腾讯图生视频全面开源，新功能大幅提升画质与一致性。网友已用其制作电影。该功能已上线腾讯混元AI视频，支持免费体验（次数有限）。 实测显示，腾讯混元“图生视频”在视频AI领域虽非新鲜事物，但生成效果显著提升。通过解决几大难题，展示了其强大功能。 难题1：符合现实物理规律。测试中，AI生成的跳水画面较为逼真，但仍需改进细节如手势变化的自然度。 难题2：无中生有。测试显示，AI能在视频中生成马匹行走，但在生成文字方面尚有局限。 难题3：准确遵循指令。测试中，AI能按指令切换镜头，但细节处理仍需加强。 难题4：连贯一致性。测试显示，AI生成的镜子内幽灵动作与光影变化自然，但仍需进一步优化。 综合来看，腾讯混元“图生视频”在多项挑战中取得进展，但仍有改进空间。官方提示词编写技巧有助于提高生成质量。

标题：实测Claude 3.7：3200行代码轻松输出，物理规律精准掌握 Claude 3.7在编程和现实任务上的表现令人惊叹。仅需一个样本，它便能生成3200多行代码，创建出一个包含跳跃、打怪、回血、吃金币等机制的游戏。该模型还能准确模拟物理情景，例如用C语言再现流体运动。量子位实测发现，Clau...

AI生成的体操视频因其离奇动作在网上引发热议，如腿部乱动、人物幻变，引发了专家对AI是否理解物理的讨论。深度学习大师LeCun直指视频生成模型不具备物理知识，认为真正的理解系统不会仅凭生成。尽管AI视频技术不断进步，但目前的模型仍存在明显缺陷，如Sora和Luma AI的Dream Machine所生成的视频中的不切实际动作，如悬浮翻跟头。这些错误让网友质疑AI是否真的“理解”。有人认为，即使AI视频质量提升，也不能自动代表其理解了物理，因为生物如鸟和哺乳动物虽能“生成”脑内画面，但无法具象化。此外，模型的性能受限于训练数据和对细节的处理，比如模糊处理可能导致肢体动作失真。尽管如此，对于模型的未来发展，各方观点不一，有人持乐观态度，认为现有技术仍有改进空间。