1、Open-Sora：Sora视频天生的开源平替。
2、马斯克大模型Grok开源了。
看名字就知道，对标OpenAI的Sora。
这是一个完备开源的视频天生项目。
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供应的模型权重只需 3 天的演习就能天生 2 秒的 512x512 视频。
开源Sora复现方案，本钱降落46%，序列扩充至近百万。
看看以下2个效果，彷佛比腾讯和清华强很多。
1、The video captures the majestic beauty of a waterfall cascading down a cliff into a serene lake. The waterfall, with its powerful flow, is the central focus of the video. The surrounding landscape is lush and green, with trees and foliage adding to the natural beauty of the scene. The camera angle provides a bird's eye view of the waterfall, allowing viewers to appreciate the full height and grandeur of the waterfall. The video is a stunning representation of nature's power and beauty.
一段翱翔的无人机镜头捕捉到了海岸峭壁的雄伟之美，其赤色和黄色的分层岩石表面色彩丰富，与充满活力的碧绿大海形成光鲜比拟。可以看到海鸟在峭壁绝壁周围翱翔。当无人机从不同角度缓慢移动时，不断变革的阳光投射出不断变革的阴影，突出了峭壁的波折纹理和周围沉着的大海。海水轻轻地拍打着岩石底部和峭壁顶部的绿色植物，这一场景给人一种在海洋边缘与世隔绝的宁静觉得。
该视频捕捉到了未受人类构造影响的原始自然之美的精髓。
2、The vibrant beauty of a sunflower field. The sunflowers, with their bright yellow petals and dark brown centers, are in full bloom, creating a stunning contrast against the green leaves and stems. The sunflowers are arranged in neat rows, creating a sense of order and symmetry. The sun is shining brightly, casting a warm glow on the flowers and highlighting their intricate details. The video is shot from a low angle, looking up at the sunflowers, which adds a sense of grandeur and awe to the scene. The sunflowers are the main focus of the video, with no other objects or people present. The video is a celebration of nature's beauty and the simple joy of a sunny day in the countryside.
向日葵田充满活力的俏丽。向日葵盛开，花瓣亮黄色，中央深棕色，与绿叶和茎形成光鲜比拟。向日葵排列整洁，营造出秩序感和对称感。阳光明媚，在花朵上投射出温暖的光芒，凸显出它们错综繁芜的细节。视频采取低角度拍摄，仰望向日葵，给场景增长了一种宏伟和敬畏的觉得。向日葵是视频的紧张焦点，没有其他物体或人在场。
该视频歌颂了大自然的俏丽和村落庄阳光明媚的一天的大略快乐。
马斯克开源大模型GrokGrok-1是一款基于稠浊专家系统（Mixture-of-Experts，MoE）技能构建的大措辞模型，拥有3140亿参数，超OpenAI GPT-3.5的1750亿。这是迄今参数量最大的开源大措辞模型，遵照Apache 2.0协议开放模型权重和架构。
由于模型规模较大（314B参数），须要有足够GPU内存的机器才能利用示例代码测试模型。看看得存钱买显卡了。
确保下载并将 ckpt-0 目录放入 checkpoint 中，然后就运行。
pip install -r requirements.txtpython run.py
利用 torrent 客户端和此磁力链接下载权重：
权重文件指的是演习好的模型中包含的参数值。
这些参数值是通过模型在演习数据长进修到的，用于对输入数据进行预测或分类。
权重文件常日包含神经网络中各个层的权重矩阵和偏置项。
在演习完成后，将这些参数保存为权重文件，以便在须要时加载到模型中进行推断或预测。
通过下载权重文件，您可以快速利用他人已经演习好的模型，而无需重新演习全体模型。
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