1. 对话式搜索：用户可以通过自然语言提出问题，Genie会理解这些问题并提供相应的答案，而不是仅仅返回一系列网页链接。
2. 信息丰富：Genie能够提供详细的信息，包括定义、数据、事实等，这些信息通常直接展示在搜索结果页面上，用户无需点击进入其他网页。
3. 上下文理解：Genie能够理解用户的查询上下文，这意味着它可以更好地理解复杂的问题，并提供更加精确的答案。
4. 多轮对话：用户可以与Genie进行多轮对话，以获得更深入的信息或澄清问题。
5. 个性化体验：Genie可以根据用户的搜索历史和偏好提供个性化的搜索结果和信息。

Genie的技术路径：

• 基础世界模型：Genie是一个基础世界模型，具备110亿参数，能够通过单张图像提示生成可玩的交互式环境。
• 训练数据来源：Genie是基于互联网视频进行训练的，这意味着它的学习和生成能力是通过分析互联网上的视频内容来实现的。
• 生成能力：Genie能够根据单张图像或草图生成多种动作可控的环境，这种能力使得它能够创造出能够与之交互的虚拟世界。
• 控制细节：Genie的独特之处在于它能够仅通过观看互联网上的视频就能学会对细节进行精确控制。
• 生成式交互环境：Genie模型被定义为生成式交互环境，这意味着它不仅能够生成虚拟世界，还能根据用户的输入动态地调整和改变环境的状态。

Sora的技术路径：

• 视频生成能力：Sora专注于视频内容的生成，包括生成高清长视频（60秒），保持人物/场景的高度一致性，以及丝滑的视频融合。
• 技术突破：Sora在技术上实现了多视角/镜头的生成能力，以及随着摄像机的移动和旋转，人和其他场景元素在三维空间中一致地移动。
• 模型训练流程：Sora模型训练流程包括统一化表示视频数据，以及扩散模型中U-Net架构换成了Transformer架构。
• 关键技术：Sora可能基于DiT（Diffusion Transformer）技术构建，结合了扩散模型和Transformer的优势，通过Scale up Model提升图像生成质量。

总结区别：

• 应用领域：Genie更侧重于创建交互式环境和虚拟世界，而Sora专注于视频内容的生成。
• 技术实现：Genie使用了大量的互联网视频数据进行无监督学习，而Sora则在视频和图像的生成上有更深入的技术突破，如多视角生成和三维空间一致性。
• 交互性：Genie强调的是与生成环境的交互性，用户可以与生成的虚拟世界进行互动；Sora则更注重视频内容的质量和一致性。