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sora2 的训练机制探讨：物理规律的背后
sora2 在遵循物理规律方面表现得相当出色。
然而，当前的关键问题在于它是如何进行训练的。
在数据准备方面，或许可以考虑两种主要方式：
第一种可能性是利用类似于 UE5 的高级代理，构建数据集。这种方式能够生成、替换和模糊角色，使得所生成的内容不仅符合物理规则，还具备一定的泛化能力。
第二种方式则是通过检索生成技术，对已有内容进行理解和提取，然后进行替换和模糊处理，以赋予模型物理性能与泛化能力。
有必要思考的是，sora2 究竟是一个单一模型，还是一个更为复杂的系统？
它是否能够理解用户需求，并据此生成相应的处理流程脚本，从而实现自动生成？
或者说，sora2 可能是一个多阶段的混合模型，结合了快速生成和检索生成的特点，形成了一种并行与串行相结合的混合系统。
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