在人工智能领域，Sora作为一个令人瞩目的技术，展现了许多引人注目的潜力。然而，尽管其在模拟各种场景和互动方面取得了一定的成就，但它目前还存在许多限制。
首先，Sora无法准确模拟许多基本互动的物理过程。例如，当涉及到玻璃碎裂等复杂的物理现象时，Sora往往难以提供真实、准确的模拟结果。这种局限性可能会限制其在某些应用领域的实际效用，特别是在需要高度真实感的虚拟现实环境中。
其次，Sora在模拟一些日常互动时存在不足。比如，在模拟吃食物等场景中，Sora未能总是产生正确的物体状态变化，这可能会影响到模拟结果的真实性和可信度。这种不足意味着在模拟特定类型的互动时，研究人员和开发者需要谨慎考虑Sora的适用性，并可能需要额外的处理和修正。
此外，根据OpenAI在其官网上列举的一些常见失败模式，我们可以看到Sora在长时间样本中存在不连贯性的问题，以及物体突然出现等现象。这些问题可能会降低Sora的可靠性和稳定性，限制其在一些复杂场景下的应用。
尽管Sora目前存在诸多局限性，但这并不意味着它没有发展的空间。相反，正如OpenAI所指出的，Sora目前所具有的能力表明继续扩大视频模型的规模是朝着开发能够有效模拟物理和数字世界及其中的物体、动物和人类的高能力模拟器的有希望的道路。因此，我们可以期待未来Sora在不断优化和改进的过程中，逐渐克服其目前的局限性，实现更加广泛和深入的应用。
