AI偽原創和視頻提取系統開發是一個復雜且富有挑戰性的任務，涉及到多個領域的知識，包括自然語言處理、計算機視覺、深度學習等。以下是關于這兩個系統開發的一些基本思路和步驟：

1. AI偽原創系統開發：

AI偽原創系統的目標是生成與原始文本相似但又不完全相同的文本。這通常涉及到兩個步驟：理解原始文本的含義，然后生成新的文本。

- 數據預處理：首先，需要對原始文本進行預處理，包括分詞、詞性標注、命名實體識別等。

- 語義理解：然后，使用自然語言處理技術（如詞嵌入、序列模型等）理解原始文本的含義。

- 文本生成：后，使用文本生成模型（如循環神經網絡、Transformer等）生成新的文本。

2. 視頻提取系統開發：

視頻提取系統的目標是從視頻中提取有用的信息，如關鍵幀、物體、場景等。

- 數據預處理：首先，需要對視頻進行預處理，包括解碼、幀提取等。

- 特征提取：然后，使用計算機視覺技術（如卷積神經網絡、光流估計等）提取視頻的特征。

- 信息提取：后，根據提取的特征，使用相應的算法（如目標檢測、場景識別等）提取有用的信息。

以上只是大致的開發流程，具體的實現可能會根據項目的需求和條件有所不同。例如，如果需要生成的偽原創文本必須保持原始文本的風格，那么可能需要使用更復雜的模型（如風格遷移模型）。同樣，如果需要從視頻中提取的信息非常具體（如特定類型的物體），那么可能需要使用專門的模型（如細粒度分類模型）。