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做过视频的人都知道一个痛点：画面和声音永远对不齐 你用 AI 生成了画面，再用 AI 配了音，然后花几个小时手动调时间轴、对口型、卡节奏 稍微专业点的创作者，光音画同步这一步就能耗掉半天时间。更要命的是，调完还不一定自然 这个问题在 AI 视频生成领域一直没有解决方案，因为技术难度太高 ——要让声音和画面在生成的时候就天然对齐，而不是事后硬拼，这需要模型同时理解音频和视频的底层逻辑 直到百度文心团队放出了 NAVA-这是业界第一个仅有6.3B参数大小，但是能原生同步生成音视频的模型 其他能实现的模型哪个不是10B以上？ 作为一个跑过无数 AI 工具的产品经理，我看到这个模型的第一反应是：这才是真正的技术突破 它到底能干什么？ 你给 NAVA 输入一段文字描述，它直接输出720p 的视频+立体声音频，而且声画天然同步，不需要任何后期调整 这不是简单的文生视频+文生音频拼接，而是音视频在同一个生成过程中共同演化、原生对齐 音视频联合生成这个赛道，LTX、Ovi、MOVA 等模型都在做 但 NAVA 用了一个更聪明的架构：Align-then-Fuse，先让音视频在专门的对齐空间建立对应关系，再融合文本条件生成。 更炸裂的是参数量：6.3B 打败所有对手 NAVA 只有6.3B 参数，但在 Verse-Bench 基准测试上，音视频同步指标、视频质量、音频准确率全面超越： Ovi 1.1(10B 参数） MOVA(32B 参数） Davinci(15B) LTX 2.3(19B) 用三分之一甚至六分之一的参数量，拿下 SOTA。这意味着什么？意味着普通人真的用得起了 不需要4090显卡，不需要租昂贵的云算力，甚至12GB 显存的3060就有可能跑起来。而那些参数量动辄15B、19B 的模型，普通人根本碰不到，只能在云端按次付费 文心用6.3B 做到了别人19B 才能做到的效果，这不是简单的参数压缩，而是在模型架构和训练策略上下了真功夫 他们用了一个叫 Align-then-Fuse 的架构，先让音频和视频在专门的对齐空间里建立对应关系，再融合文本条件进行生成 这个技术路线的价值在于：小模型+高性能=普通人能用的 AI 工具 它解决了什么真实痛点？ 我观察到三个场景，NAVA 可能发挥非常大的作用： 1.短视频创作者的效率问题： 现在做抖音、视频号内容，很多人卡在配音和画面匹配上。用传统工具，要么花钱请配音，要么用 AI 配音但对不上口型。NAVA 直接生成同步内容，省掉了这个环节 2.教育和培训内容制作： 很多老师、培训机构想做视频课程，但制作成本太高 如果能用文字描述直接生成带讲解的演示片段，内容生产效率会提升几倍 3.小白的内容创业门槛 过去你想做视频内容，得学剪辑、学配音、学调色 现在你只需要会写文案，描述清楚你想要什么，工具帮你生成 这对于想入局但没技术背景的人来说，是真正的降维打击 文心在下一盘什么棋？ 有意思的是，NAVA 目前还只是研究阶段的开源项目，但它透露出的信号很明确： 文心在往音视频联合生成、甚至世界模型的方向布局 从产品思维来看，这个方向很聪明 视频生成是红海，音频生成也是红海，但音视频原生同步生成，还是蓝海 而且这个能力，恰好是搭建世界模型、实现真正多模态 AI 的关键拼图 更重要的是，他们选择了小模型路线 在大家都在卷参数量、卷算力的时候，文心用6.3B 做到了 SOTA 水平，这意味着他们在模型效率和工程优化上下了功夫 这对普通用户是好事，因为小模型意味着更低的使用成本、更快的推理速度、更容易的本地部署 NAVA 现在还在早期，但它代表的方向——让 AI 工具更轻、更快、更容易用，才是真正会改变普通人生活的技术路线 GitHub 项目地址： 论文地址： Hugging Face 模型页： #百度# #文心# #文心大模型# #NAVA# #大模型# #人工智能#

