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多个AI模块协同，剧本一键到成片,腾讯AI刚打完一手明牌。元宝、龙虾特工队、养虾全景图，产品矩阵铺到桌面上，生态布局画得清清楚楚。,团队规模从数十人到1-3人，省的不只是工资。人越多，沟通成本越高，协调难度越大，出错概率越高。当一个人可以操控一个AI平台完成一部剧的制作时，传统制片中很多令人头疼的管理问题就自然消解了。,过去，一个好剧本到手之后，还要操心组团队、管流程、控成本，光是把制作跑通就已经耗尽大半精力。现在，这些事情正在变成一个平台可以承接的工作。

在很多工具还在解决「单点痛点」时，NOVA AI已经完成了AI短剧端到端生产能力的构建。随着NOVA AI这样的创作工具的继续完善，AI短剧行业也将迎来一个工业化大生产的增长阶段。,MiniMax的实践印证了这一点。MiniMax M2.7正式开启模型的自我进化，AI深度参与了模型的训练，强化学习中50%-70%的工作由Agent自主完成。人类研究员的角色变了，变成跟Agent聊实验idea。,2024年5月，OpenAI发布旗舰级多模态大模型GPT-4o，为全球首个实现文本、图像、音频”原生统一、实时交互的消费级模型。,结语,3月27日，腾讯云上海峰会。MiniMax的Agent首席架构师阿岛讲了一个训练困境——大模型的强化学习撞上了沙箱瓶颈，十万级并发环境在K8S上根本跑不动。同一场峰会，汤道生丢出一句判断:「AI落地不只是一道算法题，更是一道工程题。」

偏偏MiniMax一个月发一个模型版本，国内可能唯一做到这个频率的，全球只有OpenAI保持类似节奏。算一笔账:Agentic RL训练时，GPU集群等沙箱启动的每一秒都在空转烧钱。十万个并发沙箱，启动要几分钟，累积等待可能吞掉数小时甚至数天的GPU算力。,K8S撑不住了

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