在节目中舌战BOSS团反被众家企业哄抢,成为“最强势求职者”,自此开始出名。 后来,李一舟创业屡创屡败,直到转战抖音做自媒体教人创业,开始混得风生水起。 清华博士、口才了得,长得还一表人才。 这样的人做自媒体,简直是天选之人。 2021年底,李一舟抓住抖音流量风口,用3个月时间输出创业知识,积累10几万粉丝。 后来, 账号开始起更大的量。李一舟顺势来了波转型,开启他的知识付费之旅。 凭借着抖音创业导师人设,抖音创业课程《一舟一课》大卖,一度冲到抖音创业课程销售榜首。曾拿下4个月变现2300W的战绩,粉丝也长到了一百多万。 2023年初,ChatGPT的流量如山呼海啸一般而来,李一舟果断放弃月销200万的“普通人翻身最后的希望:抖音”,转身推出“一家三口必学的人工智能课”。 不到一个月时间,一套199的GPT课程,就卖了20万份,销售收入超4000万元。 从“抖音大师”瞬间切换到“AI大师”,由“多家亿级企业商业顾问”瞬间切换到“多家亿级企业人工智能顾问”,不得不佩服李一舟抓风口的能力。 -2- 李一舟的自媒体起飞之路 在知识付费这条路上,李一舟绝对是头部主播。有人形容他是“自媒体天才”。 李一舟有着近乎完美的人设: 清华大学博士,三家科技公司创始人,融资数千万,职业经理人,擅长解决AI,商业模式,知识IP和流量问题…… 可以说,几乎满足了大家对于清华、高学历、高知、赚钱、流量的一切想象。 刚开始,李一舟的自媒体之路也没那么顺畅。很长一段时间里,都不温不火。 直到2021年2月14日,他发布了一条跟以前的方向都不一样内容,标题是:35岁之后,有多少朋友和我感触是一样的? 这条视频刚发出去1小时就有4万多播放。李一舟果断给这条视频投流,次日早上,视频播放量变成20万,粉丝量大增。 李一舟判断,这个内容方向或许是抖音想要的。于是他又拍了好几条类似的视频。 比如“ 穷人怎么逆袭”“普通人怎么变有钱”…… 不出意外地,这几条视频中又有一条火了,势头比第一条还要猛。 两天时间,李一舟发了8条视频,有2条爆火,涨粉近10万。 为了抓住了这波流量,李一舟直接在车上开启了直播,一直播了5个小时,回答粉丝的各种问题,下播后粉丝量直接过10万。 自此,命运的齿轮也开始加速转动。 起号成功之后,李一舟正式开启了知识付费之旅。 从卖课到现在,一直都有人骂他,割韭菜、没底线、课程质量差等。 但不得不承认,李一舟在目标人群和游戏规则上,拿捏得很好。 在李一舟的直播间里,他曾经多次提到完全零基础的同学,非常适合学习他这套课程。 他的粉丝画像,是35岁左右的中年人,有的是在家的全职宝妈,有的是有点小钱的小老板……他们有个共同点就是:有点聪明,但不多。 无论看起来多低级、多low的课,只要有人愿意买单,就说明它能解决某部分人的痛点。 同时也告诉我们一个道理:产品只是其中一个环节,游戏规则也很关键。 李一舟“一舟一课”给用户的承诺:每周都给你上一课。这个承诺能让用户感觉到自己在输入知识,这一点是很最重要的。 从2022年9月份开始,李一舟几乎每天都播3个小时,最疯狂的时候,1天会播8个小时,这也让到过直播间的人数从1万变成10万。 此外,李一舟抓风口的能力,也值得普通人学习。AI风口来了,直接开卖人工AI课了,说干就干。 -3- 2024,值得在AI上有所投入 但要避免被“割韭菜” 在这场流量的狂欢中,李一舟博士褪去了文人的脸皮薄,身上多了一副商人的铠甲。 他的成功再次证明,给淘金者卖水、卖地图、卖铲子,比下水淘金的人赚得更多。 自2023年开年不久,ChatGPT爆火,两个月时间全球用户数就突破1亿,而嗅觉最为敏锐的知识付费行业,也在一个月时间内磨好了镰刀。 一位叫鹤老师的卖课人,以前是教人做投资的,也迅速all in AI课。他的《人人必修的人工智能启蒙课》受到1400万粉丝的追捧。 