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"沈娜娜团圆火锅情节",　　来源：南方周末▲  2024年2月，皖北某县相亲沙龙。（南方周末记者陈佳慧/摄）　　看着现场剩下的4名女生，我倒吸一口冷气，也为那些男生感到一丝丝尴尬。沙龙负责人则见怪不怪，她认为大家之所以选择相亲，就是为了提高效率，既然现场没有能看得上的，那就不浪费自己时间。　　讨论的问题，可以筛选出三观接近的人：分手了赠送的贵重礼物该不该归还？该不该看伴侣的手机？该不该向恋人坦白恋爱史？买房后你愿意和公公婆婆住一起吗？没钱要不要生孩子？　　文|南方周末记者陈佳慧　　这是我返乡观察县城青年相亲市场的第二年，与第一年相比，今年因场地不宜搭建舞台，相亲大会规模锐减，变为小而美的情感沙龙。去年名为“万人相亲大会”，虽实际上台相看男女寥寥，但对相亲感兴趣前来围观的人真有上万。（详见《县城相亲大会，现场提问很实际：房子、车子、彩礼丨记者过年》）　　这一次，没有围观群众。沙龙形式为几十位男女青年坐在一起，对两性关系中常见问题进行讨论。这些问题没有标准答案，男女青年在表达各自观点的同时，也默默相看与自己三观相合的人，但前提是物质等硬性条件达标。　　大年初二下午，我旁观了这场情感沙龙，又与沙龙负责人美玲聊了聊这座皖北县城的相亲市场。总体感觉，今年的相亲市场仍是“残酷”得让人不敢直视。　　原定下午两点开始的情感沙龙，推迟了近半个小时，主要因为多数男生爽约或迟到，最终只来了10人左右，是报名人数的五分之一。到场的男生们围坐在房间一角，仿佛有点紧张，有些人佯装低头看手机，却偷偷抬眼打量到场的女生。女生则更坦荡自若，也更守时，二三十名女生分散坐下，沙龙正式开始。　　首先是自我介绍环节，从为数不多的男生开始。这些30岁左右的男生一一介绍自己从事的工作，具体为土木工程、工地消防、灭四害服务、市场营销、装修、音响灯光行业等。一位本科毕业、在上海一家外贸公司工作的未婚男生本颇具优势，但43岁的年龄让他那天几乎没有胜算。　　自我介绍的话筒轮转到女生手里时，让我没想到的一幕出现了，场内一大半女生借口临时有事，匆匆离场。经邻桌的大姐提示，我才后知后觉明白，原来是现场没有她们看得上的人，不值得待下去。看着现场剩下的4名女生，我倒吸一口冷气，也为那些男生感到一丝丝尴尬。　　美玲对这种现象则见怪不怪，她认为大家之所以选择相亲，就是为了提高效率，既然现场没有能看得上的，那就不浪费自己时间。她坦言，当天到场的男生条件确实一般，而到场的女生条件则是中等偏上，其中最先离场的几位女生不仅长得漂亮，而且还是老师。　　在县城，这种错位是常态。美玲介绍，女生条件一般的，很容易就把自己嫁出去了，反而条件太好的不好找。女生自己比较优秀，自然而然就想找个和自己匹配的，比如长相不能太差了，身高、学历不能太低，还要独生子、家庭条件好的，这些条件卡下来，就会发现没有几个符合要求。因为能符合你要求的，同样也能符合别人的要求，大家都想找这样的，那优质男就不一定能看上你了，他可能看上比你更优秀的人。所以说，相亲市场上“劣质男”和“优质女”剩下来的会多一点，但是他们双方看不上对方。　　在这场开局走掉大半的情感沙龙上，美玲按照原计划推进流程，组织剩下的十几个男男女女对30个两性相处问题进行讨论。　　有些问题可以筛选出与自己三观接近的人。如：分手了赠送的贵重礼物该不该归还？该不该看伴侣的手机？该不该向恋人坦白恋爱史？买房后你愿意和公公婆婆住一起吗？结婚该找一个爱我的还是我爱的？没钱要不要生孩子？老婆的弟弟借钱买房，你会借吗？　　有些问题颇为尖锐，但在场青年却统一了答案。如遇到危险伴侣逃跑，绝不原谅。女生都不愿做全职太太，男生也都不愿做全职丈夫。对于伴侣要找恋爱经验多的还是少的，男生统一给出了恋爱经验少的答案。女生一致认为分手后前任联系方式都应删除，男生对此纷纷表示认同，在场女生互相交换眼神，露出不信的表情。　　在我看来，这场沙龙除了起到筛选三观相符的人外，还是一场颇具教育意味的情感婚姻课堂，里面包含了尊重、独立、善良、信任等美好品格。这也是美玲举办这场情感沙龙的初衷，她希望可以引导年轻人有正确的婚恋观，让更多人在婚姻中长久地幸福生活。沙龙上讨论的问题。（南方周末记者陈佳慧/摄）　　美玲认为，现在很多人不结婚，不是因为他们恐婚、不想结婚，而是怕结婚对象会让自己陷入不幸的婚姻。