Sora模型是如何学习对物理世界进行建模的？

Sora模型通过对大量视频数据的训练，可以学习到物理世界的各种规律和模式。这个过程大概可以划分为以下几个步骤：

特征提取：模型首先会分析并提取视频中的各种特征，这包括物体的形状、位置、颜色，以及物体之间的相互关系等。

模式识别：随着训练的进行，模型会逐渐认识到物理世界中的各种规律和模式，例如物体的运动轨迹、速度、方向，以及物体之间的相互影响等。

模型训练：模型会不断调整其算法，以提高对这些规律和模式的理解和预测能力。最终，模型可以学习到如何对物理世界进行准确的建模。

这样，Sora模型就能生成在三维空间中移动和互动的物体和角色，即使在它们被遮挡或离开画面时，都能保持一致性。