一个名为“诗童AI领学”的抖音号,其上架的《AI新人类商业课》,也获利不菲。 不过,用户对这些课程的褒贬不一。有的被用户直言“水得一匹”“非常的小白级别”,也有人自己就是“韭菜”。 和此前的大数据、区块链、元宇宙热潮一样,ChatGPT火了之后,抖音、快手、知识星球等各大内容平台涌现出一批又一批“AI导师”,相关“课程”不计其数。 这些AI“导师”们的套路万年不变。先立人设,再追热点,接着灌输焦虑,再指出一夜暴富的路径——买课,环环相扣、行云流水。 这几年,抖音卖课培训产生诸多造富神话,除了李一舟,还有大蓝、海参、透透糖等。无论是卖课,还是直播,都是几十万、上百万地进账。 必须要承认目前AI产品所展现出来的能力以及影响,也毫不怀疑AI产品带来的创业机会。 只是绝大部分所谓的“AI课程”,其“含金量”或许根本给不了学员们任何帮助。 为了降低成本,导师们通常会使用质量极低的教学材料,这些材料可能来自于网络上的免费资源,或自己编写的一些简单教程,更有甚者,只做简单的“拼凑”。 有人曾经两度攻击李一舟,第一次说他没真正创过业、却教大家创业;第二次说他清华美术生却教大家人工智能。 尽管网络上各种攻击此起彼伏,但依然阻挡不了李一舟卖课变现的节奏。 任何一个课程或内容,都会有人去反对,去攻击。 对有些人来说,李一舟的课程或许有用,对另一部分人来说,他的课程可能太简单了,难免生出被“割韭菜”的感觉了。 不管怎么说,AI大模型技术已经逐步走进大家的日常生活。 2024年在AI方面投入一些时间学习一下,或者花点钱找一些靠谱人学习AI课,也是值得的。
传2月底大裁员,小米回应:正常年终绩效评估人员调整
集微网消息,此前有小米员工称,小米将于2月底大规模裁员,赔偿标准是N+1,而且“只通知、不协商”。对此,小米集团公关部总经理王化于2月18日在微博发文,强调公司并无任何裁员计划,仅为基于年终绩效评估的正常人员调整。 近日,有认证为小米员工的网友在社交平台上表示,小米在2024年2月29日又要进行一轮大规模的裁员,赔偿标准是N+1,而且只通知,不协商。该网友对此十分感慨:由于3月5日才发年终奖,提前裁员就可以坑员工一波年终奖。该员工还表示,一个大企业搞这种鸡鸣狗盗的事毫无社会责任感。据悉,入职谈薪资时,公司表示该网友是14薪,“强行把月薪压入年终。”“工作一年后,绩效又要看公司脸色,入职3年,年终一次也没有拿全过”。 关于裁员,有小米内部员工向集微网表示,“不是大裁员,每年都会有一定比例优化,这次还是正常比例优化,应该人数很少。” 小米集团公关部总经理王化2月18日发微博称,“过年期间我注意到某职场社交App上出现一则关于我司2024年裁员的信息,开工第一天我就多方确认并无任何裁员计划,仅有基于年终绩效考核的正常人员调整。” 王化还在评论中进一步指出,“我觉得这可能是不想承认自己是绩效不合格的那个人,更不愿意承认团队里面就自己是垫底的人,所以就造谣希望通过一个裁员的大帽子来掩盖自己的不足。”“员工连续三年绩效不合格,给机会了,这种不淘汰?”这又引发网友讨论。 与此同时,小米创办人、董事长兼CEO雷军表示,专注生产旗舰手机的北京昌平智能工厂正式投产,年产能超过千万部,为小米历史上首座自有大规模工厂,也是小米智能制造的另一个关键里程碑。 据了解,该工厂隶属于小米昌平园区,整个园区占地287亩,总投资121亿,其中小米手机智能工厂第一期投入24亿元。园区亦包括小米智能工厂、小米创研中心、小米未来产业园区及配套办公大楼。小米计划今年底前所有产线投产,绝大部分工作将由智能机器人自主完成,实现日均产量可达3万部智能手机。 雷军还发文称,目前正为小米SU7汽车上市做最后准备,为了能让自己把更多精力放在汽车业务上,公司决定,小米集团总裁卢伟冰兼任小米品牌总经理,以后小米手机发布会也将由卢伟冰主讲,而Redmi市场总经理王腾接任Redmi品牌总经理。 小米14 Ultra暨“人车家全生态”新品发布会已定档2月22日19:00,目前小米14 Ultra旗舰手机的外观已公布,相比上一代小米13 Ultra更加轻薄,配备全等深微曲屏,延续经典的相机圆环设计,影像方面依旧采用徕卡光学,配备四颗后置摄像头。