随着年龄越大，看得越清晰透彻，就更不容易结婚。在这座皖北县城，无论男女，超过30岁就属于大龄。　　在相亲市场，男生挑女生，30岁是分水岭。美玲坦言，提到年龄其实就是在考虑她的生育能力，很多人一听30多岁就不愿意了，因为不一定能要二胎。很多男生在娶老婆这件事上还是比较传统的，娶回家肯定是要传宗接代的。　　年龄之外，男生也看重女生的长相，干净舒服的“国泰民安”脸更受欢迎，化浓妆、整容脸则不受待见。女生的经济条件、是否有房有车、身高等，男生多数并不在意。而女生相看男生时，这些则被放在首要考虑条件中。　　美玲认为，经济条件就是指你的赚钱能力，即你挣的钱要超过大众的平均水平，还要超过女生平均水平。在这座县城，男生赚钱每月低于8000元，很少人看得上，因为现在女生也挺会挣钱。另一个硬性条件是身高，男生身高1.7米以下非常难找，除非其他条件非常好，1.75米以上的男生比较好找。　　在县城相亲市场，还有一群“新生代”——离异人士。美玲称，据她观察，县城离异人士趋向年轻化，让她印象最深的是一个20岁就离婚的女生，还有办仪式一两个月、结婚证都没来得及领就离的。她认为，冒冒失失地结婚，冒冒失失地离婚，从未婚一下变成了离异，很儿戏。　　但美玲对离婚本身并没有偏见。以前的人离婚，多半是因为男方赌博、一方出轨或者婆媳矛盾，但现在的人离婚更多是因为三观、性格等方面不合。在美玲看来，离婚只代表选错了一段婚姻，选错了一个人，并不代表没有重新选择的机会，相反，他们愿意摈弃这段婚姻，重新开启人生，是很勇敢的。而现在的人之所以敢离婚，主要是因为女生独立，自己能养活自己。　　美玲告诉我，在相亲市场，离异的女生反而很挑剔。她解释，很多离过婚的男生认为，自己第二次婚姻就想找个人搭伙过日子，但离婚的女生不这么想，她觉得自己刚从火坑里爬出来，为什么要跳进另外一个火坑？　　那场情感沙龙活动中，留下的四个女生里有一位是四十多岁的离异女性。她告诉美玲，她想找一个踏实肯干、不天马行空的人。那天，她带了两个闺蜜到现场帮她相看，在沙龙快结束时，我问其中一位闺蜜有无相中的，她撇撇嘴，摇头示意没有。　　情感沙龙进入到最后一个环节——打扑克。共有三个女生、五个男生留下，凑了两桌牌，一桌斗地主，一桌打对花。一时间，八人仿佛都松弛了下来，脸上挂着笑，打牌间隙仍不忘此行目的，穿插着向外释放个人加分项。

"沈娜娜团圆火锅情节",AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。它们均出自OpenAI（美国开放人工智--**--OpenAI首个AI文生视频模型“Sora”。图/IC　　AI再度带给人们一次震撼，不过，去年的主角是ChatGPT，今年则换成了Sora。　　它们均出自OpenAI（美国开放人工智能研究中心），又都拥有足以“以假乱真”的先进技术。不同的是，去年AI学会人类语言，而今年则掌握了人类看到的画面。　　2023年被称为“人工智能元年”，在大语言模型ChatGPT的助推之下，2023年掀起了生成式人工智能的热潮，活跃的开源环境和多模态模型一同推动了人工智能研究的进步。“如果说2023年是人们意识到人工智能的一年，那么2024年将是人工智能整合的一年。”美国西北大学计算机科学教授克里斯蒂安·哈蒙德（KristianHammond）对新京报记者指出，人们将想办法把这些新奇的玩具运用到生活中。 　　Sora“懂物理”？　　2月16日早上，王祚的手机里收到了一条公众号推送，文章标题直白且不加掩饰——“现实，不存在了。”　　这句看似从科幻小说《三体》中借鉴来的标题吸引了王祚，出于好奇，他打开了这篇推文。文章中讲述的是OpenAI推出的视频生成模型Sora，它使用Transformer架构，可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景，生成多种风格、不同画幅、最长60秒的高清视频。　　OpenAI官网首页上，一个身着皮衣、打扮时髦的女郎，走在东京夜晚的街头。画面或许不足为奇，一旁的提示词则格外醒目：这段视频由AI生成。　　继推出大语言模型ChatGPT后，OpenAI又进军了视频生成领域，虽然发布的视频只是预览版本，但其视觉效果已然令人咋舌。王祚是一名数字媒体艺术专业的硕士研究生，Sora的出现很快在王祚的同学和老师间引发了讨论，从视觉效果到背后技术，以及人工智能可能对数字媒体专业产生的影响。　　