De update van nano-banana is een historisch keerpunt in AI-innovatie. Dit model onthult een schuilplaats in de AI-industrie. Alle AI-tekenmodellen die goed presteren, zijn geen producten, alleen omdat ze de business niet begrijpen en alleen naar de vraag kijken! Ze denken dat de vraag van de klant erg belangrijk is, waardoor ze streven naar het vervullen van deze vraag. Maar om deze vraag te vervullen, is een solide zakelijke basis nodig. En een enorm lang bedrijfsuitvoeringsproces, de hele weg is zeer complex. Het is alsof je een boer vraagt om in een Michelin-keuken een steak te bereiden. Grote bedrijven: ze streven allemaal naar coole, eenvoudige invoer en indrukwekkende uitvoer. Leidinggevenden zijn enthousiast, werknemers rennen zich een ongeluk, de resultaten zijn teleurstellend, de creatiecyclus is enorm lang. In werkelijkheid zijn de problemen die opgelost kunnen worden in de business zeer beperkt, de zakelijke herkenning ontbreekt, wat leidt tot een kromme productontwikkeling van het model. Altijd wordt er meer aandacht besteed aan wat de discussie op gang brengt, dan aan wat er echt onderzocht wordt. Honderd jaar aan inspanningen verspild, en er komt een halfslachtig product uit. Resultaat: beginners zijn gefrustreerd, professionals zijn gefrustreerd, marketingteams prijzen het de hemel in, en consumenten zijn er maar weinig. Kleinere bedrijven: gebrek aan technische kracht en middelen, ze doen hun best om een beetje vraag te vervullen, maar hebben ook een sterke nieuwsgierigheid naar kennis nodig, de kosten van technische praktijk zijn hoog, het kost maanden en enorme financiële middelen om een klein probleem op te lossen. Een deel heeft een basisgebruik, als een beer die maïs splijt, consumenten verliezen een groep en trekken er weer een aan. Iteratie kan helemaal niet duurzaam zijn. Resultaat: degenen die het geleerd hebben, zijn het zat, en degenen die het niet geleerd hebben, kunnen het ook moeilijk leren. Open-source bedrijven: de toepassingen zijn bijna allemaal gedaan, de geestelijke wereld bloeit, maar in totaal bedienen ze geen tientallen duizenden mensen, en ze verdienen allemaal geld zonder het aan de open-source makers te geven. Een model dat eenmaal is geüpdatet, is als een grafheuvel die een voet hoger wordt, en het is maar de vraag welk model er uitkomt, de technologie van het verleden heeft helemaal geen noodzaak tot iteratie. Resultaat: morele collega's springen in de put, er blijven slechts een paar wezen over. Het begrijpen van de business is de voorwaarde voor het doen van AI. Ik heb al vroeg gezegd dat ik in 2023 AI-tekenen gebruik, omdat ik storyboards wil maken, we hebben veel moeite gedaan, en begin 2024 hebben we een consistente modeltraining gerealiseerd met beroemdheden. Veel van de eenvoudige functies die nu beschikbaar zijn, konden meer dan een jaar geleden al worden gerealiseerd, maar mensen die de business niet begrijpen, kunnen het zelfs niet zien. Vandaag de dag is elke functie van nano-banana gericht op de kern van de business. Het is niet zomaar een update van modeltechnologie. Wat betreft wijzigingen, er zijn er veel, en er zijn veel methoden. Maar dit model heeft in één keer alle zakelijke sleutels ontgrendeld. Eigenlijk is sora al heel goed, maar sora's dekking van de business is niet zo uitgebreid. Enkele maanden geleden begonnen veel leveranciers van graanwinkels, met sora zakelijke inhoud te maken. Maar er zijn veel beperkingen, maar vanuit ons begrip van het model, is het open-source model een technische bottleneck, maar voor modellen zoals sora, zijn er enkele zakelijke segmenten, die geen bottleneck voor dit model zouden moeten zijn. Een eenvoudig voorbeeld: het is geen probleem om Conan van lege handen naar het vasthouden van een bloem te laten gaan. Maar je laat een figuur een extra ding vasthouden, dat is heel moeilijk. Vanuit een zakelijk perspectief is dit helemaal niet moeilijk. Maar sora geeft je gewoon geen optimalisatie, is het een gebrek aan technische capaciteit? Kan zo'n eenvoudige operatie als MJ niet worden gerealiseerd? Het is volledig een misverstand van de zakelijke context. Laten we nog een voorbeeld van MJ geven, hoe sterk is het esthetische niveau van dit model? Eerlijk gezegd, een jaar geleden, kon dit model al worden gebruikt om kledingmodellen vanuit meerdere hoeken te realiseren. En ook voor het creëren van virtuele menselijke personages. Maar de technische implementatie is zeer ingenieus, tot nu toe kan niemand het doen, en we willen deze dingen ook niet verspreiden. Maar in het zicht van de meeste mensen is de capaciteit van het MJ-model niet zichtbaar. Wat MJ bedrijf nastreeft weet ik ook niet, ik weet alleen dat ze voortdurend bezig zijn met dingen die aan de business grenzen,\nmaar ze optimaliseren niet goed, wat leidt tot veel herzieningen van dit model. Ik zeg het nogmaals, de bovenstaande twee problemen zijn niet omdat het model niet kan, maar omdat het bedrijf de zakelijke behoeften van verschillende sectoren niet begrijpt. Google heeft het jullie bewezen, niemand hoeft te weerleggen, sta gewoon stil en laat je slaan.