4月9日,“『寻』2021齐心好视通融资暨新品发布会”在北京昆泰酒店成功举办。齐心好视通CEO王化福现场宣布齐心好视通获得格力集团旗下格力金投自主管理基金——格金三号股权投资基金领投的数千万元战略融资,同时发布多款云视频会议智能终端:全场景智能终端CX300、政务智能终端TX400、教育智能终端EX200、SoundBar智能终端PX600及“智会”大屏终端TX800,全面满足不同场景下可视化沟通需求。齐心集团董事长陈钦鹏、格力集团总裁李敏莅临大会现场,共同开启齐心好视通新的篇章。
此次齐心好视通战略融资,由格力集团旗下格力金投自主管理基金——格金三号股权投资基金领投,融得的资金将全面用于研发技术持续投入、国产化领域深耕布局、市场的开发与拓展。发布会现场,齐心好视通还与赛迪集团、佳杰科技达成战略合作并完成签约。
2021年“十四五”发展纲要明确提出“把科技自立自强作为国家发展的战略支撑,协同推进科技创新、产业发展和数字化转型”,创新成为引领发展的第一动力。企业级市场与云计算市场在高速增长中,成为科技创新的前沿阵地,尤其在云视频领域,疫情黑天鹅的来袭,远程沟通协同、交流协作需求爆发,巨头纷纷入局,推动了云视频发展进程,使得整个行业迅速变为红海市场。‘
齐心好视通作为音视频行业的老兵新将,积极响应国家发展战略,不断引领全行业升级,在技术、销售、生态、行业层面不断寻求突破,通过升级核心音视频算法、颠覆传统销售模式、推动云视频向多元化转型,聚焦企业、政务、教育赛道,赋能业务,探寻“新视界”的无限可能。作为“全球唯一拥有AVC及SVC混合双引擎”的厂商,齐心好视通在2020疫情期间取得了骄人成绩:注册企业数同比增长245%,用户呼叫时长超4380万小时,平台最高并发突破100万方,服务数十万企业用户及数千万个人用户。
在产品严重同质化的今天,齐心好视通不断创新,推出领先业界的“Super SVC”技术。在互联网环境下,传统SVC应对网络抖动依靠降低码率保证沟通顺畅,齐心好视通Super SVC智能超分算法,则实现了即使输出端是720P分辨率,也能在接收端呈现1080P精细画质。
除此之外,齐心好视通致力将云视频与AI技术整合,推出基于AI Cloud技术的新一代智能云视频算法——灵犀™。灵犀™算法搭配4K超广角单摄智能终端PX600,可实现对会议室、教室等场景智能分析,自动检测、识别参会人姿势/表情,智能导播,全自动跟踪发言者,并对画面白平衡、曝光度等视频画质智能调节。值得一提的是,齐心好视通是业内首家提供此能力的厂商。为了打造如夜莺般水晶清澈的声音,齐心好视通加大研发投入力度,集结音频处理及网络通信领域专家成立了“夜莺实验室”。“夜莺实验室”研发的AI降噪技术可实现音频丢包恢复、声纹识别,无视距离,在会议室内每个角落都能清晰听到发言。
在国产化信创方面,齐心好视通作为国内首家信创成员单位,采用智能高效双引擎架构,实现三云合一、自主可控,搭配硬件智能终端,为大、中、小等各类交互场景提供全球部署、超大并发、超级稳定的音视频支持。齐心好视通与国产化主流厂家已完成兼容认证和深度合作,全面支持国产芯片全适配、安全国密算法及国产操作系统适配。
发布会上,齐心好视通还发布了多款面向不同行业的智能硬件终端,分别是全场景终端CX300、政务智能终端TX400、教育智能终端EX200、SoundBar智能终端PX600及“智会”大屏终端TX800,融合业内尖端技术,满足多类场景下高品质、安全、智能音视频沟通需求。
齐心好视通CEO王化福表示:“云视频已成为数字新基建的重要组成部分和生产力工具。齐心好视通在行业积累超过十二载,作为一支有梦想的创业团队,研发人员占比超过60%,我们坚信‘连接传递价值’。未来,齐心好视通要做中国人自己的云视频、世界的好视通。”
好文章,需要你的鼓励
为了确保生成内容的专业度,夸克算法团队已经与通义实验室成立了联合研发小组,专注于搜索推理与可信生成。
这项由伊利诺伊大学厦巴纳-香槟分校和滑铁卢大学联合完成的研究,开发了名为VideoScore2的AI视频评估系统,能够像人类专家一样从视觉质量、文本对齐和物理一致性三个维度对AI生成视频进行详细评估,并提供透明的分析过程。该系统在多项测试中显著超越现有评估工具,在准确率上提升近6个百分点,为AI视频行业提供了标准化、可解释的质量评估解决方案,有望推动整个领域的技术进步。
OpenAI于周二发布AI浏览器ChatGPT Atlas,目标是让ChatGPT成为搜索和问答的首选界面而非谷歌。该浏览器目前仅支持Mac,但正在开发Windows、iOS和Android版本。Atlas将ChatGPT设为默认搜索选项,并具备记忆功能,可结合浏览历史提供个性化答案。与其他AI浏览器不同,Atlas更专注于强化ChatGPT生态系统,为OpenAI提供更多用户数据和分发控制权,而非改善传统浏览体验。
滑铁卢大学研究团队提出批评强化学习新方法,让AI模型在学习编程的同时学会批评代码质量。CRITIQUE-CODER模型采用8:2混合训练,不仅保持编程能力还获得代码评价能力。实验显示,该方法让小参数模型超越大模型,4B参数版本在LiveCodeBench达59分,超越基础模型4.8分。更重要的是,批评能力可迁移到逻辑推理等其他领域,为AI训练范式转变指明新方向。