今天小编分享的科学经验：Sora三巨头首次解密幕后信息，CTO：最快年内开放，欢迎阅读。
"Sora 最快今年内开放公测。"
在一场访谈中，OpenAI CTO Mira Murati 亲自透露了这一消息。
短短 10 分钟里，Sora 技术细节、进展、规划等当下最热议的问题，都有了更进一步解答：
生成 20 秒的 720P 视频只需几分钟
计算资源远超 ChatGPT 和 DALL · E
目前正在进行正在进行红队测试
未来版本有望支持视频声效
而且还向外界传递了一层重要信息：
OpenAI 在考虑发布这项技术时，抱有非常谨慎的态度。
" 我们希望电影界人士和世界各地的创作者都能参与进来，与我们共同探索如何进一步推动这些行业发展。"
加上前几天，Sora 的三名研发主管—— Tim Brooks、William Peebles 和 Aditya Ramesh，也参与了一场 16 分钟的播客访谈。
综合两场对话，关于 Sora 背后的秘密，也有了更多蛛丝马迹可以探寻。
Sora 背后还有多少秘密？
关于 Sora，人们最关心也最期待的，可能就是什么时候才能上手体验了。
对此，Mira 表示 Sora 正在进行红队测试，以确保工具的安全性，并且不会产生偏见或其他有害问题。
对于具体的时间，Mira 也立下了 flag ——今年年内让 Sora 与广大用户正式见面。
此外，两场对话中谈到的其他话题，可以分为技术细节、项目规划和未来展望三个部分。
揭开更多技术细节
技术方面，三人团队表示，Sora 更像是介于 Dall · E 这类扩散模型和 GPT 之间。
训练方式类似于 Dall · E，但架构上更像 GPT 系列。
训练数据是不方便说滴（doge），大致就是公开数据和 OpenAI 已获授权的数据。
不过他们专门 cue 了一个点：通常影像、视频模型都是在一个固定尺寸上进行训练，而 Sora 使用了不同时长、比例和清晰度的视频。
具体方法之前的技术报告已经有了说明，就是用 "Patches" 来统一不同的视觉数据表现形式。
然后可以根据输入视频的大小，训练模型认识不同数量的小块。通过这种方式，模型能够更加灵活学习各种数据，同时也能生成不同分辨率和尺寸的内容。
性能方面，Mira 和三人组的说法则略有不同：
三人组透露，有一次给 Sora 布置好任务后，出去买了杯咖啡，结果回来之后视频还没做好。
而 Mira 这边的回答则是，Sora 生成 720P 分辨率、长达 20 秒的视频内容，只需要几分钟就能完成。
当然，具体消耗的时间，还要取决于任务复杂程度等多种因素，不能简单一概而论。
不过 Mira 这边表示，在正式发布之前将继续努力优化算法，以降低所需的算力。
这些问题还需解决
而针对 Sora 存在的不足，他们的回答也很坦诚，表示其还存在无法完美处理手部的生成，渲染复杂的物理过程也存在一定难度等一系列问题。
除了这些 bug 型的缺陷之外，Sora 不能给视频添加声音也算一个美中不足之处，对此三人组给出了这样的回应：
很难确定什么时候能有这样的功能，但这并非一个技术问题，而是目前有优先级更高的问题需要解决。
目前，Sora 还是更关注视频本身的生成，研究重点是提高视频的画质和帧率。
所以，能够加入声音当然是更好的，但现在的当务之急，还是要把视频能力先搞上来。
而 Mira 对此的回答则更像是给人们吃了一颗定心丸——未来版本有望支持视频声效，增强用户体验。
而除了这些产品本身的问题之外，为 Sora 生成的视频加入溯源信息，以防出现造假，也是 OpenAI 当下的一项重要任务。
同时，负责人和 Mira 都表示，团队始终在收集来自各界的用户反馈，三人组还举例说有用户希望能加入提示词以外，更精细、直接的控制方式，团队将此作为了重点考虑的一个方向。
Sora，未来可期
最后，针对 Sora 的未来，负责人给出了很高的预期，并表示其将不仅仅在视频创作方面发挥作用。
我们的世界充满了视觉信息，其中有很多无法仅通过文本来传达。
所以，虽然像 GPT 这样的语言模型已经对世界有了深刻的理解，但如果它们无法像人类一样 " 看 " 到视觉的世界，对世界的认识就会有所缺失。
因此，负责人对 Sora 及未来可能在其基础上开发的其他 AI 模型充满了期待——通过学习视觉信息的方式理解这个世界，在未来能够更好地帮助人类。
对此有网友表示，这的确是个好消息，Sora 的意义不仅在于其本身，而且还会对其他 AI 产生影响。
另一边，已经有人在期待 Runway 等前任王者对此的反应了。
不过，虽然团队自己说 Sora 在未来能够理解人类世界，但它到底能不能真的算世界模型，还存在不小的争议。
Sora 是世界模型吗？
针对这个问题，正反双方各执一词，支持者的主要理由，是认为从 Sora 生成的视频中能看出其对物理世界的理解。
而反方则不认同 Sora 是世界模型，代表人物是图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 LeCun。
近期，LeCun 点赞了一篇澳大利亚学者的万字长文，文章的核心观点就是认为 Sora 不是世界模型。
其中最核心的原因，是 Sora 并没有物理引擎来运行前向时间模拟，而且训练过程是端到端完成的，数据中并没有物理规律信息。
即便是抛开训练和生成过程，单从表现上看，Sora 的输出也出现了违反重力、碰撞动力学等物理规律的情况。
△Sora 生成的 " 反重力玻璃杯 "
所以，作者认为，将 Sora 称为世界模型是缺少充分依据的。
而人们比较关心的另一个问题，是 Sora 的训练过程，是否使用了虚幻引擎（Unreal Engine）5。
不过作者也没有给出确切结论，只表示这只是猜测，目前并没有确切的证据表明 Sora 确实使用了 UE5 进行训练。
而要想进一步揭开这些问题，或许要 OpenAI 再次自己出来公布，或者直接开源了。
One More Thing
虽然两场访谈的确透露出了不少干货，但针对人们同样广为关心的训练数据来源问题，无论是三人团队还是 Mira，说法都十分模糊——
Sora 的训练过程中使用的是公开可用和已获得授权的数据源。
但对于 YouTube、Instagram 和 Facebook 上的视频是否被用作训练数据，Mira 则是顾左右而言他：
我不知道，但如果这些数据是公开可用的，他们也许是（训练）数据（的一部分）……我不确定
不过，这个说法的可信度先放下不谈，即便真的如 Mira 所说，也有网友并不认账：
OpenAI 好像觉得，只要是公开的数据就可以随便用，呵呵
参考链接：
[ 1 ] https://www.youtube.com/watch?v=Srh1lut4Q2A（第 53 分钟开始）
[ 2 ] https://www.youtube.com/watch?v=mAUpxN-EIgU
[ 3 ] https://artificialcognition.net/posts/video-generation-world-simulators/
