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　　　　Sora具备对现实世界的理解和模拟两种能力，产生的视频跳出了2D的范围，实现对真实物理世界的再现。这也预示未来的科技方向将以强劲的大模型为基础，在对人类语言、人类知识和世界模型了解的基础上，叠加更多其他技术，就可以创造各个领域的超级工具。短期来看，视频生成模型或将更多地作为创作工具对相关行业进行赋能。

研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。

　　　　更惊人的是，11月14日一项正式发表的研究称，读者已经无法可靠地区分AI生成的诗歌和人类创作的诗歌，而且人们可能更青睐AI的诗。这个有趣的现象，挑战了我们对于AI创造力的传统认知，也引发了关于艺术创作本质的新思考。