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徐兵对这些看得很开。他没什么接受不了的事。他不抱怨短剧抢市场,他自己也刷短视频,一刷刷三四个小时。“我不能因为我干长剧,就说它是个垃圾。那垃圾我为什么每天刷啊?”,在这个行业里,这是一条不太寻常的路。他不做委托创作,不研究市场,不关心数据,这些放在今天的行业环境里,听起来像是一种奢侈。平台讲先例,讲数据,讲流量公式。一个既不迎合市场、也不研究观众的创作者,凭什么还能一直有戏可拍、有人愿意演、有平台敢投?
此前有海外的AI博主测试其代理编程能力世界第一,综合编程能力世界第三,仅次于Opus 4.6及Gemini 3 Pro,但超越了Opus 4.5。,如果只从技术论文或公开视频看,中美在机器人领域的差距并不直观。波士顿动力的后空翻视频依然惊艳,特斯拉的Optimus 进展也备受关注。但当机器人真正进入交易环节、物流系统和售后体系时,差距开始显性化。,如果AI可以完成一切,是不是真实本身就不再重要了?,“我这人就是这样,一方面很恋旧,一方面说不要就不要了。我自己拍的戏我从来不看,自己写的剧本写完了之后就不知道在什么地方了,也不会去找,没有就算了,再写下一个。同样,对环境,他也是“随时搬迁”的。这些年,行业的变化越来越快,长剧和短剧的争夺还没结束,AI已经站到了门口。一个剧集的诞生方式、观看方式、甚至创作方式,都在被重新定义。有人焦虑,有人抵触,有人忙着追赶。
就像徐兵自己的搬家经历一样。以前他在昌平虎峪有一个特别大的自建房,房子里的衣服家具一应俱全,他不想去了,也就再也不去了,东西不要了,房子也不要了。“我再没回去过,换了一个地方住了。”,基于GLM-4.5时期 slime 框架训练与推理解耦”的设计,智谱的新基建进一步实现了生成与训练”的深度解耦,将GPU利用率推向极致。系统支持模型开展大规模的智能体(Agent)轨迹探索,大幅减缓了以往拖慢迭代速度的同步瓶颈,让RL后训练流程的效率实现了质的飞跃。,真正迫在眉睫的威胁在于,当这些超级智能被委以重任去管理复杂的工业流程或软件架构时,它们可能会因为一次细微的逻辑扰动,在瞬间制造出人类无法理解也无法拦截的混乱风暴。,中间各种不同画风的梦境中主角在快速坠落切换的时候,看得人整个汗毛都起来了,就恍然间看到了国外大片的感觉,情绪张力太够味了。
另外超越Claude也没说一定超越Opus 4.6及Sonnet 4.6,超越之前的4.5版也一样可以收获大量用户,毕竟Ahthropic这公司牛归牛,但也太封闭了,不仅主观上非常敌视国内的开发者,同时在美国市场上也非常敌视第三方,让人理解不能。,火山引擎负责人谭待在采访中透露,Seedance 2.0在研发过程中融入了大量具有东方美学特征的视觉素材,其在镜头调度与复杂视觉交互表现方面具备突出能力,能够高度契合晚会导演团队的创意需求。,对于凶猛而来的AI,徐兵也抱着随遇而安的态度。等到AI彻底大众化、彻底稳定的那一天,“最后拼的还是一个审美,你操作这件事的审美。AI是个工具,它不可能把我们这个行业所有人取代掉。”
此前,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克曾在社交平台上转发该模型演示视频并评价称“进展迅速”。部分海外用户在体验后也表示,该技术有望为电影工业带来显著变化。,王朔同时指出,尽管系统准确度已较高,但鉴定结果偶尔仍会与专业机构结论存在细微差异。提升鉴定稳定性与泛化能力,是团队目前持续优化的重点方向。,不妥协,还能怎么“活下来”?,面对高维搜索空间指数级膨胀带来的巨大计算挑战,该研究项目通过自主研发底层计算核心、优化并行计算流程、建立自动化任务保存与恢复机制,实现了大规模计算任务的稳定高效运行,整体搜索效率获得数倍提升,累计节约了巨量计算资源。,尽管 Seedance、可灵、Vidu、Sora 等海内外视频大模型不断涌现,为 AI 短剧筑起了技术底座,但这类产品多面向 C 端、聚焦通用视频生成,缺乏对短剧行业的深度适配。想要真正对标传统影视工业化流程,市场迫切需要面向 B 端、能整合行业资源、打通全流程创作的第三方服务平台,这正是可梦 AI 这类平台的机遇所在。