近年來,媒體融合的概念被多次提及,在我國2015年政府工作報告中明確指出要深化文化體制改革,促進(jìn)傳統(tǒng)媒體與新興媒體融合發(fā)展。近幾年CCBN也緊緊圍繞“融合”這個主題展開,由此可見,傳統(tǒng)媒體與新媒體的深度融合已經(jīng)成為中國廣播影視行業(yè)發(fā)展的大趨勢,而隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”計(jì)劃的提出,廣電行業(yè)的轉(zhuǎn)型也有了明確的方向,即將廣電行業(yè)所擅長的內(nèi)容創(chuàng)作和互聯(lián)網(wǎng)平臺的用戶體驗(yàn)相結(jié)合,形成優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的多渠道匯集和多渠道展現(xiàn)。
而要完成廣電系統(tǒng)的“融合”,需要以信息化技術(shù)來構(gòu)建統(tǒng)一的內(nèi)容平臺,當(dāng)下廣電行業(yè)的信息系統(tǒng)各自獨(dú)立,“煙囪式”的結(jié)構(gòu)布局帶來了流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)孤立,資源調(diào)配不均等一系列難題,而聯(lián)想則為廣電行業(yè)鋪開了一條以云計(jì)算為根基的“融合之路”,依托全面的云計(jì)算咨詢、設(shè)計(jì)、建設(shè)和運(yùn)維能力,融合廣電行業(yè)的專業(yè)應(yīng)用系統(tǒng),聯(lián)想為用戶打造了基于云平臺的端對端整體解決方案,可在無縫整合舊有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上完成新系統(tǒng)平臺的搭建。
聯(lián)想將自身定位于廣電行業(yè)云基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案提供商,是基于聯(lián)想全面的云計(jì)算服務(wù)能力和對廣電行業(yè)多年深耕的優(yōu)勢疊加。在2014年,聯(lián)想發(fā)布了企業(yè)級業(yè)務(wù)的核心策略——騰云計(jì)劃,并完成了IBM x86服務(wù)器業(yè)務(wù)的收購,聯(lián)想成為全球第三、中國第一的服務(wù)器廠商,逐步成為云基礎(chǔ)架構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)者;而在廣電行業(yè),聯(lián)想打造了近200人的專屬服務(wù)團(tuán)隊(duì),并通過行業(yè)內(nèi)的持續(xù)深耕和與ISV的深度捆綁,可為客戶交付最為專業(yè)的端到端解決方案。
此次聯(lián)想重點(diǎn)展示的聯(lián)想廣電全媒體云平臺解決方案為廣電客戶的業(yè)務(wù)整合提供了一個靈活、安全、易用的云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu),該方案具有計(jì)算、存儲資源擴(kuò)展性強(qiáng),容災(zāi)備份機(jī)制完善等特點(diǎn),以該方案為基礎(chǔ),還可形成一系列細(xì)分應(yīng)用的解決方案。針對廣播電臺業(yè)務(wù),AirLink廣播云平臺解決方案通過便捷、高效的多任務(wù)操作,可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的統(tǒng)一監(jiān)控和管理,大大提高了工作效率和準(zhǔn)確性。針對傳輸網(wǎng)絡(luò)和電視臺數(shù)據(jù)吞吐量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長的問題,聯(lián)想云存儲平臺解決方案可實(shí)現(xiàn)存儲資源按需橫向擴(kuò)展,為最終用戶提供速度更快、穩(wěn)定性更強(qiáng)、資源更豐富的超高清視聽體驗(yàn)。針對電視臺內(nèi)容制作,聯(lián)想云平臺基礎(chǔ)架構(gòu)及云制作解決方案改變了以往“一人一臺工作站”的物理模式,通過創(chuàng)建虛擬資源層和云平臺管理層將傳統(tǒng)工作站的資源統(tǒng)一到后臺進(jìn)行集中池化管理,增強(qiáng)了系統(tǒng)的擴(kuò)容需求,提高用戶的資源獲取能力。最后,針對廣大縣鄉(xiāng)和農(nóng)村地區(qū)應(yīng)對自然災(zāi)害和突發(fā)事件時的信息傳播問題,聯(lián)想應(yīng)急廣播云平臺解決方案可利用當(dāng)?shù)丶扔芯W(wǎng)絡(luò),通過IP多點(diǎn)廣播技術(shù)和層級管理,確保信息迅速傳達(dá),實(shí)現(xiàn)緊急預(yù)案、多級廣播和實(shí)時監(jiān)控。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動態(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,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)時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(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AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(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空間智能的重要價值。