Sora到底懂不懂物理世界?一场头脑风暴正在AI圈大佬间展开
Sora 到底是不是物理引擎甚至世界模型?图灵奖得主 Yann LeCun、Keras 之父 Francois Chollet 等人正在深入探讨。 最近几天,OpenAI 发布的视频生成模型 Sora 成了全世界关注的焦点。 和以往只能生成几秒钟视频的模型不同,Sora 把生成视频的长度一下子拉长到 60 秒。而且,它不仅能了解用户在 Prompt 中提出的要求,还能 get 到人、物在物理世界中的存在方式。 以经典的「海盗船在咖啡杯中缠斗」为例。为了让生成效果看起来逼真,Sora 需要克服以下几个物理难点: 规模和比例的适应:将海盗船缩小到能够在咖啡杯中缠斗的尺寸,同时保持它们的细节和结构,是一个挑战。AI 需要理解和调整这些对象在现实生活中的相对尺寸,使得场景在视觉上显得合理;流体动力学:咖啡杯中的液体会对海盗船的运动产生影响。AI 模型需要模拟液体动力学的效果,包括波浪、溅水和船只移动时液体的流动,这在计算上是复杂的;光线和阴影的处理:为了使场景看起来真实,AI 需要精确地模拟光线如何照射在这个小型场景中,包括咖啡的反光、船只的阴影,以及可能的透光效果;动画和运动的真实性:海盗船的运动需要符合真实世界的物理规律,即使它们被缩小到咖啡杯中。这意味着 AI 需要考虑到重力、浮力、碰撞以及船体结构在动态环境中的行为。…… 虽然生成效果还有些瑕疵,但我们能明显感觉到,Sora 似乎是懂一些「物理」的。英伟达高级研究科学家 Jim Fan 甚至断言,「Sora 是一个数据驱动的物理引擎」,「是一个可学习的模拟器,或『世界模型』」。 部分研究者同意这样的观点,但也有不少人反对。 Yann LeCun:生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同 图灵奖得主 Yann LeCun 率先亮明观点。在他看来,仅仅根据 prompt 生成逼真视频并不能代表一个模型理解了物理世界,生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同。 他接着讲到,模型生成逼真视频的空间非常大,视频生成系统只需要产生一个合理的示例就算成功。不过对于一个真实视频而言,其合理的后续延续空间却非常小,生成这些延续的代表性片段,特别是在特定行动条件下,任务难度更大。此外生成视频的后续内容不仅成本高昂,实际上也毫无意义。 因此,Yann LeCun 认为,更理想的做法是生成视频后续内容的抽象表达,并消除与我们可能所采取动作无关的场景中的细节。 当然,他借此又 PR 了一波 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture,联合嵌入预测架构),认为上述做法正是它的核心思想。JEPA 不是生成式的,而是在表示空间中进行预测。与重建像素的生成式架构(如变分自编码器)、掩码自编码器、去噪自编码器相比,联合嵌入架构(如 Meta 前几天推出的 AI 视频模型 V-JEPA)可以产生更优秀的视觉输入表达。 图源:https://twitter.com/ylecun/status/1758740106955952191 François Chollet:只让 AI 看视频学不成世界模型 Keras 之父 François Chollet 则阐述了更细致的观点。