“大數(shù)據(jù)”,一個(gè)當(dāng)下的熱點(diǎn):根據(jù)技術(shù)研究機(jī)構(gòu) IDC 的預(yù)計(jì),大量新數(shù)據(jù)無時(shí)不刻不在涌現(xiàn),它們以每年 50% 的速度在增長,或者說每兩年就要翻一番多。但是對普通網(wǎng)民來講又覺得云山霧罩,實(shí)際上,大數(shù)據(jù)就發(fā)生在你我身邊,雖然你看不到它,但它卻時(shí)時(shí)影響著我們的生活。
可能你不了解“大數(shù)據(jù)”,但很有可能聽說過這么一個(gè)故事:大洋彼岸的微軟預(yù)言帝大衛(wèi)·羅斯柴爾德(David Rothschild)運(yùn)用復(fù)雜的投票數(shù)據(jù)、預(yù)測市場數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和用戶生成大數(shù)據(jù)成功預(yù)測出24個(gè)奧斯卡獎(jiǎng)項(xiàng)中的19個(gè),成為人們津津樂道的話題。今年羅斯柴爾德再接再厲,成功預(yù)測第86屆奧斯卡金像獎(jiǎng)頒獎(jiǎng)典禮24個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)中的21個(gè),繼續(xù)向人們展示現(xiàn)代科技的魔力。作為華語電影獎(jiǎng)項(xiàng)中唯一向奧斯卡評選制度看齊的,金像獎(jiǎng)三十三年來見證成敗得失,也記載趣味盎然, 一組CC Index平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)深度解讀金像獎(jiǎng)33年,助力下一位預(yù)言帝的誕生。
第33屆金像獎(jiǎng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注指數(shù)創(chuàng)下了歷年最高的10萬用戶關(guān)注峰值,近2000的媒體關(guān)注度也達(dá)到往年最高值的3倍多。而在視頻網(wǎng)站,頒獎(jiǎng)禮直播上線僅一天時(shí)間,播放量就突破了4000萬,相當(dāng)于6倍香港人口,創(chuàng)頒獎(jiǎng)禮直播最高播放紀(jì)錄。
最受網(wǎng)民關(guān)注的影帝包括周星馳、張國榮、劉德華、張家輝及謝霆鋒,本屆金像獎(jiǎng)影帝張家輝也產(chǎn)生于其中。金像獎(jiǎng)歷史上最強(qiáng)影帝當(dāng)然非梁朝偉莫屬,他在此前已分別憑《重慶森林》、《春光乍泄》、《花樣年華》、《無間道》和《2046》五奪影帝。
得獎(jiǎng)最多的影后是張曼玉,她同樣也是網(wǎng)民關(guān)注度最高的影后。而緊隨其后的包括鞏俐、林青霞、章子怡及周迅。本屆金像獎(jiǎng)影后由章子怡摘取。
金像獎(jiǎng)的最強(qiáng)導(dǎo)演當(dāng)屬許鞍華,她先后憑《投奔怒?!?、《女人四十》、《天水圍的日與夜》和《桃姐》奪取最佳導(dǎo)演的獎(jiǎng)項(xiàng)。
《一代宗師》橫掃12個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng),遠(yuǎn)超去年《寒戰(zhàn)》和之前《甜蜜蜜》9個(gè)獎(jiǎng)的記錄,這語氣初見氣貫長虹,可細(xì)琢磨起來,卻彌漫著一股一枝獨(dú)秀的寂寥味?!?/span>一代宗師》在網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度上卻不如上述兩個(gè)影片,在有些年份里,獲獎(jiǎng)與否最倚仗的并不是自身實(shí)力,而是對手的強(qiáng)弱。
或許是因?yàn)榕徑鹣癃?jiǎng)源地香港的緣故,廣東地區(qū)的對金像獎(jiǎng)的關(guān)注程度在全國看來表現(xiàn)強(qiáng)勢。
作為香港及大中華電影界最重要的獎(jiǎng)項(xiàng)之一,金像獎(jiǎng)自然吸引了來自各方的關(guān)注,網(wǎng)絡(luò)上各路網(wǎng)民也爭相圍觀。藍(lán)汛ChinaCache CC Index平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示,在金像獎(jiǎng)播放期間,網(wǎng)速有明顯的降低,反映了網(wǎng)民們對金像獎(jiǎng)高漲的熱情。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。