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随着互联网的飞速发展，视频制作已经成为众多企业和个人展示自我、宣传品牌的重要手段。而Nike，作为全球知名的运动品牌，其广告和宣传视频更是备受关注。那么，如何轻松制作出高质量的Nike1688源码成品视频呢？本文将为您揭秘这一过程。 首先，了解Nike1688源码的含义。Nike1688源码指的是Nike品牌在1688平台上的视频素材源代码。这些素材包括视频片段、图片、文字等，可以方便用户进行二次创作。掌握这些源码，对于制作Nike1688成品视频具有重要意义。 接下来，让我们一步步了解如何制作Nike1688源码成品视频。 1. 收集素材 首先，您需要在1688平台上寻找Nike品牌的视频素材。这些素材包括广告片、宣传片、活动视频等。在收集素材时，要注意素材的质量和版权问题。您可以通过以下途径寻找素材： （1）直接在1688平台上搜索Nike品牌相关视频素材。 （2）关注Nike官方微博、微信公众号等社交媒体平台，获取最新视频素材。 （3）参考同类品牌或行业视频，寻找灵感。 2. 选择合适的视频编辑软件 制作Nike1688源码成品视频，需要一款功能强大的视频编辑软件。目前市面上有很多优秀的视频编辑软件，如Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro、Filmora等。您可以根据自己的需求和预算选择合适的软件。 3. 视频剪辑与制作 （1）导入素材：将收集到的Nike1688源码素材导入到视频编辑软件中。 （2）剪辑素材：根据您的需求，对素材进行剪辑，包括调整时长、添加过渡效果、调整音效等。 （3）添加文字和图片：在视频中加入品牌名称、标语、活动信息等文字和图片，增强视频的吸引力。 （4）调整视频格式：将制作好的视频导出为适合网络传播的格式，如MP4、AVI等。 4. 发布与推广 制作完成Nike1688源码成品视频后，您可以通过以下途径进行发布与推广： （1）在1688平台上发布视频，吸引潜在客户。 （2）将视频分享至社交媒体平台，如微博、微信、抖音等，扩大品牌影响力。 （3）与合作伙伴、行业媒体等合作，进行视频推广。 总结： 通过以上步骤，您就可以轻松制作出Nike1688源码成品视频。在这个过程中，注意以下几点： 1. 素材质量：选择高质量的素材，确保视频画面清晰、音质良好。 2. 创意设计：在视频制作过程中，注重创意设计，使视频更具吸引力。 3. 节奏把握：合理控制视频节奏，避免过于冗长或过于简短。 4. 适时更新：定期更新Nike1688源码成品视频，保持品牌活力。 掌握这些技巧，相信您一定能够制作出令人满意的Nike1688源码成品视频，助力品牌宣传。

随着大语言模型技术进步放缓，一场围绕 " 世界模型 " 的全新 AI 竞赛正在科技巨头之间悄然展开。这一趋势标志着 AI 领域竞争焦点可能正从语言领域转向对物理世界的理解和模拟。据英国《金融时报》9 月 29 日报道，谷歌 DeepMind、Meta 和英伟达等公司正试图通过开发一种新型系统来取得领先。这些系统不再仅仅依赖语言文字，而是通过学习视频和机器人数据来理解并驾驭物理世界。" 世界模型 " 的潜在市场被认为极其庞大。英伟达 Omniverse 与仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 表示，" 世界模型 " 将技术带入制造、医疗等实体领域，其潜在市场规模可能 " 高达 100 万亿美元 "。" 世界模型 " 被视为推动自动驾驶、机器人和所谓 "AI 代理 " 取得进展的关键一步，但其训练同时也面临巨大的数据和算力挑战。 模拟物理世界：最新技术突破近几个月，多家 AI 公司相继发布了在 " 世界模型 " 领域的进展，凸显了这一赛道的升温。谷歌 DeepMind上月发布了 Genie 3，该模型能逐帧生成视频并考虑过去的交互，改变了传统模型一次性生成整个视频的方式。Genie 3 项目联席负责人 Shlomi Fruchter 表示，通过构建模拟真实世界的环境，可以用更具扩展性的方式训练 AI，且 " 无需承担在现实世界中犯错的后果 "。Meta则试图模仿儿童通过观察世界进行被动学习的方式，用原始视频内容训练其 V-JEPA 模型。由 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 领导的 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）已在 6 月发布了该模型的第二版，并开始在机器人上进行测试。与此同时，芯片巨头英伟达的首席执行官黄仁勋断言，公司的下一个主要增长阶段将来自 " 物理 AI"，这些新模型将彻底改变机器人领域。英伟达正利用其 Omniverse 平台创建和运行此类仿真，以支持其向机器人领域的扩张。" 世界模型 " 的近期应用之一是在娱乐行业。由 AI 先驱 Fei-Fei Li 创立的初创公司World Labs正在开发一种模型，可以从单张图片生成类似视频游戏的 3D 环境。视频生成初创公司Runway也于上月推出了一款利用 " 世界模型 " 创建游戏场景的产品。其首席执行官 Crist ó bal Valenzuela 指出，与以往模型相比，" 世界模型 " 系统能更好地理解和推理场景中的物理规律。 巨头为何押注新赛道？科技巨头之所以将目光投向 " 世界模型 "，一个核心驱动力在于业界普遍认为大语言模型正触及其能力天花板。尽管各大公司投入巨资，但 OpenAI、谷歌和马斯克的 xAI 等机构发布的新一代 LLM 在性能上的飞跃已开始放缓。Meta 首席 AI 科学家、被誉为现代 AI" 教父 " 之一的 Yann LeCun 一直警告称，LLM 永远无法实现人类那样的推理和规划能力。然而，构建这些模型需要收集海量的物理世界数据和算力，这目前仍是一项未被攻克的重大技术挑战。不过，英伟达和 Niantic 等公司在尝试通过模型生成或预测环境来填补数据空白。尽管前景广阔，但通往成熟的 " 世界模型 " 之路依然漫长。Meta 的 LeCun 等人认为，实现由新一代 AI 系统驱动、具备人类水平智能的机器可能还需要十年时间。