他认为,像 Sora 这样的视频生成模型确实嵌入了「物理模型」,但问题是:这个物理模型是否准确?它能否泛化到新的情况,即那些不仅仅是训练数据插值的情形? Chollet 强调,这些问题至关重要,因为它们决定了生成图像的应用范围 —— 是仅限于媒体生产,还是可以用作现实世界的可靠模拟。 Chollet 通过海盗船在咖啡杯中缠斗的例子,讨论了模型能否准确反映水的行为等物理现象,或者仅仅是创造了一种幻想拼贴。这里,他指出模型目前更倾向于后者,即依赖于数据插值和潜空间拼贴来生成图像,而不是真实的物理模拟。有人将这种行为类比为人类做梦,认为 Sora 其实只是达到了人类做梦的水平,但是逻辑能力依然不行。 Sora 生成的人类考古视频,椅子在画面中凭空出现,而且不受重力影响漂浮在空中。 Chollet 指出,通过机器学习模型拟合大量数据点后形成的高维曲线(大曲线)在预测物理世界方面是存在局限的。在特定条件下,大数据驱动的模型能够有效捕捉和模拟现实世界的某些复杂动态,比如预测天气、模拟风洞实验等。但这种方法在理解和泛化到新情况时存在局限。模型的预测能力依赖于其训练数据的范围和质量,对于那些超出训练数据分布的新情况,模型可能无法准确预测。 所以,Chollet 认为,不能简单地通过拟合大量数据(如游戏引擎渲染的图像或视频)来期望得到一个能够泛化到现实世界所有可能情况的模型。这是因为现实世界的复杂性和多样性远超过任何模型能够通过有限数据学习到的。 田渊栋:学习物理需要主动学习或者策略强化学习 针对 Jim Fan 的观点,一些研究者提出了更激进的反驳,认为 Sora 并不是学到了物理,只是看起来像是学到了罢了,就像几年前的烟雾模拟一样。也有人觉得,Sora 不过是对 2D 像素的操纵。 图源:https://twitter.com/IntuitMachine/status/1758845715709632873 当然,Jim Fan 对「Sora 没有在学习物理,而只是操纵 2D 像素」这一说法进行了一系列反驳。他认为,这种观点忽略了模型在处理复杂数据时所展现出的深层次能力。就像批评 GPT-4 不是学习编码,只是随机挑选字符串一样,这种批评没有认识到 Transformer 模型在处理整数序列(代表文本的 token ID)时所表现出的复杂理解和生成能力。 图源:https://twitter.com/DrJimFan/status/1758549500585808071 对此,谷歌研究科学家 Kevin P Murphy 表示,他不确定最大化像素的可能性是否足以促使模型可靠地学到精确的物理,而不是看似合理的动态视觉纹理呢?是否需要 MDL(Minimum description length,最小描述长度)呢? 图源:https://twitter.com/sirbayes/status/1759101992516112864 与此同时,知名 AI 学者、Meta AI 研究科学家田渊栋也认为,关于 Sora 是否有潜力学到精确的物理(当然现在还没有),其背后的关键问题是:为什么像「预测下一个 token」或「重建」这样简单的思路会产生如此丰富的表示? 他表示,损失函数如何被激发的并不重要,损失函数的设计动机(无论多么哲学化或复杂)并不直接决定模型能否学习到更好的表示。事实上,复杂的损失函数可能与看起来很简单的损失函数实际上产生了类似的效果。 最后他称,为了更好地理解事物,我们确实需要揭开 Transformers 的黑匣子,检查给定反向传播的训练动态,以及如何学习隐藏的特征结构,并探索如何进一步改进学习过程。 图源:https://twitter.com/tydsh/status/1759293967420805473 田渊栋还表示,如果想要学习精确的物理,他敢打赌需要主动学习或者策略强化学习(无论如何称呼它)来探索物理的精细结构(例如物体之间的相互作用、硬接触)。 