看看AI/超级计算机模型预测的世界杯结果（我买挪威，要么暴富要么归零）： 1. Opta超级计算机（最知名足球数据模型） • 赛前/早期：西班牙为最大热门（约16%夺冠概率），模拟25,000次。 • 法国、阿根廷紧随其后。强调西班牙阵容平衡和欧洲杯后状态。 • 当前阶段：随赛果调整，法国概率上升（半决赛在望），西班牙仍强势。 2. 高盛（Goldman Sachs）模型 • 赛前更新：西班牙夺冠概率最高（24-26%左右），远超其他队。 • 前三：西班牙、法国、阿根廷（合计近60%概率）。决赛可能西班牙 vs 阿根廷/法国。 • 纳入Elo评分、球员能力、赛程等因素，动态更新。 3. EA Sports FC游戏模拟 • 过去连中多届（2010西班牙、2014德国、2018法国、2022阿根廷）。 • 本届：再次看好西班牙夺冠。 4. 其他主流AI/统计模型 • 大学/研究机构模型（如利物浦大学等）：西班牙夺冠概率最高（26%左右），决赛西班牙 vs 英格兰等。 • 中国主流大模型（千问、豆包、文心一言、DeepSeek等）：多数看好西班牙（概率21-35%），部分预测法国或阿根廷；金靴多指向姆巴佩。 • 通用AI（Copilot、Gemini等）：西班牙/法国并列热门，常预测西班牙夺冠或决赛西班牙 vs 法国。 总体共识：西班牙是绝大多数AI模型的头号热门，法国和阿根廷为主要竞争者。欧洲球队主导预测，四强多为西班牙、法国、英格兰/阿根廷组合。

好久没听到百度文心一言了，我的Dating对象商务群发来说，旧视频加个#文心一言APP，就给四位数广告费，30S的事。我说接啊，Easy# money。 于是我去搜了搜这个在AI大模型时代快被淘汰几乎被人遗忘的文心一言，是怎么“起了个大早，赶了个晚集”。 2023年就在国内第一个发布，比豆包早半年，比千问早两年。 结果2026年3月 MAU（QuestMobile）： ∙豆包：3.45亿 ∙千问：1.66亿 ∙DeepSeek：1.27亿 文心一言独立App已经完全掉出榜单了，连前十都没有。 百度花了1000亿搞AI，结果发现最大的对手不是GPT，是自己没有抖音。 「百度一下，你就知道」的时代过去了。

百度，出局！ 根据The Information的独家报道，苹果已经提交了与阿里巴巴合作开发大模型的申请，正在等待批准。 前情提要是： - 苹果iPhone 16这一代产品内置的AI能力，是和第三方大模型厂商共同定制的，在海外市场选的是ChatGPT作为合作商； - 中国的监管政策需要对大模型进行备案，符合条件的基本只有国内公司，苹果本来选的是百度的文心一言，但一年时间的磨合下来，发现文心一言实在是扶不上墙； - 苹果需要的AI供应商并不只是提供现有服务就够了，需要能够基于不同用户在iOS内的数据进行个性化回应，百度这边的对接团队一直没有达到要求； 最新的进展是： - 苹果似乎终于耗尽了它的耐心，眼看着iPhone的市场份额持续下滑，开始加速推进替代方案，腾讯、阿里、字节都在意向名单里； - DeepSeek也是苹果的接触对象之一，但是就像上面提到过的，苹果需要一个完整的团队来做定制化开发，但DeepSeek既缺人也缺经验干这件事情； - 最终入围苹果招标的公司是阿里巴巴，大概率会把自家的扛鼎模型Qwen交给苹果适配，阿里巴巴已经提前训练了一个专有数据集，用来实现苹果想要的效果； - 百度有没有完全出局尚不确定，也存在苹果不愿损失沉没成本而将文心一言作为内置模型选项之一的可能性，让用户自主选择； 我的评价是： - 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈； - 前几天有媒体采访我，问如何评价百度在文心一言App里接入了DeepSeek的模型，我说这意味着这家公司连最基本的尊严都放弃了； - 李厂长李厂长，你能再表演一次那个吗，就是那个，开源模型会越来越落后的经典发言； - Qwen是个很好的模型，在开源社区的刷分成绩也相当优秀，但产品太落后了，我自己其实长期在用好几款通义系产品解决需求，但从来不推荐的原因就是因为产品做得太烂，不想坑人⋯⋯😅

