《2013中國(guó)視聽新媒體發(fā)展報(bào)告》顯示,北京地區(qū)電視機(jī)開機(jī)率從三年前的70%下降至30%;而今年最火爆的美劇《紙牌屋》,在第二季上線當(dāng)天首集點(diǎn)擊率逼近300萬(wàn)次,上線四天,點(diǎn)擊率逾900萬(wàn)。在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的沖擊下,電視行業(yè)不得不開始思變轉(zhuǎn)型。
新媒體時(shí)代,播出渠道和內(nèi)容不再是電視媒體的專屬優(yōu)勢(shì),用戶對(duì)內(nèi)容、終端的多元化選擇改變了廣電產(chǎn)業(yè)原有的游戲規(guī)則。傳統(tǒng)電視產(chǎn)業(yè)由一個(gè)個(gè)電視臺(tái)組成,觀眾想看某個(gè)節(jié)目,就必須在某個(gè)固定的時(shí)間點(diǎn)、固定的頻道,忍受冗長(zhǎng)的廣告,然后才能享受一點(diǎn)點(diǎn)劇情帶來(lái)的愜意。而在電腦、手機(jī)等移動(dòng)終端上,視頻沒有“臺(tái)”,碎片化的節(jié)目讓用戶的觀看更加靈活。
面對(duì)挑戰(zhàn),北京電視臺(tái)將網(wǎng)絡(luò)電視臺(tái)(以下簡(jiǎn)稱BRTN)作為戰(zhàn)略重心,于2012年初開始與藍(lán)汛ChinaCache達(dá)成戰(zhàn)略合作,借力藍(lán)汛ChinaCache領(lǐng)先的云+CDN整體解決方案,大踏步邁入新媒體階段。
北京電視臺(tái)通過(guò)與藍(lán)汛ChinaCache的合作,成功打造了網(wǎng)絡(luò)視聽的全媒體平臺(tái),最大程度地貼近用戶在新媒體時(shí)代對(duì)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、交互性、多媒體、個(gè)性化的需求。藍(lán)汛ChinaCache的云+CDN整體解決方案一舉攻破了北京電視臺(tái)網(wǎng)站功能單一、運(yùn)營(yíng)成本高、網(wǎng)站擴(kuò)展能力不足的三大問題,滿足了新媒體時(shí)期節(jié)目錄制、播出、存儲(chǔ)和推廣、發(fā)布等需求,以出色的時(shí)效性和易用性實(shí)現(xiàn)了快節(jié)奏的節(jié)目制作和發(fā)布。面對(duì)用戶直播、點(diǎn)播、互動(dòng)等多種多樣的需求,藍(lán)汛ChinaCache在低運(yùn)營(yíng)成本的前提下為BRTN實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定可靠的服務(wù)和高效率的管理。而作為重要的媒體窗口,BRTN還需要隨時(shí)應(yīng)對(duì)重大的突發(fā)事件,保證在重要時(shí)期的正常運(yùn)營(yíng),即使遇到春晚等重大活動(dòng)或MH370等突發(fā)事件,也不影響用戶在高峰時(shí)段的正常訪問。
BRTN采用了藍(lán)汛ChinaCache的廣電新媒體解決方案,通過(guò)分布式云計(jì)算取代傳統(tǒng)的部署和開發(fā)模式,結(jié)合遍布全國(guó)的CDN節(jié)點(diǎn),對(duì)視頻資源客戶端加載進(jìn)行緩存加速;通過(guò)塊存儲(chǔ),讓大容量文件在高速穩(wěn)定的鏈路上傳輸,即使在大并發(fā)的情況下用戶訪問也能流暢自如。藍(lán)汛ChinaCache特別為BRTN劃分了獨(dú)立資源池,讓其在靈活部署、節(jié)約成本的同時(shí)保障核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全,并最大程度地提高終端用戶的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn),確保北京電視臺(tái)在新媒體時(shí)代的成功轉(zhuǎn)型。
藍(lán)汛ChinaCache創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO王松表示:“面對(duì)新媒體沖擊,BRTN選擇了主動(dòng)變革,在與藍(lán)汛ChinaCache戰(zhàn)略合作后,有效節(jié)省了運(yùn)營(yíng)成本,減少了資源投入,并縮短了業(yè)務(wù)部署時(shí)間,保證了多終端用戶的優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)。藍(lán)汛ChinaCache,通過(guò)提供性能優(yōu)良、能力強(qiáng)大服務(wù)優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容感知云計(jì)算服務(wù),致力幫助傳統(tǒng)企業(yè)加速變革,應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。”
藍(lán)汛ChinaCache,早在2009年即開始籌劃云服務(wù),2010年成為國(guó)內(nèi)首批云服務(wù)提供商,其云主機(jī)和塊存儲(chǔ)服務(wù)更是榮獲國(guó)內(nèi)首批可信云服務(wù)認(rèn)證。藍(lán)汛ChinaCache將自身優(yōu)質(zhì)的CDN資源與云服務(wù)整合在一起,為客戶提供包括云主機(jī)、塊存儲(chǔ)、CDN外部延展、數(shù)據(jù)分析、安全防務(wù)等一攬子混合云服務(wù)解決方案。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(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。