图源:https://twitter.com/tydsh/status/1759389064648888395 其他观点:Sora 被认为是「数据驱动的物理引擎」太荒谬 除了众多 AI 圈大佬之外,也有一些专业性的观点开始反驳 Sora 懂物理引擎这一说法。 比如下面这位推特博主,他认为 OpenAI 是数据驱动的物理引擎这一观点是荒谬愚蠢的, 就好像收集了行星运动的数据并将它们喂给一个预测行星位置的模型,然后就得出该模型内部实现了广义相对论的结论。 图源:https://twitter.com/ChombaBupe/status/1759226186075390033 他称,爱因斯坦花了很多年时间才推导出了重力理论的方程。如果有人认为随机梯度下降(SGD)+ 反向传播仅凭输入输出对就能理解一切,并在模型训练中解决问题,那这个人对于机器学习的理解是有问题的,对机器学习的工作方式了解也不够。 爱因斯坦在理论推导中对现实做出了很多假设,比如光速恒定、时空是灵活的结构,然后推导出了微分方程,其解揭示了黑洞、引力波等重大发现。可以说,爱因斯坦利用因果推理将不同的概念连接了起来。 但是,SGD + 反向传播并不是这样,它们只是将信息压缩到模型权重中,并不进行推理,只是更新并转向实现具有最低误差的参数配置。 他认为,机器学习(ML)中的统计学习过程可能会显然低误差「盆地」,即无法探索不同的概念, 因为一旦陷入这些低误差「盆地」或者局部最小值就无法重新开始。 因此,SGD + 反向传播发现了看似有效但却很容易崩溃的、脆弱的解决方案捷径。这就是为什么深度学习系统不可靠并且实际训练起来很难,你必须在现实中不断更新和训练它们,这就很麻烦。 梯度下降的工作原理就像一只苍蝇寻找气味源一样,即苍蝇跟随空气中的化学浓度向下移动,从而引导它导向气味源。但如果仅依赖这种方式,则很容易迷路或陷入困境。 在机器学习中,模型的可调节参数就像苍蝇,训练数据就像气味源,目标函数测量的误差就像气味。而调整模型权重的目的是向着气味源(这里是低误差,相当于更浓的气味)移动。 最后,他得出结论,如果认为机器学习模型仅仅通过训练行星运动的视频就能在内部学到广义相对论,那就更荒谬了。这是对机器学习原理的严重误解。 此外,有网友指出 Sora 视频示例中充满了物理错误,比如一群小狗在雪中玩闹的场景就很糟糕,大块雪的运动就完全违反了重力(是否真如此,有待判断)。 图源:https://twitter.com/MikeRiverso/status/1759271107373219888 Sora 到底懂不懂物理?将来会不会懂?「预测下一个 token」是不是通往 AGI 的一个方向?我们期待各路研究者进行进一步验证。
Sora来了,字节发力:张楠的重任和挑战
OpenAI再次引发全球注目。 北京时间2月16日,OpenAI发布了文生视频大模型Sora。从官方介绍看,Sora能够根据文本提示创建详细的视频,扩展现有视频中的叙述以及从静态图像生成场景,最长能生成60秒视频。 这熟悉的一幕,让人梦回2023年。彼时,ChatGPT引发了大模型的浪潮,掀起了全球范围内的AI军备竞赛。到了今年,OpenAI再次扔出一枚石子,在文生视频的池子里激起涟漪。 Sora让“一句话生成视频”变成可能,这是一场人工智能改变视频制作的革命,全球短视频巨头字节跳动也不能忽视这个浪潮。 图例 巧合的是,Sora问世一周前,字节跳动宣布了一项人事变动,原抖音集团CEO张楠宣布,自己已经辞去集团CEO一职,未来把精力聚焦在剪映的发展上。字节跳动CEO梁汝波表示,感谢张楠过去带领中国信息平台业务做出的贡献和突破,期待她在新岗位上再接再厉。 