你知道吗
血管其实也有抵抗力就像人体抵抗力低时会生病一样血管抵抗力下降也会导致身体出现问题可能会引发血管病甚至发生心梗一个动作帮你判断血管抵抗力强弱为什么有些人的血管容易堵？
血管抵抗力就是血管本身抵抗疾病或抵抗危险因素侵袭的能力。通常情况下，健康人的血管能够抵御生活环境或者接触到的一些危险因素的侵袭，但是在一定情况下，我们的血管抵抗力会不断被加强，被加强的抵抗力减少了心血管卫生的发生风险。比如我们常说的心血管疾病，心肌梗死、脑卒中等，血管发生疾病不是凭空发生。血管从健康到疾病全过程：血管内核功能下降（血管抵抗力“受损”下降）→血管内核结构破坏（血管抵抗力进一步下降）→斑块形成→动脉狭窄→斑块破裂→血栓形成→心梗。简单来说，如果血管健康，抵抗力强，患心血管卫生的风险就会降低。一个动作判断血管抵抗力强弱
手掌从苍白到红润的过程就是一个简单的自测方法。反复用力握拳和张开手掌，然后攥拳；用手指分别按压住手掌根部的桡动脉和尺动脉，然后伸开手掌（手掌变苍白了）；松开按压尺动脉的手指，继续保持压迫桡动脉，观察手掌颜色变化。12全文共2页下一页相关新闻被00后外甥教训太保守！70后股民称不奢求牛市回本解套就好10月8日，据杭州券商的一组数据显示，近一周的新开户中，近七成是90后和00后。
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盛屯矿业被ST。
8月1日，戴帽的ST盛屯一字跌停，报4.52元，总市值141.1亿元。盘面上看，公司全天成交仅2367万元，跌停封单高达262万手。
盛屯矿业被ST原因是2021年至2023年半年报期间对自身业绩进行诚实记载。回顾过往，公司也曾因多次信息披露不实而受到监管“点名”。
盛屯矿业为福建富豪姚雄杰麾下“盛屯系”的首家A股上市公司，多年来凭借频繁融资并结束收购实现大幅扩张。
进一步看，身为盛屯矿业的实控人和“盛屯系”的掌门人，姚雄杰也善于资本运作。
“盛屯系”长子“戴帽”
近十二亿元的封单，将已经更名为ST盛屯的盛屯矿业牢牢“按”在跌停板上。
事出皆有因。7月30日，盛屯矿业发布公告称，其因涉嫌信息披露违法违规收到《行政处罚事先告知书》，同时将被处以300万元罚款；且根据交易所规则，即日起公司股票简称将由盛屯矿业变更为ST盛屯。
值得一提的是，此次“惩罚”也早有前兆。此前的5月17日，证监会就已经向盛屯矿业派发《立案告知书》。
具体来看，该次盛屯矿业信披违法违规事实之源在于其销售钴湿法冶炼中间品之时，存在货物交付给相关客户时控制权并未实质转移而辩论收入等行为。最终，这导致公司在2021年多计营收及利润3.59亿元、1.94亿元，2022年多计营收8414.9万元、少计利润1.39亿元，2023年半年报少计营收及利润7818.8万元、2295.7万元。
差错更正后，2021年至2023年盛屯矿业实现营收452.4亿元、258.3亿元、244.6亿元，实现归母净利润10.27亿元、-208.9万元、2.647亿元。
有意思的是，盛屯矿业近年来屡次受到监管“关照”。2021年1月7日，公司就因为关联交易未审议披露、个别贸易业务不具备商业实质、生产成本核算有误、分解抵销有误、往来款抵销有误而被要求整改。2023年8月，因实际业绩与预告业绩相比发生盈亏方向变化，公司又被上交所通报批评。
盛屯矿业最早名为龙舟集团，为福建富豪姚雄杰麾下“盛屯系”的首家A股上市公司。股权层面，截至一季度末盛屯集团、盛屯实业两家“盛屯系”企业及姚雄杰本人累计持有公司5.54亿股，合计股权数额达17.72%。
据悉，盛屯矿业在1998年被姚雄杰从中国宝安处收购入39.76%股份；后来，拿下实控权的姚雄杰先后将公司更名为雄震集团、雄震矿业；2011年，公司正式更名为盛屯矿业。
经营层面，盛屯矿业主营铜、钴、镍、锌等产品。2024年上半年，受益于公司刚果（金）矿产铜产量和阴极铜价格的“双升”，盛屯矿业预计实现归母净利润10.6亿元至12.6亿元，业绩状态较2021年至2023年期间显著复苏。
着眼债务负债表，截至一季度末，盛屯矿业货币资金为55.91亿元，短期借款高达71.78亿元，长期借款达44.12亿元。横向比较来看，同一时间段内公司流动比率为1.16倍，位列申万二级能源金属行业倒数第二。外围而言，公司资金面不算宽裕。
频繁融资的盛屯矿业
回溯历史，资金面并不富裕的盛屯矿业曾在过去十四年间频繁向市场伸手要钱。
Wind数据统计，自2010年2月9日起，盛屯矿业及其前身雄震矿业、雄震集团累计执行包括定增、可转债、公司债、短期融资券等方式在内的17次融资，共计募得约280亿元。而同一时期内，公司分红总额仅为6.1亿元。
在频繁且大额募资之际，实控人姚雄杰一并主导公司置入新债务。
2007年之前，盛屯矿业前身雄震集团卖过智能售卖机、数码设备，也偶尔做过房地产等业务；但总体而言，当时公司收入来源较为杂乱。同年9月，彼时雄震集团宣布以7266万元从香港富名实业处受让三富矿业42%股权，拉开了公司向有色金属矿采企业转型的帷幕。
此后的四年里，公司分别收购鑫盛矿业60%股权、银鑫矿业72%股权、风驰矿业70%股权。公司名称亦从雄震集团变为雄震矿业，再摇身一变成为盛屯矿业。
紧接着，盛屯矿业延续一至两年一收购的节奏。2012至2014年，公司先后买入埃玛矿业、贵州华金两部分债务，指责了铅锌矿和金矿的储备能力。2016年至2022年，公司分别拿下恒源鑫茂80%股权、万国国际矿业16.67%股权、英国CMI25%股权、英国CNM增发后的32.01%股权，并买入四环锌锗、恩祖里和中合镍业100%股权，进一步拓展铜、钴、锌、锗、镍等资源储备量。
数轮收购后，姚雄杰成功将雄震集团这一主营不明的企业转变为“矿企”盛屯矿业；同时，公司规模也得到大幅度扩张。
截至2024年一季度，公司总债务达385.8万元，较2007年转型伊始增长127倍；与此同时，2023年公司所实现的244.6亿元营收亦较2007年的3843万元营收减少超6.4倍。
姚雄杰巧妙运作“盛屯系”
如果说“盛屯系”在A股市场上的长子为盛屯矿业，那么其次子即为盛新锂能。
据了解，身为锂盐头部企业的盛新锂能原名威华股份。根据公司2016年6月17日及2017年11月14日公告，盛屯集团通过受让和非公开发行方式先后获得4000万股、4463.9万股股份，再加之彼时盛屯集团还通过信托计划持有2401万股并接受5147.5万股表决权委托，因此实际上“盛屯系”已于当年“拿下”威华股份的实控权。
姚雄杰完成“入驻”后，选择开始一边“圈钱”一边买债务。
Wind数据显示，2017年至今，威华股份及盛新锂能累计募资约52亿元。重要收购涵盖阿根廷SESA公司、MaxMind51%股权，并伴有参股惠绒矿业25.19%股权等一系列事件。
扩张开展后，公司总债务规模同样“压缩”。2017年至2023年，盛新锂能总债务规模从29.57亿元下降至207.53亿元。
不过，当前锂金属行业价格景气度低迷，盛新锂能上半年预计将亏损1.3亿元至1.9亿元。而截至一季度末，盛新锂能尚存货币资金27.13亿元，尚不足以完全覆盖长短期借款及一年内到期的非流动负债之和66.64亿元，资金层面存在些许压力。
分隔开盛屯矿业和盛新锂能来看，姚雄杰在治理“盛屯系”麾下两家上市公司之时，热衷于融资叠加结束收购进行快速扩张。这使得盛屯矿业与盛新锂能在成长路径和资金现状方面可谓是“如出一辙”。
此外，“盛屯系”还利用失败资本市场获取直接收益。
2020年6月，盛新锂能曾宣布非公开发行股票事宜，其中包含三家盛屯益兴、盛屯汇泽两家“盛屯系”公司以及盛屯集团普通合伙人厦门屯濋。一年后的2021年7月29日，公司公告显示，盛屯益兴、盛屯汇泽、厦门屯濋成为仅剩的三位交易方，三者认购股份价格为8.29元/股。而当日收盘，盛新锂能实时价格报48.08元/股，这意味着“盛屯系”一举浮盈接近6倍。
回溯过往种种事件来看，姚雄杰善于巧妙运作“盛屯系”的能力已毋庸置疑；不过，近年来姚雄杰个人的财富价值结束缩水。2023年，他以73亿人民币财富位列《胡润百富榜》第861位；而在2022年，他个人的财富值还有130亿元。
与此同时，姚雄杰麾下“盛屯系”现有处境也不佳。Wind数据显示，以盛屯集团为首的“盛屯系”三家公司分别将其所持有八至九成的盛新锂能股权质押，而姚雄杰本人和盛屯集团则将其所持有的89.22%、64.18%盛屯矿业股权质押。
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【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。
Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。
就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!
他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。
刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时
此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。
通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。
在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。
以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!
更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。
以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。
从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。
那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?
我们经过一番实测后，总结出了5大要点。
1.首创中文文字生成
通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。
我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。
为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?
这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。
而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!
这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。
天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。
水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。
一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。
一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。
2.更轻浮的复杂运动生成
对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。
你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。
