Обновление nano-banana — это исторический момент в инновациях AI. Эта модель сняла завесу с одной из частей индустрии AI. Все работающие модели AI для рисования не являются продуктами, просто потому, что не понимают бизнес, а смотрят только на спрос! Они считают, что потребности клиентов очень важны, поэтому стремятся удовлетворить этот спрос. Но для выполнения этого запроса требуется прочная бизнес-основа. И очень длинный процесс выполнения бизнес-задач, весь путь очень сложен. Это как если бы старик, который занимается земледелием, пошел готовить стейк на кухне Michelin. Крупные компании: все стремятся к эффектному простому вводу и эффектному выводу. Руководство в восторге, сотрудники бегают как сумасшедшие, результаты не впечатляют, сроки создания огромные. На практике, количество решаемых бизнес-проблем очень ограничено, нехватка бизнес-идентификации приводит к запутанному пути продуктовой модели. Всегда исследуют то, что находится в конце, а то, что вызывает обсуждение, ставят на первое место. Потрачено сто лет усилий, чтобы создать что-то полузавершенное. Результат: новички ругаются, профессионалы ругаются, маркетологи восхваляют, потребителей очень мало. Малые компании: недостаток технической силы, недостаток ресурсов, прилагают огромные усилия, чтобы удовлетворить небольшие потребности, также требуется сильное стремление к исследованию знаний, высокие затраты на техническую практику, тратят несколько месяцев и огромные финансовые средства, чтобы решить небольшую проблему. Есть часть базового использования, медведь колет кукурузу, потребители теряются и снова появляются. Итерации вообще не могут быть устойчивыми. Результат: те, кто научился, устали, а те, кто не научился, очень трудно научиться. Открытые источники: приложения сделаны наполовину, духовный мир удовлетворен, но в сумме обслуживают не десятки тысяч человек, все зарабатывают деньги, но не тратят их на создателей открытого кода. Модель итерации один раз, могила выше на дюйм, неясно, какая модель выйдет, прошлые технологии вообще не нуждаются в итерации. Результат: добросовестные коллеги прыгают в яму, остаются только несколько сирот. Понимание бизнеса — это предпосылка для создания AI. Я давно говорил, что в 2023 году я использую AI для рисования, потому что я хочу рисовать раскадровки, мы потратили много усилий, в начале 2024 года мы достигли возможности делать фотографии с известными людьми, обучая модель согласованности. Многие простые функции, которые сейчас доступны, можно было реализовать более года назад, люди, не понимающие бизнес, даже не могут это увидеть. Сегодня каждое функциональное обновление nano-banana направлено на核心业务. Это не просто обновление технологии модели. Что касается изменений, на самом деле их много, методов тоже много. Но эта модель разом открыла все бизнес-ключи. На самом деле, sora уже очень хороша, но покрытие бизнеса у sora не такое полное. Несколько месяцев назад многие поставщики из магазинов, подобным谷子店, начали использовать sora для создания бизнес-контента. Но ограничений много, однако с нашей точки зрения понимания модели, модели открытого кода — это технический барьер, но для таких моделей, как sora, некоторые бизнес-ниш, не должны быть барьером для этой модели. Приведу простой пример: позволить Конану взять цветок из пустых рук — не проблема. Но заставить фигурку держать что-то в руках — очень сложно. С точки зрения бизнеса, это совсем не сложно. Но sora просто не дает вам оптимизировать, это недостаток технологии? Так ли сложно реализовать такую простую операцию, как MJ? Это полностью ошибка в понимании бизнеса. Теперь приведу еще один пример MJ, насколько сильна эстетическая способность этой модели? Честно говоря, год назад мы уже могли использовать эту модель для создания многогранных моделей одежды. Также создание виртуальных персонажей, похожих на людей. Но техническая реализация очень хитрая, до сих пор, возможно, никто не может этого сделать, и мы не хотим распространять эти вещи. Но в большинстве случаев люди не видят способности самой модели MJ. Что именно ищет компания MJ, я тоже не знаю, просто знаю, что они постоянно делают что-то, что связано с бизнесом, но не оптимизируют должным образом, что приводит к множеству вторичных исправлений этой модели. Скажу еще раз, вышеуказанные два вопроса не связаны с неспособностью модели, это просто непонимание компанией потребностей бизнеса в различных отраслях. Google уже доказал вам, что никто не нуждается в опровержении, просто стойте и принимайте удары.