计算机行业AI%2b专题系列点评(七)：Gemini、Sora、V-JEPA三大模型对比点评-240308-华创证券-11页

证券研究报告计算机2024年03月08日AI+专题系列点评（七）推荐（维持）Gemini、Sora、V-JEPA三大模型对比点评Gemini1.5在多模态的复杂信息推理方面取得突破。Gemini1.5在长语境理解华创证券研究所方面取得突破，能够显著增加模型可处理的信息量——持续运行多达100万个tokens。Gemini1.5Pro可以在给定的提示符内无缝地分析、分类和总结大证券分析师：吴鸣远量内容；对不同的模式执行高度复杂的理解和推理任务，包括视频；可以对100,000行代码进行推理，给出有用的解决方案、修改和解释。邮箱：wumingyuan@hcyjs.com执业编号：S0360523040001Sora视频生成效果惊艳。Sora采用Transformer架构，能从看似静态噪声的视频出发，经过多步骤的噪声去除过程，逐渐生成视频，并且可以在延长已生成行业基本数据333占比%的视频的同时，保持主体的一致性。能够在更广泛的视觉数据上训练扩散36,184.990.04Transformer，覆盖了不同的持续时间、分辨率和纵横比。Sora采用了DALL·E3股票家数(只)31,058.284.14的重标注技术，通过为视觉训练数据生成详细描述的标题，使模型更加准确地总市值(亿元)4.58遵循用户的文本指令生成视频。除了能根据文本指令生成视频外，这款模型还流通市值(亿元)能将现有的静态图像转化成视频，精确细致地赋予图像中内容以生动的动画,扩展现有视频或补全缺失的帧。相对指数表现1M6M12M20.2%-13.7%-16.6%V-JEPA自监督学习模型，像人类一样学习。作为一种非生成模型，V-JEPA依%14.8%靠未标记的数据进行预训练，通过预测抽象表示空间中视频的缺失或屏蔽部分绝对表现-8.5%-4.4%来学习。V-JEPA的研究表明，其可以一次性预训...