问题一：Sora在模拟物理交互时可能遇到哪些问题？
Sora在模拟物理交互时可能遇到哪些问题？
参考回答：
Sora在模拟物理交互时可能遇到物理交互逻辑错误，如创造出物理上不合理的动作，以及在模拟基本物理交互（如玻璃破碎）时不够精确。这可能是因为模型在训练数据中缺乏足够的物理事件示例，或无法充分学习和理解复杂物理过程的底层原理。
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问题二：Sora在模拟对象状态变化时存在哪些局限？
Sora在模拟对象状态变化时存在哪些局限？
参考回答：
Sora在模拟对象状态变化时可能无法始终正确反映出变化，如在模拟吃食物这类涉及对象状态显著变化的交互时。这表明模型在理解和预测对象状态变化的动态过程方面存在局限。
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问题三：在模拟复杂场景时，Sora的表现如何？
在模拟复杂场景时，Sora的表现如何？
参考回答：
在模拟多个对象和多个角色之间的复杂互动时，Sora可能会出现超现实的结果。此外，在生成长时间的视频样本时，Sora可能会产生不连贯的情节或细节，这可能是由于模型难以在长时间跨度内保持上下文的一致性。
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问题四：什么时候能使用Sora？
什么时候能使用Sora？
参考回答：
目前，Sora对红队成员和创作者开放，用于评估可能的风险和危害以及优化模型的创作能力。普通会员需要等待下一个阶段的内测，距离全民可用可能还需要一段时间。
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问题五：使用Sora的成本大概是多少？
使用Sora的成本大概是多少？
参考回答：
由于OpenAI尚未公布Sora的商业化时间，具体的成本尚不清楚。但根据已知信息，Sora模型参数量预计小于10B，不会像LLM那样需要大规模的AI集群进行训练。然而，由于视频生成对推理算力的消耗较大，结合AI训练集群或AI推理集群可能是必要的。参考GPT4V计算Token的方式，可以估算出1分钟长度视频的价格。
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