谷歌发布Gemini Omni视频模型,对话式编辑突破文字乱码难题

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05-20 18:22

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10. Gemini Omni 来了,这是一个全新的视频模型,从介绍来看,它可以直接创作,或者基于自己拍摄的内容进行二创(而且效果非常不错)。我们团队前段时间还在开玩笑说我司美工可能快被 AI 取代,这下好了,可能视频编辑也快被 AI 取代了

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14. 谷歌第一次把TPU明确拆成了两条线——训练版和推理版。- TPU 8t:专门负责训练大模型- TPU 8i:专门负责推理和大规模部署这事为什么重要?因为现在 AI 基础设施的矛盾已经变了。前两年大家卷的是:能不能把模型训出来。现在更现实的问题是:能不能把模型更便宜地跑起来、服务更多用户。所以谷歌这次不是只说“芯片更强”,而是在告诉市场:AI 芯片正式进入“训练”和“推理”分工时代。直白点说:以前像是一辆车既想拉货又想跑赛道,什么都干,但不够极致。现在谷歌直接分成两种车:- 一种专门拉重货,狠狠干训练- 一种专门跑运营,狠狠干推理成本这背后其实有三个信号:1、谷歌不想再只是“买 GPU 的云厂”它在走的是完整的 AI 全栈路线:- 自研芯片- 自家模型- 自家云- 自家网络- 自家软件栈意思很明确:不想只租英伟达,也想自己定义下一代 AI 基础设施。2、谷歌开始正面卷“推理成本”这次最值得注意的不是训练芯片,而是 TPU 8i。因为现在真正决定 AI 能不能大规模赚钱的,往往不是训练,而是推理。模型能跑,不代表能便宜地跑。能便宜地跑,才有机会真正落地。3、AI 芯片竞争,已经不只是拼单卡参数了谷歌现在卷的是整套系统:- 芯片- 网络- 存储- 调度- 软件框架- 集群扩展能力它甚至直接提到,配合新网络架构和软件栈,训练集群可以扩到百万级 TPU 芯片规模。这说明什么?现在比的不是一颗芯片有多猛,而是谁能把几万、几十万颗芯片高效组织起来。所以,谷歌第八代 TPU 的真正意义不是“又更新了一代”,而是:谷歌正式把 AI 芯片战略,从单一加速器,升级成了“训练 + 推理双路线”的全栈基础设施平台。对英伟达短期当然谈不上颠覆,但对整个行业是个很明显的信号:未来 AI 芯片不会只有一种最优解。训练一套,推理一套,可能会越来越成为主流。

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37. 谷歌I/O大会开幕前夕,原生视频模型Gemini Omni意外曝光 ——Gemini移动端App主页流出截图,全新视频生成入口上线,宣称支持视频重混剪和对话式直接编辑。 Omni被认为是全模态模型,同时支持文本、图像、音频、视频的输入与输出。与Veo不同,它将深度集成进Gemini,具备更强的提示理

38. 谷歌新Omni视频模型 社区认为不如SD2 谷歌发布了其全新Omni视频生成模型的早期样片,称略胜Seedance 2一筹。网友看法两极:有人称赞它提示词遵循能力强、镜头切换流畅、光影效果出色;但更多人认为Seedance 2明显更优。批评集中在语音不自然、物体不一致(如餐具或意面凭空消失)以及角色互动僵硬等问题上。音频质量和画面连贯性仍是当前AI视频的普遍短板。

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