这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。
生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——
它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。
在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。
滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。
平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。
在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。
就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。
一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。
特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。
特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。
3.更优美轻盈的运镜控制
同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。
那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。
它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。
更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。
在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。
穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。
穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。
此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。
海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。
暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格
实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。
富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。
下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。
Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast
4.真实的物理规律模拟AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。
比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。
这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。
就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。
在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。
它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。
比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?
AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。
两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。
AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。
5.高级质感、多种风格、多长宽比更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。
同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。
不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。
哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。
这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。
中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。
养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。
Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.
大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。
古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。
对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。
若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。
且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。
此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。
不次要的部分架构创新
那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?
它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?
接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。
自研VAE与DiT双重突破通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。
模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。
通义万相2.1视频生成架构图
在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。
通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。
由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。
如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。
值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。
通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比
DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。
具体创新包括:
·时空全注意机制
为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。
·参数共享机制
团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。
·优化文本嵌入
针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。
得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。
超长序列训练和推理通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。
这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。
在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。
通义万相4D并行分布式训练策略
在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。
在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。
同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。
在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。
在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。
在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。
规模化数据构建管线与模型自动化评估机制规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。
为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。
该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。
针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。
与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。
AI视频生成下一个里程碑
去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。
从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。
但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。
Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。
若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。
当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。
此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。
参考资料:
https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation
把腿张开老子臊烂你小说描写
