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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力，甚至可能影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要认识到信息的价值并不在于数量，而在于质量。在海量的信息中，只有一小部分对我们来说是真正有用的。因此，我们应该学会识别和筛选出这些有价值的信息。这需要我们具备一定的判断力和分析能力，能够从众多的信息中找出对我们最有帮助的部分。 其次，我们需要学会管理我们的注意力。在信息爆炸的时代，我们的注意力成为了一种稀缺资源。我们需要学会如何分配我们的注意力，以便我们能够专注于对我们最重要的事情。这可能意味着我们需要限制我们接触的信息量，或者学会在不同的信息之间快速切换。 此外，我们还需要培养我们的批判性思维能力。在信息泛滥的时代，我们很容易被误导或者被错误的信息所影响。因此，我们需要学会质疑和验证我们接收到的信息，以确保我们做出的决策是基于正确的信息。 最后，我们需要学会与他人合作，共同处理和分析信息。在很多情况下，我们可能需要依赖他人的专业知识和经验来帮助我们理解和处理信息。因此，我们需要学会如何有效地与他人沟通和合作，以便我们能够充分利用集体的智慧。 总之，面对信息过载的问题，我们需要学会筛选和处理信息，管理我们的注意力，培养批判性思维能力，并与他人合作。只有这样，我们才能在这个信息爆炸的时代中保持清晰的头脑，做出明智的决策。 个人观点：在信息泛滥的时代，我们每个人都应成为信息的主人，而不是奴隶。我们需要培养自己的信息素养，学会筛选、处理和利用信息，以提高我们的决策能力和生活质量。同时，我们也应该意识到，信息的真正价值在于其对我们生活的实际影响，而不仅仅是数量。通过提高我们的信息处理能力，我们可以更好地应对信息过载的挑战，实现个人和社会的发展。

9 月 19 日消息，阿里开源全新动作生成模型通义万相 Wan2.2-Animate，该模型同时支持动画和替换两种模式，输入一张角色图片和一段参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力；同时还可在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。该模型支持驱动人物、动漫形象和动物照片，可应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。 去年年初，阿里推出了 Animate Anyone 模型，基于该模型的「全民舞王」功能一度火爆全网，兵马俑、萌宠跳科目三的视频在社交平台刷屏。但此前的技术框架无法同时控制动作、表情和环境交互，生成的视频依旧存在不自然的问题。此次，通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。Wan2.2-Animate 将角色信息、环境信息和动作等，规范到一种统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式；针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合 LoRA，用于保证完美的光照融合效果。实测结果显示，Wan2.2-Animate 在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上，超越了 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，是目前性能最强的动作生成模型，在人类主观评测中，Wan2.2-Animate 甚至超越了以 Runway Act-two 代表的闭源模型。自今年 2 月以来，通义万相已连续开源 20 多款模型，在开源社区和三方平台的下载量已超 3000 万，是开源社区最受欢迎的视频生成模型之一。通义万相模型家族已支持文生图、文生视频、图生视频、人声生视频和动作生成等 10 多种视觉创作能力。