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2 月 16 日，OpenAI Sora 的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora 基于 Diffusion Transformer 架构，和市面上大部分主流方法（由 2D Stable Diffusion 扩展）并不相同。
最近，OpenAI的Sora又在科技圈投入一枚深水炸弹。全球对于大模型的关注，又一次达到高峰。
OpenAI 推出视频生成模型 Sora 已经一周的时间了，热度不减，作者团队还在持续放出让人眼前一亮的视频。比如「一群爱冒险的小狗探索天空废墟的电影预告片」，Sora 一次生成并自己完成剪辑。
ChatGPT突然失去理智，被网友们吵翻了天。许多用户在请求ChatGPT问题时，发现它开始胡言乱语，大篇重复。不一会儿，OpenAI给出官方解释：下一token概率预测相关，目前bug已修复。
Sora面对的挑战就像是需要处理和理解来自世界各地、不同设备拍摄的数以百万计的图片和视频。这些视觉数据在分辨率、宽高比、色彩深度等方面都存在差异。为了让Sora能够像人类大脑那样理解和生成这么丰富的视觉内容，OpenAI开发了一套将这些不同类型视觉数据转换为统一表示形式的方法。
AI风口延续至2024，甚至愈演愈烈。
万万想不到，一天前还被“誉为”是AI圈里唯一一个可以和奥特曼平起平坐的华人大神李一舟，今天就灰头土脸地销声匿迹。
在过去的 2023 年中，大型语言模型（LLM）在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望 2024 年的开源和研究进展，似乎我们即将进入一个可喜的新阶段：在不增大模型规模的前提下让模型变得更好，甚至让模型变得更小。
由蛋白质和小分子配体形成的结合复合物无处不在，对生命至关重要。虽然最近科学家在蛋白质结构预测方面取得了进展，但现有算法无法系统地预测结合配体结构及其对蛋白质折叠的调节作用。
为了使机器具有人类的想象力，深度生成模型取得了重大进展。这些模型能创造逼真的样本，尤其是扩散模型，在多个领域表现出色。扩散模型解决了其他模型的限制，如 VAEs 的后验分布对齐问题、GANs 的不稳定性、EBMs 的计算量大和 NFs 的网络约束问题。