您好：乐游忻州麻将这款游戏可以开挂，确实是有挂的，需要软件加微信【5304766】，很多玩家在乐游忻州麻将这款游戏中打牌都会发现很多用户的牌特别好，总是好牌，而且好像能看到-人的牌一样。所以很多小伙伴就怀疑这款游戏是不是有挂，实际上这款游戏确实是有挂的

1.乐游忻州麻将这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【5304766】

2.咨询软件加微信【5304766】在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

近日，AI（人工智能）新锐巨头OpenAI推出文生视频模型Sora，掀起了全球范围内的热烈讨论。

由于在AI生成视频的时长上成功突破到一分钟，再加上演示视频的高度逼真和高质量，Sora立刻引起了轰动，并引发外界的种种猜测：能在发布ChatGPT不到两年后就推出Sora，OpenAI是否“藏了一手”？表现惊艳的Sora是否已经具有世界模型的特点？

不过，OpenAI尚未宣布Sora对公众正式开放的日期，目前也只向安全团队、一些视觉艺术家、设计师和电影制作人开放了Sora的使用权限。除了内部人士不断放出的演示片段外，OpenAI还在Sora的官网上放出了其技术报告。

首先，与GPT模型类似，Sora使用Transformer架构，这被许多研究者视为其强大能力背后的主要功臣。

本质上，Sora和Pika、Runway等文生视频模型采用了相似的底层模型，即Diffusion扩散模型。不同之处在于，Sora把其中的实现逻辑进行了变化，将U-Net架构替换成了Transformer架构。

北京邮电大学智能交互设计专业副教授谭剑为澎湃新闻记者介绍，与其他AI模型架构相比，Transformer架构有两大理论优势：“它的核心能力是能自动构建不同维度、不同层级的知识网络或信息网络，也就是一张无缝的思维导图……权重关联机制（attention机制）也是它核心能力的另一种体现，就是它会根据任何数据的上下文，来理解相关的高低维度信息。”

谭剑强调，要充分发挥Transformer架构的核心能力，一个必要条件就是输入数据足够多、维度足够大。

一位AI大模型从业人士告诉澎湃新闻记者，Sora的主要技术思路是“用视觉块编码（Visual Patch）的方式，把不同格式的视频进行统一编码，然后用Transformer架构进行训练，并引入类似Diffusion的Unet方式在降维和升维的过程中做加噪和去噪”。

通过细节上的设计，Sora解决了“闪烁”（帧间细节跳变）的问题，还能直接生成高分辨率（1080p）的图像、长达60秒的视频，说明“训练的序列也比较长，训练时候的窗口至少也有五秒”。

不过，目前看来，OpenAI的Sora报告中依然藏有许多谜团。

浙江大学百人计划研究员、博士生导师赵俊博对澎湃新闻记者表示，Sora所采用的扩散Transformer架构“可能是成功的关键之一”，但OpenAI目前放出的内容基本上也没有涉及更多的技术细节：“从第一性原理出发，其实我们目前对于Transformer神经网络架构的理解是非常不够的，尤其是为什么这个模型在scale up（扩大规模）之后能有如此大的魔力。”

此外，赵俊博也强调，数据是一个巨大的问题。对于Sora采用了怎样的数据进行训练，圈内依然众说纷纭，推测可能是运用了游戏引擎生成的大规模数据：“可能是游戏引擎里面吐出来这种数据，但是它这个数据到底是怎么收集、如何生产加工，最后如何喂到Sora里面进行管线化的预训练，我们确实不知道。”

那么，Sora的出现会给AI业界和学界带来怎样的影响？

赵俊博表示，因为Sora在技术上仍有许多有待验证的地方，应该“让子弹再飞一会儿”：“Sora确实会对AI视频领域内的研究者和竞品产生很大冲击，但那毕竟只是一小部分人。目前从生成模型的应用层面看，可控性依然是个很大的问题......所以说如果要讨论产业冲击，还是要搞清楚玩家是谁，什么场景，解决什么痛点和需求，这些产业化的落地思维在这里也是一样的。”

谭剑提到，OpenAI已经用ChatGPT和Sora充分验证了纳什嵌入定律。所谓纳什嵌入定律，简单来说，就是指高维信息世界一定能无缝兼容低维世界，用口语来表达就是“降维打击”：“虽然这种高维AI模型的数据和硬件等门槛很高，但已经有了第一个跨越的公司，那么后面还会有更多团体可能成功，我对这一点保持乐观。”

值得注意的是，就在OpenAI于2月15日发布Sora的几小时前，谷歌也发布了旗下大模型Gemini的1.5版本，其中首个登场的多模态通用模型Gemini 1.5 Pro，把稳定处理上下文的上限扩大至100万tokens。然而，Gemini 1.5一出场就被Sora抢尽了风头。

再加上，OpenAI在Sora报告中提到的多篇核心论文都是由谷歌科研团队提出的，也由此引发了对于这两家企业“恩怨情仇”的调侃，以及OpenAI是“站在谷歌肩膀上”的说法。

对此，赵俊博认为，理论的相互分享虽然很重要，但是现代科技的发展环境下，单打独斗、“一人成英雄”的时代已经结束了：“关键是人才团队、算力和数据的堆砌，以及时间上的积累，光靠一个idea就能实现一个这么惊艳的系统已经不现实了，把它当成一个‘大装置’来看的话，里面‘工艺’的探索和形成是最为关键的。”

最后，对于Sora的出现是否和AGI（通用人工智能）有关联，赵俊博几天前也在朋友圈撰文表示：“我反对很多自媒体把这个技术类比在AGI上面，我们距离AGI还差得远……我觉得一个世界模型需要有能力去输出动作，输出对未来的预测，输出对当前所处状态的判断。Sora大概率是学到了一些世界运转的模式，但是否具备其他上述能力我们不知道。但是它的embedding（嵌入）如果有一天能开出来，或许我们能知道更多。”