作为元老级员工,张楠已经加入字节跳动十年整,主导推出了抖音、火山等产品。她带领抖音完成了对竞争对手的反超,成为字节跳动实现二次飞跃的关键人物。如今,抖音的日活已经超过6.5亿,成为全球范围内短视频领域的佼佼者。 高层的变动常常伴随业务的调整,让最熟悉抖音生态的人来负责剪映,字节跳动的目标很明确,要在AI文生视频制作方面抓住新的爆发机遇。 据时代周报报道,接近剪映的人士透露,过去一年,张楠已经把绝大多数精力倾斜到剪映先关的业务上,并亲自带队寻求在AI辅助创作上有所突破,并即将推出一个AI生成和视频的产品。 ChatGPT和Sora给字节跳动带来了新的启发,也带来了更多压力。过去一年,字节跳动延续超级APP的逻辑,接连推出了多款基于AI技术的产品,分布对话、工具、互动剧情等多个类别,包括豆包、扣子等APP。 动作很多,但速度不快,成果不显,这让字节跳动感到焦虑。年初内部会议上,梁汝波把对技术部门的不满表达得很直白。他说,字节跳动居然直到2023年才开始讨论GPT,而业内做得比较好的大模型创业公司都是在2018年至2021年创立的。 AI风口下,字节还没能大力出奇迹,张楠再次担任了冲锋者的角色。能否带领剪映再次创造奇迹,对张楠和字节跳动来说至关重要,这决定了字节跳动能否走出增长困境,寻找到新的生机。 1、Sora来了,压力给到了字节跳动 一位时尚女性走在充满温暖霓虹灯和动画城市标牌的东京街道上。她穿着黑色皮夹克、红色长裙和黑色靴子,拎着黑色钱包;她戴着太阳镜,涂着红色口红;她走路自信又随意…… 潮湿积水的街道倒映着上空的影像、女性皮肤上的毛孔清晰可见,如此逼真写实的视频画面,出自AI之手。 Sora示例视频,来源OpenAI官网 没有任何预告,OpenAI再放大招。北京时间2月16日OpenAI在社交平台X发帖,首次对外公布了名为Sora的文生视频AI模型。 Sora带来的震撼,不亚于去年的ChatGPT,瞬时成为开年最火爆的话题之一。 事实上,文生视频并非新鲜事物。在Sora发布前,根据知名投资机构a16z统计,截至2024年底,市场上共有21个公开的AI视频模型,包括大众熟知的Runway、Pika、Genmo以及Stable Video Diffusion等等。 但Sora为何会如此惊艳,并以颠覆性再次搅动AI行业?理解力、还原力是Sora效果超预期的核心。 OpenAI官网上的多段视频也证明了Sora的能力。两艘海盗船在一杯咖啡中航行,在泛白的咖啡泡沫中互相激斗;载满乘客的列车驶过光影交替的城市,车窗上投射出生动的车内倒影;舞龙队伍在周边人群的围观和随行中前进,远近透视真实感十足。 在视频时长上看,用户只需要输入一段文本,Sora就能自动生成最长一分钟的高清视频。这超出了市面上的大多数产品。根据a16z统计,现有的AI视频模型制作的视频长度大都在10秒以内,像此前大热的Runway Gen 2、Pika,其制作的视频长度分别只有4秒和3秒。 更重要的是,Sora对真实世界的理解能力和还原能力都超出了市面现有的大模型。 正如OpenAI在官方博客上写道,Sora不仅可以理解用户的需求,还知道这些事物在现实世界如何存在。具体而言,Sora不仅能实现一镜到底,还能完成多角度镜头、分镜头的切换,更能还原真实世界中的光影反射、人类行为等。 超预期的表现离不开技术支撑。据OpenAI介绍,因使用Transformer架构,Sora具有极强的扩展性,同时在基于过去对DALL·E和GPT的研究基础构建上还利用了DALL·E 3的重述提示词技术,为视觉模型训练数据生成高描述性的标注。 Sora的出现能否掀起中国乃至全球范围新一轮的AI军备竞赛尚不可知,但能生成60s视频的Sora,把压力实实在在给到了字节跳动。因为60s视频所处的赛道,正是字节跳动王牌业务抖音的大本营。 