《穹笼:无归时空》: 探索人性的科幻之旅

在科幻文学的世界里,我们常常被未来世界的奇思妙想所吸引,而《穹笼:无归时空》却以其独特的魅力,将我们带入了一个关于人性、关于生命的深刻思考。作者七月以其细腻的笔触,巧妙地将科幻元素与人性考验相结合,为读者呈现了一场别样的阅读盛宴。

作者七月以自身经历为灵感,巧妙地将现实与虚构融合在一起,让读者在文字中穿梭于过去、现在与未来。这样的设定不仅增加了故事的趣味性,更让读者在阅读的过程中感受到了生命创造与文学创作中的生生不息。

故事借由一场秘密交易开始,科幻作家程昔答应新人作家余澄灰受邀参加“冷湖火星之旅”。在这个与世隔绝的火星小镇,通信突然中断,一场未知的危机悄然降临。随着故事的深入,我们发现这不仅仅是一场简单的逃杀游戏,更是对人性的一次深刻剖析。

作者七月在书中巧妙地设置了四个章节:阴谋与抄袭、光波与暗影、先知与奇迹、穹笼与归路。每个章节都如同一块拼图,逐渐拼凑出这个神秘世界的全貌。而在这个过程中,我们不禁为每个人物的命运捏了一把汗。

七月以其独特的幽默感,让这本科幻小说充满了趣味性。他敢于在书中自嘲,用调侃的语气讲述自己的经历,这种自信与率真,让人对这位科幻作家充满了好奇与敬意。同时,还通过角色的对话,将科幻作家的日常生活展现得淋漓尽致。这种幽默感不仅让读者在阅读过程中忍俊不禁,也让故事更加接地气,更加容易引起共鸣。

然而,《穹笼:无归时空》的魅力远不止于此。作者通过细腻的笔触和巧妙的布局,将读者的情绪牢牢抓住,而且还具有很强的体验感,让读者可以拥有沉浸式的阅读体验,让人不禁为作者的文笔功力所折服。

更令人称道的是,书中充满了让人眼前一亮的题眼。如“地球坐标已暴露”和“我往东去找水井”等,这些看似随意的语句,却蕴含着深刻的含义。它们不仅为故事增添了神秘色彩,也让读者在阅读过程中不断思考,试图解开这些谜题。

总之,《穹笼:无归时空》是一部集科幻元素与人性探讨于一身的经典之作。七月凭借其独特的笔触、扣人心弦的情感渲染以及强烈的体验感,为我们呈现了一场跨越时空的人性探索之旅。在这部作品中,我们不仅能感受到科幻的奇幻与魅力,还能深刻反思自己在面对人性考验时的选择和决策。这无疑是一部值得一读再读的佳作。

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【OpenAI发布首个视频生成模型Sora:输文字出视频,1分钟流畅高清】2月16日凌晨,OpenAI再次扔出一枚深水炸弹,发布了首个文生视频模型Sora。据介绍,Sora可以直接输出长达60秒的视频,并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头,以及富有情感的多个角色。#OpenAI宣布首个视频生成模型#

目前官网上已经更新了48个视频demo,在这些demo中,Sora不仅能准确呈现细节,还能理解物体在物理世界中的存在,并生成具有丰富情感的角色。该模型还可以根据提示、静止图像甚至填补现有视频中的缺失帧来生成视频。

例如一个Prompt(大语言模型中的提示词)的描述是:在东京街头,一位时髦的女士穿梭在充满温暖霓虹灯光和动感城市标志的街道上。

在Sora生成的视频里,女士身着黑色皮衣、红色裙子在霓虹街头行走,不仅主体连贯稳定,还有多镜头,包括从大街景慢慢切入到对女士的脸部表情的特写,以及潮湿的街道地面反射霓虹灯的光影效果。

电影预告片讲述了30岁宇航员戴着红色羊毛针织摩托车头盔的冒险经历,蓝天、盐漠,电影风格,35毫米胶片拍摄,色彩鲜艳。

AI想象中的龙年春节,红旗招展人山人海。有紧跟舞龙队伍抬头好奇观望的儿童,还有不少人掏出手机边跟边拍,海量人物角色各有各的行为。

竖屏超近景视角下,这只蜥蜴细节拉满。

网友直呼game over,工作要丢了;

甚至有人已经开始“悼念”一整个行业;

还有网友表示,电影业要彻底颠覆了。

一位YouTube博主Paddy Galloway发表了对Sora的感想,他表示内容创作行业已经永远的改变了,并且毫不夸张。“我进入YouTube世界已经15年时间,但OpenAI刚刚的展示让我无言…动画师/3D艺术家们有麻烦了,素材网站将变得无关紧要,任何人都可以无壁垒获得难以置信的产品,内容背后的‘想法’和故事将变得更加重要。”

对于Sora当前存在的弱点,OpenAI也不避讳,指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理,并且可能无法理解因果关系。

例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”,狼的数量会变化,一些凭空出现或消失。

该模型还可能混淆提示的空间细节,例如混淆左右,并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件,例如遵循特定的相机轨迹。

如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中,篮球没有正确被篮筐阻挡。

OpenAI表示,他们正在教AI理解和模拟运动中的物理世界,目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题。

随后OpenAI解释了Sora的工作原理,Sora是一个扩散模型,它从类似于静态噪声的视频开始,通过多个步骤逐渐去除噪声,视频也从最初的随机像素转化为清晰的图像场景。Sora使用了Transformer架构,有极强的扩展性。

视频和图像是被称为“补丁”的较小数据单位集合,每个“补丁”都类似于GPT中的一个标记(Token),通过统一的数据表达方式,可以在更广泛的视觉数据上训练和扩散变化,包括不同的时间、分辨率和纵横比。

Sora是基于过去对DALL·E和GPT的研究基础构建,利用DALL·E 3的重述提示词技术,为视觉模型训练数据生成高描述性的标注,因此模型能更好的遵循文本指令。

如今,Sora正面向部分成员开放,以评估关键领域的潜在危害或风险。同时,OpenAI也邀请了一批视觉艺术家、设计师和电影制作人加入,期望获得宝贵反馈,以推动模型进步,更好地助力创意工作者。OpenAI提前分享研究进展,旨在与OpenAI以外的人士合作并获取反馈,让公众了解即将到来的AI技术新篇章。


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