还在研发中的Sora也并非完美。王祚称，虽然OpenAI发布的是具有代表性、较为完美的样片，但他也看到了其他博主在获得Sora使用权限后生成的一些视频，其中个别逻辑有明显差错，例如做出吹蜡烛动作后，火苗并没有随之熄灭，玻璃杯接触地板后也没有应声摔碎。　　Sora之前，文生视频领域的创业公司主要包括Pika、Runway等。如果将生成“东京女郎”的提示词同样输入Pika文生视频模型和Runway旗下的Gen-2video文生视频模型，就能发现Sora对它们的“降维打击”——不仅生成视频的质量更好，而且前两个大模型生成的视频只有数秒钟，Sora则可以做到1分钟。　　差距不仅如此。此前AI生成的视频都是单镜头“一镜到底”，一旦镜头切换，角色可能就会发生变化。同时，其人物形象稳定性同样存在问题，随着时间的推移，容易发生变化，这也是旧有AI视频技术的缺陷。　　Sora修复了这一问题。OpenAI一则描述“太空人在盐漠里的电影预告片”中，Sora创造性地出现了多个镜头的切分，而不同角度的镜头，视频主角“太空人”可以看出是同一人。　　为何Sora能够在视频生成的质量上明显领先同业产品？简单来说，Sora融合了文生文视频的Transformer架构以及文生图的DALL·E系统，将二者结合后，“通过让模型能够预见多帧内容，团队成功克服了确保视频中的主体即便暂时消失也能保持一致性的难题。”　　而更为通俗的说法是，Sora可能通过学习“理解了物理世界”。　　英伟达高级科学家范麟熙认为，Sora是一个数据驱动的物理引擎，“它是对许多世界的模拟，无论是真实的，还是虚构的。该模拟器通过去噪和梯度学习方式，学习了复杂的渲染、直观的物理、长期推理和语义理解。”　　OpenAI介绍，Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型，精确主题以及背景细节的复杂场景，它不仅了解用户在文本提示中的要求，还能理解所述内容在物理世界中的存在方式，“相信这一能力将是实现通用人工智能的重要里程碑。”　　不过，也有不少业界人士并不认同Sora“懂物理”。Meta首席科学家杨立昆表示，仅根据文字提示生成逼真的视频，并不代表模型理解了物理世界。　　OpenAI也承认尚不完美，称目前的模型仍存在弱点，Sora生成视频中可能包含不合逻辑的图像，混淆左右等空间细节，难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例，但随着算力的增加，视频生成功能会变得更加完善。　　虽然观点各异，但绝大多数人认可一点：仅就展现出的生成视频的效果来看，Sora确实带来了如同去年ChatGPT一样的冲击，让文生视频大模型技术发展前进了一大步。　　自带讲故事天赋，视频产业或生变　　虽然Sora生成的视频令外界印象深刻，但在项目研究人员眼中，它最令人吃惊的是那些并没有被训练过的能力。《连线》杂志指出，Sora不仅可以大量制作满足文本提示要求的视频，它还有一定讲故事的天赋。　　“Sora通过镜头的角度和转换镜头的时机创造了一种叙事推力。”Sora项目研究人员比尔·皮布尔斯说道，实际上视频中出现了多个镜头变化，这些并非拼接到一起，而是由模型一次性生成，“我们没有告诉它要这么做，它只是自动做到了。”　　Sora出现后，很多人的第一反应是，视频相关产业将可能遭受巨大冲击。Sora发布当天，顶流网红“野兽先生”在OpenAI首席执行官山姆·奥特曼社交账号下留言：“求求你了山姆，不要让我没有工作。”　　特斯拉CEO马斯克则在社交平台上发布短评“GG世界”。（GG是网络游戏的用语之一，原指游戏结束时玩家互相致意，后引申为“游戏结束”）。　　Sora的惊艳表现频频出圈。在Sora生成的一个“毛茸茸小怪物”视频中，小怪物的毛发纹理极其自然。而此前，移动中的毛发纹理效果往往会耗费动画公司极大精力，如皮克斯的《怪兽公司》，技术团队为毛发纹理耗费了几个月的时间，而Sora仅依靠AI就生成出来，这显然是对电影特效工业的一次“弯道超车”。　　360公司董事长周鸿祎表示，一旦AI能够接上摄像头，观看并理解世界上所有的电影，它对世界的理解能力将远远超过仅仅通过文字学习所能达到的水平。在这种情况下，实现通用人工智能不再是遥不可及的梦想。周鸿祎甚至预测，这一天可能在两到三年内就会到来，而不是十年或二十年。　　