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【人工智能】Sora等视频生成模型并不懂物理规则?| 豆包团队8个月研究成果 | 杨立昆点赞 | DiT架构 | 世界模型 | 泛化能力 | Scaling Law | 最佳拍档 | Podwise
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12 Nov 2024
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【人工智能】Sora等视频生成模型并不懂物理规则?| 豆包团队8个月研究成果 | 杨立昆点赞 | DiT架构 | 世界模型 | 泛化能力 | Scaling Law
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字节跳动的豆包大模型团队经过八个月的研究发现,现有的视频生成模型虽然能够生成看似符合物理常识的视频,但实际上并未真正理解物理规律。即使增加模型的参数和训练数据,这些模型仍然无法掌握像牛顿第一定律这样的基本物理概念,它们只能依靠记忆和模仿已有的数据来生成视频,面对新场景时的泛化能力极为有限。研究团队通过一系列实验,定量分析了模型在不同泛化场景下的表现,揭示了其在视频表征和组合泛化方面的局限性。他们强调,要提升视频生成模型的物理建模能力,关键在于增加组合的多样性,而不是单纯扩大数据量。
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