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DeepMind率先提出CoF：视频模型有自己的思维链
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
DeepMind提出了“帧链”（CoF）概念，旨在赋予视频模型通用视觉理解能力。Veo 3模型通过简单提示生成视频，展现出感知、建模和操控能力，能够处理多种视觉任务。尽管在特定任务上不及专用模型，但其性能正在快速提升，未来有望成为机器视觉的“通用基础模型”。
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关键要点
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DeepMind提出了帧链CoF概念，旨在赋予视频模型通用视觉理解能力。
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Veo 3模型通过简单提示生成视频，展现出感知、建模和操控能力。
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Veo 3能够零样本解决多种视觉任务，未来有望成为机器视觉的通用基础模型。
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视频生成模型与大语言模型（LLM）使用相同的底层逻辑，具备通用潜力。
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Veo 3在感知、建模、操控和跨时空视觉推理方面表现出色。
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尽管专用模型在特定任务上表现更优，但Veo 3的性能正在快速提升。
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DeepMind认为未来通用模型将取代专用模型，视频模型的成本问题将逐步解决。
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延伸问答
什么是DeepMind提出的CoF概念？
CoF（帧链）是DeepMind提出的概念，旨在赋予视频模型通用视觉理解能力，类似于语言模型中的链式思维。
Veo 3模型有哪些主要能力？
Veo 3模型具备感知、建模、操控和跨时空视觉推理四大能力。
Veo 3与专用模型相比有什么优势？
尽管在特定任务上专用模型表现更优，但Veo 3的性能正在快速提升，未来有望成为通用基础模型。
DeepMind对未来视频模型的看法是什么？
DeepMind认为未来通用模型将取代专用模型，视频模型的成本问题将逐步解决。
Veo 3是如何进行视频生成的？
Veo 3通过简单提示生成视频，使用初始图和文字指令，无需专门训练即可完成任务。
Veo 3在视觉推理方面的表现如何？
Veo 3在视觉推理测试中表现出色，成功率达到78%，显示出视觉智能的雏形。
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