Die Aktualisierung von nano-banana ist ein historischer Wendepunkt in der KI-Innovation. Dieses Modell hat einen Schleier in der KI-Branche gelüftet. Alle leistungsfähigen KI-Malmodelle sind nicht Produkte, weil sie einfach das Geschäft nicht verstehen und nur die Nachfrage betrachten! Sie glauben, dass die Bedürfnisse der Kunden sehr wichtig sind, und verfolgen daher die Erfüllung dieser Nachfrage. Aber um diese Nachfrage zu erfüllen, benötigt man fundierte Geschäftskompetenz. Und einen extrem langen Geschäftsablauf, der gesamte Weg ist sehr komplex. Es ist, als würde man einen alten Bauern, der auf dem Feld arbeitet, in eine Michelin-Küche schicken, um ein Steak zuzubereiten. Große Unternehmen: Alle streben nach coolen, einfachen Eingaben und beeindruckenden Ausgaben. Die Führungskräfte sind begeistert, die Mitarbeiter laufen sich die Beine wund, die Ergebnisse sind enttäuschend, die Produktionszyklen sind extrem lang. Tatsächlich können sie in der Geschäftswelt nur sehr begrenzte Probleme lösen, die Geschäftserkennung ist unzureichend, was zu einem holprigen Weg zur Produktisierung des Modells führt. Es wird immer das untersucht, was hinten steht, und das, was Diskussionen anregt, steht vorne. Nach hundert Jahren harter Arbeit wird ein halbgares Produkt geschaffen. Ergebnis: Anfänger beschweren sich, Fachleute beschweren sich, Marketingkanäle loben es in den Himmel, und die Verbraucher sind rar. Kleine Unternehmen: Mangelnde technische Stärke und Ressourcen, sie geben ihr Bestes, um ein wenig Nachfrage zu befriedigen, benötigen aber ein starkes Verlangen nach Wissensentdeckung, die Kosten für technische Praktiken sind hoch, es dauert Monate und kostet viel Geld, um ein kleines Problem zu lösen. Ein Teil hat grundlegende Nutzung, die Verbraucher verlieren eine Gruppe und ziehen eine andere an. Iterationen können nicht nachhaltig abgedeckt werden. Ergebnis: Die, die gelernt haben, sind frustriert, und die, die nicht gelernt haben, finden es sehr schwer zu lernen. Open-Source-Kollegen: Die Anwendungen sind mehr oder weniger fertig, die geistige Welt blüht auf, insgesamt bedienen sie nicht einmal ein paar Hunderttausend Menschen, alle verdienen Geld, aber geben nichts an die Open-Source-Schöpfer aus. Wenn das Modell einmal iteriert wird, wächst der Hügel am Grab, und es ist ungewiss, welches Modell herauskommt, die vergangene Technik hat überhaupt keine Notwendigkeit zur Iteration. Ergebnis: Die moralischen Kollegen springen alle in die Grube, nur ein paar Waisenkinder bleiben übrig. Geschäftsverständnis ist die Voraussetzung für die Entwicklung von KI. Ich habe schon früh gesagt, dass ich 2023 KI-Malerei benutze, weil ich Storyboards zeichnen möchte. Wir haben viel Mühe investiert, und Anfang 2024 haben wir es geschafft, mit Prominenten zu posieren und ein Konsistenzmodell zu trainieren. Viele der jetzt einfachen Funktionen konnten vor über einem Jahr realisiert werden, aber Menschen, die das Geschäft nicht verstehen, können es nicht einmal sehen. Heute ist jede Funktion von nano-banana direkt auf die Kernpunkte des Geschäfts ausgerichtet. Es ist nicht einfach ein Update der Modelltechnologie. Was die Modifikationen betrifft, gibt es tatsächlich viele, und es gibt viele Methoden. Aber dieses Modell hat alle geschäftlichen Schlüsselstellen auf einmal durchbrochen. Eigentlich ist sora schon sehr leistungsfähig, aber sora hat nicht so eine umfassende Abdeckung des Geschäfts. Vor ein paar Monaten haben viele Anbieter von Getreidegeschäften begonnen, sora für Geschäftsinhalte zu verwenden. Aber es gibt viele Einschränkungen, aber aus unserer Sicht des Modells, ist das Open-Source-Modell ein technisches Hindernis, aber für Modelle wie sora sollten einige geschäftliche Nischen nicht das Hindernis dieses Modells sein. Ein einfaches Beispiel: Es ist kein Problem, Conan von leerhändig zu einer Blume zu bringen. Aber es ist sehr schwierig, einem Handwerk eine zusätzliche Sache in die Hand zu geben. Aus geschäftlicher Sicht ist das eigentlich überhaupt nicht schwierig. Aber sora optimiert einfach nicht, liegt es an unzureichender Technik? Kann MJ so einfache Operationen nicht umsetzen? Es ist einfach ein Missverständnis des Geschäftsverständnisses. Lassen Sie uns ein weiteres Beispiel von MJ anführen, wie stark ist das ästhetische Niveau dieses Modells? Um ehrlich zu sein, vor einem Jahr konnten wir dieses Modell bereits verwenden, um Mehrwinkel-Mode-Modelle zu erstellen. Außerdem die Erstellung von virtuellen menschlichen Charakteren. Aber die technische Umsetzung ist sehr raffiniert, bis heute kann es wahrscheinlich niemand umsetzen, und wir sind auch nicht bereit, diese Dinge zu verbreiten. Aber die meisten Menschen können die Fähigkeiten des MJ-Modells nicht sehen. Was das MJ-Unternehmen anstrebt, weiß ich auch nicht, ich weiß nur, dass sie ständig Dinge machen, die an das Geschäft angrenzen, aber nicht gut optimieren, was zu vielen Nachbesserungen des Modells führt. Ich sage es noch einmal, die beiden oben genannten Probleme sind nicht, dass die Modellfähigkeiten nicht ausreichen, sondern dass das Unternehmen die geschäftlichen Anforderungen in verschiedenen Branchen nicht versteht. Google hat es euch bewiesen, niemand braucht zu widersprechen, man steht einfach da und lässt sich schlagen.