文心一言开放使用了，看到了网友的一些测试，我也验证了下看到了更有趣的结果... 不愧是我度，极具中国特色有人文智慧的国产大模型 #大产品小细节#

国产AI的投放统计，小规模的烧钱大战已经开始了，我再补充几个点： - Kimi的投放波动性很大，最近20天投了上季度总额的7成费用，不知道是竞争应激还是8月的融资款刚到账； - Kimi、豆包、夸克是国产AI行业最肥的三大金主，据说豆包现在已经日活破千万了，不是月活哦，断档领先； - 夸克和通义千问虽然都是阿里亲生的，但夸克有成熟的产品做转化，所以待遇天差地别，通义千问还在折腾底层模型，和那点投放额比起来，口碑倒是超出预期了； - 元宝、跃问、百度文库都在卷生产力（办公）工具，这个品类是出了名的转化高、留存低，买量买起来就是无底洞，而且不能断供； - 百度文库算是黑马了，在李厂长苦口婆心劝同行别做底层模型未果后，文心一言已经被打出C端市场了，但百度文库抓到了很精确的场景，内部地位有一点点逆袭了； - 清华系的智谱逐渐长成了对标形状，被架在中国版OpenAI的概念上下不来了，行业里不怎么买单，但很能诱惑股民； - 秘塔和星野基本上是Perplexity和Character的复刻版，估值有锚，套壳成本也低，所以花钱也不需要节省，活得还行。

经好友拔刀刘同意，将他们近期抓取的国内各大AI平台数据集进行开源 清洗后的数据集、论文预印本以及第一份分析报告，已推送到GitHub仓库，地址见评论区 这应该是面向国内各大AI平台的最新、最全的一份公开GEO原始数据集 包括了豆包、DeepSeek、元宝、千问、Kimi、文心、百度AI等8个AI平台的AI搜索结果、信源特征数据 这份数据包括： 1、620 个标准问题，覆盖 6 个研究维度、31 种有效问题类型，包括行业、提问意图、提示风格、时间敏感度、触发强度和极端真实场景； 2、214,119 条 AI 引用观察，精确去重后保留 189,845 条。这里统计的是回答中的引用来源与摘要，现有数据不含完整回答原文； 3、引用记录归并为 9,878 个规范域名信源、107,659 个规范页面；211,248 条记录带有效 HTTP URL，占 98.66%； 4、信源按 9 个一级类型、39 个二级类型完成分类，去重引用的分类覆盖率达到 99.77%； 5、原始数据、清洗表和分析集市都已保留，可用 JSONL、Parquet 和 DuckDB 直接查询，也附了字段字典、清洗规则和质量报告； 6、64 个原始分片全部通过 SHA-256 校验，清洗过程保留原值、异常标记和追溯字段，方便复现和继续加工 这几天对数据进行了二次清洗、标注和加工，并输出第一份可视化分析，一些有意思的发现和洞察 1、各大AI平台的信源头部效应非常明显，Top 10 信源贡献了 41.47% 的去重引用，抖音、腾讯网、今日头条、百度百科排在前四 2、平台与社区类信源只占 4.68% 的域名，却拿到 29.63% 的去重引用，内容分发平台在 AI 引用生态里的权重很高 3、品牌与企业官网只贡献 4.33% 的去重引用；加上政府与公共机构，主体自有来源合计 9.06%。品牌自有内容还有很大的可见度空间 4、跨平台共识并没有想象中高，66 个平台组合中，最高的“问题 × 页面”Jaccard 相似度也只有 34.94%，还有 11 个组合完全没有共享的问题与页面。单个平台的经验不能直接外推到其他平台 5、内容新鲜度很明显，在发布时间可靠的页面中，88.77% 来自 2025 或 2026 年；29.57% 的页面标题带年份，23.06% 带榜单或排行。时效信号和决策型内容值得继续验证 欢迎留言补充关心的问题，我可以抽空基于这些关心的问题，再做一份数据分析报告