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熊昺辉介绍，可梦 AI 团队成员为“技术+影视”背景，核心技术团队成员多来自字节跳动、腾讯等大厂的 AI 实验室，创作团队则由实操过100+部短剧的编剧、后期导演组成，他认为，这能让产品研发避免“技术自嗨”，快速推出贴合市场需求的工具。,不过字节跳动也指出，Seedance 2.0还远不完美，其生成结果仍存在诸多瑕疵。,在《斩仙台真人 AI 版》的制作中，可梦 AI 实际上是一个“解决方案提供商”。据官方介绍，可梦 AI 整合了目前全球优质 AIGC 大模型（语言大模型、生图大模型、视频生成大模型），将 AI 真人短剧的制作流程压缩至剧本创作、角色/场景创作、分镜创作、运营推广和数据运营等5步。,在科技圈，我们习惯了看发布会上的PPT 参数，习惯了看实验室里的行走视频。但春晚这场全民关注的“超级场景”，用真金白银的投票完成了一次比任何发布会都更残酷的测试。而这一幕，几乎没有在美国发生过。,“从《红色》开始我就是自己写了，写一个高兴的，写完之后找演员，找好了之后找钱，然后就拍，所以跟这个行业里的规矩不太一样。我也有写废的戏，写废了就没人投，没人投就算了，也就不拍了。”徐兵说。

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单纯堆砌算力和参数似乎无法治愈这种逻辑上的精神内耗。,就在几天前，AI生成视频刚刚给了整个影视行业一巴掌，而导演在电影结尾，对AI宣战。,此项成果标志着该问题研究方法的重要变革。研究团队形成了一套高效协同的研究模式：由科研人员设定关键研究方向与边界，计算系统进行高速构造与搜索，研究人员再对结果进行理论验证与提炼，从而将高维几何探索从过去的零散尝试推向系统化推进的新阶段。,如果只从技术论文或公开视频看，中美在机器人领域的差距并不直观。波士顿动力的后空翻视频依然惊艳，特斯拉的Optimus 进展也备受关注。但当机器人真正进入交易环节、物流系统和售后体系时，差距开始显性化。

袁和平还提到了使用豆包设计AI角色作为片尾彩蛋，他期待AI工具能解决高难度动作设计和有新意的剧本创作问题。,幸运的是，确实有一批演员愿意陪他玩。那些跟他“在相同教育环境里长大的演员”，认同起来方便一些;还有一些在流量上待久了，想换个赛道试试，也愿意来冒个险。他拿着剧本去找演员，《在人间》找了赵丽颖，《金色》找了辛芷蕾。演员说愿意来，平台自然就会跟进来。,基于GLM-4.5时期 slime 框架训练与推理解耦”的设计，智谱的新基建进一步实现了生成与训练”的深度解耦，将GPU利用率推向极致。系统支持模型开展大规模的智能体（Agent）轨迹探索，大幅减缓了以往拖慢迭代速度的同步瓶颈，让RL后训练流程的效率实现了质的飞跃。,研究人员训练Transformer模型去模仿某种数学优化路径。模型规模越大，它们学习目标函数的速度就越快。它们维持长期连贯行动序列的能力增长却相对迟缓。,尽管 Seedance、可灵、Vidu、Sora 等海内外视频大模型不断涌现，为 AI 短剧筑起了技术底座，但这类产品多面向 C 端、聚焦通用视频生成，缺乏对短剧行业的深度适配。想要真正对标传统影视工业化流程，市场迫切需要面向 B 端、能整合行业资源、打通全流程创作的第三方服务平台，这正是可梦 AI 这类平台的机遇所在。