“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(wú)時(shí)不刻不在涌現(xiàn),它們以每年 50% 的速度在增長(zhǎng),或者說(shuō)每?jī)赡昃鸵环?。但是?duì)普通網(wǎng)民來(lái)講又覺(jué)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(tīng)說(shuō)過(guò)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(cè)市場(chǎng)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(cè)出24個(gè)奧斯卡獎(jiǎng)項(xiàng)中的19個(gè),成為人們津津樂(lè)道的話題。今年羅斯柴爾德再接再厲,成功預(yù)測(cè)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(yǔ)電影獎(jiǎng)項(xiàng)中唯一向奧斯卡評(píng)選制度看齊的,金像獎(jiǎng)三十三年來(lái)見(jiàn)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(wàn)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(wàn),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(guó)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(wú)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?!贰ⅰ杜怂氖?、《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(yǔ)氣初見(jiàn)氣貫長(zhǎng)虹,可細(xì)琢磨起來(lái),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(duì)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(duì)金像獎(jiǎng)的關(guān)注程度在全國(guó)看來(lái)表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì)。
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(lái)自各方的關(guān)注,網(wǎng)絡(luò)上各路網(wǎng)民也爭(zhēng)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(duì)金像獎(jiǎng)高漲的熱情。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。