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原標題：人大盧志武：只要拿到更多算力，超過Sora也不是那么難的事｜中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會
關(guān)鍵字：模型,報告,視頻,效果,時空
文章來源：量子位
內(nèi)容字數(shù)：7243字

內(nèi)容摘要：

編輯部 整理自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI一支人大系大模型團隊，前后與OpenAI進行了三次大撞車！
第一次是與Clip，第二次是與GPT-4V，最新一次撞在了Sora上：
去年5月，他們聯(lián)合并聯(lián)合伯克利、港大等單位于在arXiv上發(fā)表了關(guān)于VDT的論文。
那時候，該團隊就在在技術(shù)架構(gòu)上提出并采用了Diffusion Transformer。并且，VDT還在模型中引入統(tǒng)一的時空掩碼建模。
這個團隊，正由中國人民大學高瓴人工智能學院教授盧志武帶隊。
Sora問世已經(jīng)兩個多月，現(xiàn)在這支國產(chǎn)團隊在視頻生成領(lǐng)域的進度怎么樣了？什么時候我們能迎來國產(chǎn)Sora的驚艷時刻？
在本次中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會上，盧志武對上述問題進行了毫無保留的分享。
為了完整體現(xiàn)盧志武的思考，在不改變原意的基礎(chǔ)上，量子位對演講內(nèi)容進行了編輯整理，希望能給你帶來更多啟發(fā)。
中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會是由量子位主辦的行業(yè)峰會，20位產(chǎn)業(yè)代表與會討論。線下參會觀眾近千人，線上直播觀眾300萬，獲得了主流媒體的廣泛關(guān)注與報道。
話題要點VDT使用Transformer作為基礎(chǔ)模型，能更好地捕捉長期或不規(guī)則的時間依賴性；
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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破