图源抖音官网 在抖音生态越来越丰富后,为了服务内容创作者,剪映也应运而生。背靠抖音的流量池,截至2021年,剪映的月活用户已经突破1亿,是国内最大的移动视频编辑产品。而TikTok在全球的风靡,也带动了剪映海外版CapCut的下载量激增。 剪映之所以能够如此风靡,原因在于降低了门槛,让普通人都能够更快更简单地产出视频内容。 而近两年,随着AIGC的火爆,视频制作门槛将被再次降低。这也是如今Sora对剪映产生威胁的核心原因:更多人将倾向于选择门槛更低,但效果更好的平台,剪映的用户将可能被AI视频生成产品抢走。 为了留住用户,同时也为了抓住新的机会,剪映布局AIGC几乎是必然。 2023年11月,剪映测试名为“Dreamina”的AIGC工具,用户只需输入一段文字,Dreamina即可生成四幅由AI生成的创意图像。这些图像可以从抽象、写实等多个维度生成,满足不同用户的审美需求。 彼时,据Tech星球报道,消息人士透露,该工具未来会用于抖音的图文或短视频的内容创作,丰富抖音在AI创造方面的内容库。 不过从效果来看,目前剪映面临和Runway、Pika、Genmo等产品一样的困境:视频的运动不自然,保真度不高、视角单一等问题,这些问题本质上是技术问题,Sora靠技术解决了这些问题,威胁到“剪映们”生存的同时,也给“剪映们”提供了思路。 今年,原抖音集团CEO张楠卸任,转而投入剪映的发展,透露出抖音乃至字节对AI创作的重视。值得关注的是,在张楠发给剪映的内部信中,张楠提到,AI图像生成技术正在内容创作工具行业带来巨大的变化和可能性。 如今,Sora的横空出世,给了字节跳动压力,它不能再慢了,而如何带剪映突围,则成了张楠新阶段的重任。 2、张楠要为字节跳动再次“开疆” 加入公司十年,原抖音集团CEO张楠算得上是字节跳动的功臣。某种程度上看,字节跳动短视频业务能够快速“开疆扩土”,靠的就是张楠。 2015年开始,张楠先是带着团队推出了火山小视频,上线后迅速爆火,日活跃用户很快突破5000万;2016年,张楠从0到1推出了抖音,为当下国内最火的短视频APP奠定了基础,如今抖音的日活超过了6.5亿。 2020年3月12日,字节跳动在成立八周年之际,宣布张楠担任字节跳动(中国)CEO,作为中国业务总负责人,全面协调公司中国业务的产品、运营、市场和内容合作,包括今日头条、抖音、西瓜视频、搜索等业务和产品。 张楠,图源字节跳动官网 没过多久,伴随字节组织架构调整,抖音从字节跳动旗下的APP成长为拥有复杂生态的抖音集团,旗下拥有抖音、火山、剪映、轻颜相机等多个APP,张楠出任抖音集团CEO。 身份的变化,让张楠更像是幕后掌控抖音全局的指挥官,而非冲锋陷阵的将军,但她始终是最了解抖音生态的人。 伴随市场环境的变化,抖音短视频的增长不及以前是事实,但抖音要为字节寻找新增量的目标没变。AI的东风越吹越大,原本是抖音视频创作工具的剪映站在风口之上,这是个机会,字节跳动必须抓住。 这时候,张楠的位置和角色很重要,最了解抖音的人,现在转去负责剪映。 离开自己一手带出来的抖音,张楠在告别文中表示,“在未来的十年再折腾一些我热爱的事情”。 张楠职位的变化,与其说是她离开抖音权力中心,不如说是被放在了新的关键位置上,也释放出字节要在AI领域突围的信号。 就在张楠辞任抖音CEO一周前,字节CEO梁汝波在字节举行的2024年度全员会上发表了“始终创业,逃逸平庸的重力”的内部讲话。 在这场分享会上,梁汝波多次提及“危机感”一词,梁汝波甚至还将“加强危机感”列入年度目标。他坦言,最大的危机感,是担心字节作为一个组织,正在变得平庸,无法取得新的突破。 字节跳动CEO梁汝波,图源字节范儿微信公众号 当短视频业务趋近天花板,字节需要找到新的增长点。