OpenAI 2月16日凌晨发布了文生视频大模型Sora，在科技圈引起一连串的震惊和感叹，在2023年，我们见证了文生文、文生图的进展速度，视频可以说是人类被AI攻占最慢的一块“处女地”。而在2024年开年，OpenAI就发布了王炸文生视频大模型Sora，它能够仅仅根据提示词，生成60s的连贯视频，“碾压”了行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。
最近AI圈最火的无疑是OpenAI在2月15日发布的Sora。Sora可以根据文本生成一分钟的高清视频，生成的视频画质、连续性、光影等都令人叹为观止，Sora无疑将视觉生成推到新的高度。本文将重点回答三个问题：（1）Sora的原理是什么？（2）Sora到底是不是世界模型？（3）Sora会影响哪些行业？
在刚刚过去的2月15日，OpenAI发布了最新的视频生成AI模型Sora，可以基于文本指令或者图片、视频，生成最长60秒的内容丰富、栩栩如生的视频。OpenAI同时发布了Sora的技术文档《Video generation models as world simulators》，对Sora视频生成模型的原理进行了解释。
基于上述原因，在 iLogtail 诞生 10 周年之际，日志服务启动对 iLogtail 的升级改造，寄希望于让 iLogtail 的易用性更佳，性能更优，可扩展性更强，从而更好地服务广大用户。 目前，经过半年多的重构与优化，iLogtail 2.0 已经呼之欲出。接下来，就让我们来抢先了解一下 iLogtail 2.0 的新特性吧！
B站作为一个有用有趣的综合性视频社区，每个用户都是在与内容的互动过程中形成单向/双向关注和身份上的群体团结，具有相同兴趣爱好的小伙伴聚集在一起形成不同圈子，所以，当小部分用户在社区中有贬低或者拉踩其他用户的行为，甚至出现人身攻击等恶意发言，社区氛围很容易被破坏。 社区文化和价值的体现来源于内容的创作和交流，其中评论作为B站用户交流互动最重要的阵地之一，自然也是社区氛围的重要组成部分。根据2022年6月评论的举报理由分布，目前B站负向评论的主要来源为引战和人身攻击。
时间步入了2024年，新的技术趋势，如大模型/AIGC/多模态等技术，已经开始与实际业务相结合，并开始生产落地。这些新的技术趋势不仅提高了算力的需求，也给底层基础设施带来了更大的挑战。 在计算方面，以GPU和FPGA等异构硬件为例，他们通过短周期的迭代和演进来适应不断变化的需求。阿里集团通过统一调度、统一资源池以及全面弹性等调度手段满足了复杂的计算需求。 在存储方面，经典的微服务应用通过云原生化的方式，兼顾了性能和效率。但对于计算量增量最大的分布式AI训练、大数据等计算密集型应用，data locality直接影响了计算作业的运行效率与吞吐，网络I/O的消耗还间接拉高了带宽成本，且在可预见的场景中，数据集规模的还会以较高的速率保持增长，如何通过合理的数据缓存亲和性技术加速数据访问，将是提升计算任务运行效率的同时降成本的关键。 大模型训练/多媒体等场景的数据集以图片和音频文件为主，天然适合将数据托管在OSS对象存储上，也是目前线上大多数计算作业的存储选型，以训练场景为例，具有以下读数据的特征：1）数据集顺序的随机化处理造成传统的单机缓存策略失效；2) 多个epoch会对
