至顶网软件频道消息:全媒体时代,传统媒体应该如何转型?8月15日,在新加坡举办的Infinity 2018阿里云亚太峰会上,作为全媒体变革的先行者,香港凤凰卫视分享了自身的实践经验——通过引入阿里云专有云存储能力,提升效率、降低成本。
凤凰卫视目前有6个卫星频道,在全球设有多个制作中心和56个记者站,覆盖全球3.6亿观众,并在2001年设立了世界上第一个24小时直播的华语新闻频道,在全球华人领域中有着卓越的影响力。
“往往大事发生,记者所处环境都是十分恶劣的,比如地震现场、战地、海洋深处等。面对这些困境,我们迫切需要把最精简的流程、最先进的技术提供给一线战斗的记者。”凤凰卫视信息及网络管理部高级技术经理张哲表示。
今年凤凰卫视已经部署完成阿里云专有云敏捷版OSS存储,通过和凤凰全媒体平台有效结合,生产效率提升50%,成本降低30%。阿里云专有云敏捷版(Alibaba Cloud Apsara Stack Agility)是面向中小型业务规模客户的企业级云平台,能够实现简易、快速、经济部署专有云的需求。
会上张哲提到:“在如今媒体多元化的时代,前线记者和后台技术人员,需要始终保持专业主义激情。生产优质内容是凤凰卫视的核心竞争力,未来凤凰还将持续引入更多阿里云平台领先的技术能力,继续为凤凰卫视全媒体战略提供坚实的技术保障。
据悉,目前阿里云已经服务中央广播电视总台、新华社、人民网、芒果TV、东方明珠等媒体,以及吉视传媒、广西广电、华数传媒等广电网络公司,并成功助力奥运直播、央视春晚、世界杯、国庆阅兵及两会等大型项目。
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。