美国旧金山早期投资人ZakKukoff预测，5年内，一个不到5人的团队将可能用文生视频模型制作出一部票房收入超过5000万美元的电影。　　DCCI互联网研究院院长刘兴亮告诉新京报记者，Sora模型的发布标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元，“通过简短的文本提示或一张静态图片，Sora能够生成持续一分钟左右的1080P高清视频，涵盖多个角色、不同类型的动作和背景细节等，几乎达到了电影级别的逼真场景。这种能力不仅为内容创作者提供了前所未有的工具，使他们能够以更低的成本和更快的速度将创意变为现实，而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃，预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”　　Sora的出现也让行业内为之一振。“Sora的推出标志着人工智能行业向前迈出了一大步。”麦格里银行美国人工智能和软件研究主管弗雷德·哈弗迈耶说道。　　新京报记者采访多位影视行业从业者了解到，影视圈对于Sora的到来并非都持悲观态度。一位从业者表示，Sora目前只能生成局部细节的视频，无法在宏观上把控整体内容，对于影视从业者而言，这类AI可以成为很好的工具，而不一定会取代人。　　人工智能起源（20世纪50年代）　　1950年：克劳德·香农提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”　　1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”，机器产生智能这一想法开始进入人们视野　　1956年：达特茅斯会议将人工智能定义为计算机科学的研究领域，标志人工智能学科诞生　　1957年：弗兰克·罗森布拉特发明“感知机”的神经网络模型，奠定神经网络基础　　人工智能第一次浪潮（20世纪60年代）　　1966年：约瑟夫·维森鲍姆发表论文，研究人类与机器之间自然语言通信的可能性　　1968年：爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统DENRAL，并初步定义知识库，孕育第二次人工智能浪潮　　人工智能第二次浪潮（20世纪70年代末、80年代）　　1979年：名为BKG9.8的计算机程序在蒙特卡洛世界西洋双陆棋锦标赛中夺冠　　1982年：大卫·马尔提出视觉计算理论，以及首个较为完善的视觉系统框架　　1988年：朱迪亚·珀尔提出概率方法和贝叶斯网络，为后来的因果推断奠定基础　　人工智能平稳发展期（20世纪90年代左右）　　1997年：IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，基于概率推论的新思路在AI领域得到广泛应用　　2001年：约翰·拉夫尔提首次提出条件性随机场模型，用于文本的分割和标注，在许多自然语言处理任务中表现出色　　2003年：戴维·布雷、吴恩达、迈克尔·乔丹提出一种非监督机器学习技术LDA，可用来识别大规模文档集成或语料库中潜藏的主题信息　　人工智能第三次浪潮（2006年后）　　2006年：杰弗里·辛顿等人提出深度学习，这是机器学习最重要的一个分支　　2011年：IBM的沃森人工智能系统在智力竞赛《危险边缘》中战胜人类，获得冠军　　2014年：伊恩·古德费洛等人提出生成式对抗网络的非监督学习方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习　　2016年：谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石　　2022年：ChatGPT问世，通过深度学习和大规模数据训练，ChatGPT能理解复杂的人类语言，并生成具有连贯性和创造性的回应，人工智能在自然语言处理领域取得一大里程碑，开启人工智能新纪元　　新京报记者罗亦丹栾若曦刘婧瑜韦英姿编辑王进雨校对杨许丽点击进入专题：

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作者：邛珑

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