“鐵肩擔道義,妙手著文章”——這是對媒體工作者極高贊譽,在人們的印象中,媒體工作者似乎都應該穿西服、打領帶、公文包、麥克風,但是事實卻并非如此。為了給大家呈現(xiàn)第一手的新鮮資訊、視頻、圖賞等,媒體工作者跑新聞通常都要帶著大量的電子設備,手機、一臺單反/微單、一臺PC,有時甚至還會攜帶攝像機等終端設備。
圖片來自互聯(lián)網(wǎng)
經(jīng)常外出跑新聞的記者,時間長了都練就了一身強壯體格,即便是萌妹子也被鍛煉成了“金剛芭比”。那么能不能給媒體工作者“減負”呢?答案是肯定的。怎么個減法呢?如果不要求超高清的畫質(zhì),智能手機就可以完成拍照及錄制視頻的工作;而對于PC的選擇,每一個媒體工作者都十分慎重,既要輕薄便于攜帶,續(xù)航能力也要好,性能也要足夠強大,這樣才能夠支撐媒體工作者外出跑新聞時的工作。
經(jīng)歷了貨比三家、反復斟酌后,微軟Surface Pro 3走進了我們的視線,它的外形沿襲了Surface系列一貫風格,美觀、輕薄、便攜等是Surface Pro 3給人的第一印象。
我們模擬了諸如碼字、瀏覽網(wǎng)頁、收發(fā)郵件、傳輸文件等媒體工作者日常辦公場景,對Surface Pro 3進行了真實移動辦公環(huán)境下的使用體驗。
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騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術,通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓練,能夠?qū)碗s指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術,通過讓AI同時學習外觀和運動信息,顯著解決了當前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應用奠定了重要基礎。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術,通過學習40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學領域帶來了效率和精度的雙重突破。