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新浪科技讯7月28日晚间消息，继上周阿里AI三连发后，阿里又扔出新的开源模型——电影级视频生成模型通义万相Wan2.2。未来，我们非常愿意持续在这方面做投资，我也相信智能眼镜将成为未来技术发展非常重要的一部分。目前的情况是，我们观察到了非常多很吸引我们的投资机遇，我们也相信这些机遇将在未来几年有潜力为各位投资人带去明显收益。随着大模型的迭代与更新，从Llama4升级到Llama4.1，模型的使用范围将越来越广。所以，我们会按需建造，在必要的时候做出最佳决策，确定基础设施容量的具体用途。苏珊·李：能否请你再重复一下你的第二个问题？TruistSecurities分析师YoussefSquali：在大规模招聘导致股票薪酬支出增加的背景下，假设这部分支出会明显快于营收和运营成本的增长，管理层计划如何应对可能引发的股权稀释问题？管理层是否考虑通过股份回购等方式回报股东？苏珊·李：薪酬成本增加所带来的影响，包括今年招聘的人工智能技术人才所带来的SBC影响，都已经反映在修订后的2025年支出展望中，我前面对2026年全年支出的展望里也对此略有提及。伯恩斯坦研究所分析师MarkShmulik：马克，在您迈向超级智能的路上，您关注的某些具体指标或者KPI指标有哪些？能否与我们这些局外人分享一下？是否与您在简报中提到的五大支柱（在简报中，马克·扎克伯格提到Meta公司的AI机遇有五大支柱，分别广告业务革新、提升用户参与度、
这种增长不会是线性的——可能在某些年份，我们的利润增长会高于平均水平。相比数字世界中的大模型，MogoMind可以视为物理世界的实时搜索引擎，通过接入物理世界实时动态数据，MogoMind形成全局感知、深度认知和实时推理决策能力，能够从数据中抽取意义、从经验中学习规则、在场景中灵活决策。MogoMind依托交通数据流实时全局感知、物理信息实时认知理解、通行能力实时推理计算、最优路径实时自主规划、交通环境实时数字孪生、道路风险实时预警提醒六大关键能力，解决了当前AI缺乏物理世界实时感知能力和全局认知系统两大问题。自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。交通管理领域，MogoMind让交通管理者掌握整个城市交通系统的运行全貌，能基于实时动态数据的融合分析做出科学决策。通过全域覆盖的通感算一体化设备，MogoMind能够全天候、不间断捕捉车辆行驶轨迹、速度变化、交通流量、行人动态等海量异构数据，并经过数据融合算法快速整合处理，为智能分析和精准决策提供数据基础。大会期间，蘑菇车联围绕AI大模型在交通领域的应用，展示
专题：2025世界人工智能大会新浪科技讯7月27日下午消息，2025世界人工智能大会（WAIC2025）于7月26-28日在上海举办。例如，用户输入黄昏、柔光、边缘光、暖色调、中心构图等关键词，模型可自动生成金色的落日余晖的浪漫画面。目前，该模型单次可生成5s的高清视频，用户可通过多轮提示词进一步完成短剧制作，未来通义万相还将继续提升单次视频生成的时长，让视频创作更高效。使用冷色调、硬光、平衡图、低角度的组合，则可以生成接近科幻片的画面效果。据悉，Wan2.2此次开源了文生视频（Wan2.2-T2V-A14B）、图生视频（Wan2.2-I2V-A14B）和统一视频生成（Wan2.2-TI2V-5B）三款模型，其中文生视频模型和图生视频模型均为业界首个使用MoE架构的视频生成模型，总参数量为27B，激活参数14B，均由高噪声专家模型和低噪专家模型组成，分别负责视频的整体布局和细节完善，在同参数规模下，可节省约50%的计算资源消耗，有效解决视频生成处理Token过长导致的计算资源消耗大问题，同时在复杂运动生成、人物交互、美学表达、复杂运动等维度上也取得了显著提升目前已搭建千卡级国产异构AI算力混合集群，纳管并适配了11款不同类型的国产AI芯片，集群总算力超过500PFLOPS（FP16），并全面支持De