当OpenAI的两枚炸弹证明了AI行业蕴藏的想象力,字节跳动作为一家拥有丰富内容生态的公司,拥有天然的AI使用场景,必须跟上AI的脚步,用AI技术为自身寻找突破。 “字节跳动是最好的平台,既有梦想,又务实的浪漫,我很期待和剪映的小伙伴们一起造梦,与这个AI的时代一起成长,共同绘制出脑海中的奇幻世界。”张楠如此写道。 这个AI梦,不只属于张楠自己,更肩负着字节跳动的希望。 3、AI时代,字节跳动的全球挑战 如果一家创业公司2023年上半年营收超越腾讯,2024年开年估值达到2250亿美元,位于全球独角兽榜首,那这家公司的年度关键词会是什么? 不是信心、不是振奋,字节跳动CEO梁汝波给出的答案是危机感。 梁汝波提到,组织上,字节跳动变得平庸:低效、迟钝、标准低;人才管理上,去肥增瘦效果不明显,对优质人才吸引力降低;业务上,核心业务领先不明显,其他业务需要突破。 “对机会敏感度不如创业公司”,公司业务上迟钝加重了梁汝波的危机感。对大模型的技术浪潮跟进太慢,就是梁汝波感到危机的原因之一。 2023年,由OpenAI开启了“ChatGPT热”,也掀起了全球范围内的GPT竞赛,国内外多个知名互联网巨头都推出了自研大模型产品。 回看字节跳动的动作:2023年1月组建了首个大模型团队,将远在新加坡负责TikTok技术负责人朱文佳调回国内担任团队的业务负责人;2023年5月,字节跳动创始人张一鸣忙着研究OpenAI的一系列论文,并且常常读至深夜。 只是,相比字节跳动曾经的战斗力,在新的AI时代,字节跳动似乎没能一鸣惊人。 图源字节跳动官网 当其他公司都在加入大模型竞赛,一个接着一个产品陆续推出后,字节跳动在2023年8月才推出自研大模型“云雀大模型”。在此之后,字节跳动的AI动作才变得快速而频繁起来。 先是AI对话产品“豆包”开启测试,它的前身是字节内部代号为“Grace”的AI项目,可以生成歌词、小说、文案等文本内容,还可以提供数学计算、翻译、英文写作等功能;后有扣子、AI角色互动APP“话炉”、AI产品“PicPic”等产品进入内测和研发阶段。 目前,字节在国内外已上线十余款AI产品,除了上述提到的产品,还有“AI搜”、 AI情绪伴聊机器人的“抖音小晴”、 针对电商内容创作的产品“即创”、AI工具合集小悟空(ChitChop)、 AI 剧情互动平台BagelBell等。 这些产品的背后,是一个全新的AI部门Flow,也是字节在AI时代的排头兵。据36氪报道,Flow部门技术负责人为字节跳动技术副总裁洪定坤。一位知情人士告诉36氪,这一新部门的业务带头人,为字节大模型团队的负责人朱文佳;据Tech星球报道,字节跳动产品与战略副总裁朱骏已负责Flow部门的产品线。 调用多名主力干将,字节发力AI的意图已经十分明显。只是,虽然在AI的投入不少,但字节系产品要突围并不容易。比如,“豆包”的推出不仅比ChatGPT晚了八个月,从效果上看,多家媒体评测结果显示,“豆包”的智能化水平在大模型C端助理类产品中没有明显优势。 图例 一个明显的变化是,到了AI时代,字节跳动还处在追随者的角色,且尚未有弯道超车的迹象。 而放眼TikTok在全球的发展,要面对的挑战和竞争也不少。在这种情况下,字节跳动在AI时代还没有自己的独特优势,甚至有可能被新技术颠覆,这或许正是梁汝波的危机感所在。 “字节跳动目前的业务有非常大的惯性,哪怕团队不额外努力,公司仍然可以依赖惯性滑行很长一段时间,但这是很危险的。” 梁汝波提到。 在过去的十年,字节跳动抓住了短视频时代的红利,而下一个十年,如何在AI时代,从追随者变成创造者,保持创业状态继续突围,考验着字节跳动。正如梁汝波所说,只有保持危机感和始终创业的心态,字节跳动才能“逃逸平庸的重力”。

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