1983年,第一屆央視春晚與全國觀眾見面。在那個(gè)信息貧瘠、娛樂方式稀缺的年代,全家老小無不準(zhǔn)點(diǎn)守候在電視機(jī)前。31年過去了,在這個(gè)信息爆炸的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,歡度除夕的方式越來越多樣化,人們對于春晚的節(jié)目質(zhì)量和形式創(chuàng)新也越發(fā)挑剔。但是,春晚對于中國人來說早已不是一個(gè)電視節(jié)目那么簡單,它作為一個(gè)春節(jié)的“符號(hào)”,象征著與家人的團(tuán)聚和分享,這在多數(shù)觀眾心目中是無法取代的。距離除夕還有一個(gè)月的時(shí)間,春晚已經(jīng)成為了輿論關(guān)注的焦點(diǎn)。除了明星陣容到節(jié)目形式,今年的春晚還會(huì)帶來什么新的期待呢?
從“看”春晚到“玩”春晚
一個(gè)全中國收視率最高的節(jié)目,面對眾口難調(diào)的海量受眾,這幾年春晚的創(chuàng)新之路也走得十分賣力。從迎合年輕人口味的港臺(tái)明星到討好草根的選秀新星,從網(wǎng)絡(luò)熱詞的植入到去年的“馮氏”幽默,無非是希望能夠把熱衷吐槽的“低頭黨”,磕著瓜子打著麻將的人們重新拉回電視機(jī)前。
去年11月,央視春晚宣布騰訊中標(biāo)羊年春晚獨(dú)家新媒體互動(dòng)合作伙伴,這意味著央視再度發(fā)起創(chuàng)新挑戰(zhàn):借助微信等互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),推出有趣又科技感十足的互動(dòng)方式,改變過去單向接受的觀看習(xí)慣。羊年春晚將不再是只能看的電視節(jié)目,而是可以參與和分享的平臺(tái)。
1月5日央視通過“央視新聞”、“央視綜藝”兩個(gè)官方公眾帳號(hào)推出了《難忘今宵》全球視頻征集活動(dòng),粉絲錄制《難忘今宵》演唱視頻上傳到公眾號(hào),就有機(jī)會(huì)與大牌明星一起在央視春晚大屏中亮相。也就是說,大家將在春晚舞臺(tái)上看到更多來自老百姓的自拍視頻。“與李谷一奶奶一起上春晚”,從觀看者變?yōu)榇和肀硌莸囊徊糠?,你還有心思低頭看手機(jī)嗎?!還不趕緊和全家人一起趴在屏幕前找找自己的身影。
近日更有媒體爆料稱,羊年的央視春晚將與微信合作,推出微信“搖一搖”全新互動(dòng)形式。實(shí)際上,央視與微信“搖一搖”的合作早在《中國正在聽》、《開門大吉》等節(jié)目中得以實(shí)踐,包括投票、有獎(jiǎng)競猜等互動(dòng)形式。相信央視與微信將針對春晚打造更多的訂制化的互動(dòng)形式,結(jié)合節(jié)目進(jìn)程,搖出相應(yīng)的趣味活動(dòng)。究竟能搖出什么?還是一個(gè)謎。但是相信一定少不了廣大人民喜聞樂見的微信紅包。可以預(yù)料到,借助微信強(qiáng)大的社交屬性,羊年春晚將成為一場全民參與的大狂歡,一次真正可以“玩”的春晚。
創(chuàng)新不在于形式而在于感受
如果以上所有YY都屬實(shí),這次合作對央視來說將成為一次擁抱移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的變革,通過整合更年輕的社交互動(dòng),更實(shí)在的用戶參與感,將人們重新拉回電視機(jī)前。
互聯(lián)網(wǎng)思維并不是簡單照搬,而是深度應(yīng)用。比起過往“網(wǎng)絡(luò)熱詞”的生硬植入,羊年春晚從啟動(dòng)以來就開始走“接地氣”的親民路線。從央視公眾號(hào)推出的“我的2014年度詞牌”到《難忘今宵》視頻征集,再到春晚節(jié)目中的令人期待的“搖一搖”互動(dòng),讓用戶在好友和家人的關(guān)系鏈上進(jìn)行交流與分享,更人性化的體現(xiàn)出節(jié)日的氛圍,增加春晚參與感及趣味性。
央視早已不再“官”范兒十足,更多的創(chuàng)新、更多的多元化導(dǎo)向?qū)⑵渎茉斐梢粋€(gè)更具大眾情懷的全新媒體。一個(gè)月后的羊年春晚,請務(wù)必給手機(jī)充好電、連好Wi-Fi準(zhǔn)時(shí)坐在電視機(jī)前。
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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(shí)對培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。