AI伪原创和视频提取系统开发是一个复杂且富有挑战性的任务，涉及到多个领域的知识，包括自然语言处理、计算机视觉、深度学习等。以下是关于这两个系统开发的一些基本思路和步骤：

1. AI伪原创系统开发：

AI伪原创系统的目标是生成与原始文本相似但又不完全相同的文本。这通常涉及到两个步骤：理解原始文本的含义，然后生成新的文本。

- 数据预处理：首先，需要对原始文本进行预处理，包括分词、词性标注、命名实体识别等。

- 语义理解：然后，使用自然语言处理技术（如词嵌入、序列模型等）理解原始文本的含义。

- 文本生成：后，使用文本生成模型（如循环神经网络、Transformer等）生成新的文本。

2. 视频提取系统开发：

视频提取系统的目标是从视频中提取有用的信息，如关键帧、物体、场景等。

- 数据预处理：首先，需要对视频进行预处理，包括解码、帧提取等。

- 特征提取：然后，使用计算机视觉技术（如卷积神经网络、光流估计等）提取视频的特征。

- 信息提取：后，根据提取的特征，使用相应的算法（如目标检测、场景识别等）提取有用的信息。

以上只是大致的开发流程，具体的实现可能会根据项目的需求和条件有所不同。例如，如果需要生成的伪原创文本必须保持原始文本的风格，那么可能需要使用更复杂的模型（如风格迁移模型）。同样，如果需要从视频中提取的信息非常具体（如特定类型的物体），那么可能需要使用专门的模型（如细粒度分类模型）。