滴滴新上这个寻找更近司机的功能。做这个的产品经理感觉还挺棒的。虽然尝试用了两次都没找到…不禁怀疑，这个功能其实是一个远途派单的安抚功能，其实根本没有在找更近的，让你觉得当前就是最近的。如果是这样，那这个产品经理，可真特么是个老6…

如果是真的在重新派单，除了用户有可能缩短等待时间，降低取消率，平台角度看，在一次全局最优调度之后，用户等待的时间里，因为车和订单的状态是动态变化的，发起二次调度，可能会优于第一次调度结果，获得一些平台收益。平台用户双赢。挺吊的。应该蛮难做的还。

SORA视频生成原理解析详情版PPT可编辑版本（免费下载

这份PPT详细解析了OpenAI推出的视频生成模型SORA的技术架构、原理和市场影响。以下是核心内容的概要：

1. SORA概述：
● SORA支持长达60秒的高保真视频生成，支持视频编辑和扩展。
● 技术实现上，SORA将视频压缩为空间时间块（Spacetime patches），使用Diffusion Transformer作为主干网络进行建模。
2. 技术架构：
● SORA模型结构包括VAE编码器、DiT（DDPM）和VAE解码器。
● 训练流程涉及使用DALLE 3进行文本和图像关联，视频数据切分为Patches，通过Diffusion Transformer生成图像语义，最后由VAE解码器恢复成视频数据。
3. 模型训练：
● 使用扩散模型（Diffusion Model）和Diffusion Transformer进行训练。
● 训练过程中，视频数据通过VAE编码器压缩，然后由DiT生成低维空间表示，最后由VAE解码器恢复。
4. 网络结构：
● Vision Transformer（ViT）和Diffusion Transformer（DiT）是关键的网络结构。
● CLIP模型用于学习文本和图像之间的关联。
5. 技术总结：
● 模型规模的增大对视频生成质量有显著提升。
● 数据工程在视频输入设计和文本图像对质量方面至关重要。
● AI系统工程化能力是技术壁垒，决定了模型规模的扩展。
6. 市场和个人思考：
● 算力需求增长、国产芯片和厂商的挑战、市场策略和个人转型的机遇。
7. 引用文献：
● 提供了一系列关于视频生成、Diffusion Model、Transformer模型等相关研究的引用。

文档提供了SORA模型的深入分析，包括其技术细节、训练过程、网络结构以及对未来市场和个人发展的影响。

点击右侧下载链接下载PPT版本

source