Scaling Law 或将终结？多模态模型领域的新挑战与机遇

如今，人工智能技术迅猛发展，视频模型的技术突破成为了众人关注的焦点。其中，生数科技的Vidu1.5正处于这一技术突破的最前沿。我们有必要深入了解其背后的技术原理和发展历程，从中汲取宝贵的经验。

持续创新的ScalingUp过程

Vidu1.5的持续升级使其达到了“奇点”的关键时刻。以现实中的研发团队为例，他们在2020至2022年间投入了多年的努力，不断尝试新的算法。他们不拘泥于传统，持续投入资源进行升级。这启示我们，要想在技术领域占据制高点，就必须勇于持续投入。研发就像一场马拉松，不能因为短期的困难而停下脚步。

这个过程或许不会轻松，资金和人力都是需要面对的难题。它提醒我们，在技术创新的道路上，不能急功近利，必须稳扎稳打，逐步夯实基础。

底层架构的独特优势

Vidu的核心在于一个统一高效的底层架构。曾经，有家公司试图开发视频模型，尽管尝试了多种架构整合，但都以失败告终。然而，生数科技从根基处便采用了通用的架构。这种架构无需进行大量单独的数据收集、标注和微调。在具体操作中，训练数据既可以是开源数据，也可以是少量自行采集的数据。

这一架构不仅有助于节省成本，还能有效提升工作效率。其他研发团队可以参考学习，减少不必要的弯路，更多地选择高效的发展路径。不必在多种架构之间犹豫不决，频繁切换。

与大语言模型的类比

Vidu与大语言模型遵循相同的设计理念。大语言模型在处理tokens上的方法，为Vidu的视觉输入输出处理提供了启示。此前，一些团队在探索视觉智能时，未能借鉴这种类比，结果走了不少弯路。

这种类比同样表现在技术发展的路径上。GPT-2到GPT-3.5的演变，与Vidu从单一主体架构向多主体架构兼容的进步相呼应。我们应该学会从其他成功的科技中汲取灵感。

从图像处理切入验证

生数科技率先将U-ViT应用于图像处理任务，这样的做法是明智的。图像处理任务对算力集群的规模要求并不高。以某高校的研究团队为例，他们尝试直接处理复杂的视频任务，结果算力不足，几乎要放弃。

生数科技采取由简入繁的策略，成功验证了技术的可行性。其他团队在启动项目时，不应急于求成，而应从简单的环节着手。

数据工程的重要性

Vidu的整体表现与数据工程密不可分。数据的高质量扩容至关重要。众多模型失败，原因在于数据量不足或质量低劣。比如，有一支小型研发团队未重视数据质量，使用低分辨率的模糊图片，导致模型效果极差。

在构建模型的过程中，我们必须对数据管理进行细致入微的处理。这包括对数据的清理以及确保标注的精确性。

智能涌现与未来展望

Vidu上出现了类似大语言模型的智能。几个月前，其架构就已经开始为今日的成就打下基础。多主体一致架构与长上下文长度的结合，有效解决了众多难题。如今，我们能够实现更高精确控制的4D模型，正是这一努力的成果。

通用多模态大模型正致力于解决更多实际问题。这其中究竟蕴藏着多少潜力，令人期待并值得深入挖掘与探索。

对生数科技的Vidu1.5在视频模型未来发展趋势中的潜力持肯定看法吗？期待大家的点赞、分享和评论，让我们共同参与互动。

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