昨日有消息稱,樂(lè)視云正洽談收購(gòu)國(guó)內(nèi)某直播平臺(tái),并已簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議,針對(duì)該消息,樂(lè)視云官方并未給予回應(yīng)。垂直于視頻領(lǐng)域云服務(wù)的樂(lè)視云近來(lái)動(dòng)作頻頻,不久前曾對(duì)外宣布正式啟動(dòng)A+融資,希望引入多元化投資方。如今再爆收購(gòu)傳聞,可見(jiàn)在戰(zhàn)略和資本布局方面樂(lè)視云的腳步一直沒(méi)有停止。
今年3月樂(lè)視云完成首輪10億融資,金額為全球云計(jì)算領(lǐng)域首輪融資最高,與此同時(shí)再度發(fā)力視頻云領(lǐng)域,據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,目前樂(lè)視云的服務(wù)已覆蓋國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)、廣電、教育、電商等多個(gè)領(lǐng)域,其中國(guó)內(nèi)95%的直播平臺(tái)的視頻云服務(wù)商名單中均有樂(lè)視云。”擁有基礎(chǔ)底層架構(gòu)和視頻云服務(wù)的樂(lè)視云,如果拿下國(guó)內(nèi)某主流直播企業(yè),那么在搶占國(guó)內(nèi)視頻直播市場(chǎng)的道路上將更具優(yōu)勢(shì)”,某行業(yè)分析人士稱。
提到樂(lè)視云,外界對(duì)其的認(rèn)知大多在云計(jì)算、做視頻相關(guān)、脫胎于樂(lè)視網(wǎng)等標(biāo)簽,甚至此前業(yè)界有觀點(diǎn)認(rèn)為,“樂(lè)視云計(jì)算充其量是個(gè)CDN服務(wù)售賣者,與網(wǎng)宿、藍(lán)汛等傳統(tǒng)CDN廠商無(wú)異”。而從去年至今,樂(lè)視云一直在用實(shí)際行動(dòng)擺脫外界的這個(gè)評(píng)判。
樂(lè)視云CEO吳亞洲此前曾在接受采訪時(shí)表示,樂(lè)視云做的是“IaaS、PaaS和SaaS的全云布局“。從目前樂(lè)視云的業(yè)務(wù)分析來(lái)看,在IaaS和PaaS領(lǐng)域樂(lè)視云的成績(jī)單還算亮麗。
在底層IaaS的CDN服務(wù)方面,樂(lè)視云擁有全球60多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的680個(gè)CDN節(jié)點(diǎn)、20Tbps出口帶寬,相比國(guó)內(nèi)阿里云500個(gè)CDN、10T帶寬和騰訊云550個(gè)CDN、20T帶寬,樂(lè)視云的基礎(chǔ)服務(wù)保障明顯強(qiáng)于阿里云和騰訊云,樂(lè)視云還是國(guó)內(nèi)首家啟用衛(wèi)星引流的云服務(wù)商,曾為熊貓TV、摩登天空等多家客戶的直播提供了高清流暢的服務(wù)保障;在PaaS層面樂(lè)視云提供了云點(diǎn)播、云直播、移動(dòng)直播、Data+等應(yīng)用和全云解決方案,在視頻云領(lǐng)域的表現(xiàn)也獲得外界頗多贊許,僅2016年就為猴年央視春晚、澳門電影節(jié)、格萊美音樂(lè)盛典、中超、英超、蘋果新品發(fā)布會(huì)、Google開發(fā)者大會(huì)等數(shù)萬(wàn)場(chǎng)重量級(jí)的活動(dòng)提供過(guò)全球直播,在不久前財(cái)新直播IMF時(shí)采用的就是樂(lè)視云移動(dòng)直播SDK,更是在新聞媒體領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)“美國(guó)一臺(tái)手機(jī)、中國(guó)同步觀看”的跨境移動(dòng)直播。
然而在SaaS領(lǐng)域,樂(lè)視云目前的產(chǎn)品尚顯薄弱,包括自助生成視頻媒體門戶的“應(yīng)用工廠”和商業(yè)發(fā)行平臺(tái)。據(jù)了解,應(yīng)用工廠是一款一鍵式生成PC、APP、TV等全終端視頻網(wǎng)站的自助服務(wù)平臺(tái),商業(yè)發(fā)行平臺(tái)則是通過(guò)內(nèi)容匯聚,將視頻發(fā)行到Facebook、YouTube、斗魚TV、天府TV等國(guó)內(nèi)外視頻網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)電視、直播平臺(tái)、廣電、戶外大屏等數(shù)百家渠道,從而實(shí)現(xiàn)內(nèi)容價(jià)值變現(xiàn)。
有行業(yè)分析人士曾表示,如果視頻云企業(yè)僅靠基礎(chǔ)的C D N采購(gòu)等底層服務(wù)模式,效率低、門檻高,“如果把視頻編解碼、傳輸、播放、互動(dòng)甚至廣告、安全等用云一站式交付給用戶,圍繞自己主營(yíng)業(yè)務(wù)建立生態(tài),商業(yè)模式才可以實(shí)現(xiàn)最大化”。在微軟近日發(fā)布的合作伙伴“紅寶書”中提到,在企業(yè)向云轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,要避免為企業(yè)客戶提供大量定制化的服務(wù),而盡量以模塊化的產(chǎn)品和解決方案來(lái)節(jié)省人力、物力和成本——這種模塊化的產(chǎn)品和解決方案,在視頻云領(lǐng)域便集中體現(xiàn)在PaaS和SaaS領(lǐng)域。
反觀樂(lè)視云的業(yè)務(wù)發(fā)展軌跡,從CDN到云直播、云點(diǎn)播、移動(dòng)直播,再到一鍵生成視頻媒體門戶的應(yīng)用工廠和自助化內(nèi)容商業(yè)發(fā)行平臺(tái)等視頻門戶和視頻交易產(chǎn)品,可以看出,樂(lè)視云的產(chǎn)品形態(tài)正在逐步朝向自助化、模塊化、體系化發(fā)展。吳亞洲曾在接受媒體采訪時(shí)透露,目前樂(lè)視云的IaaS和PaaS收入是主體,但預(yù)期在2年左右SaaS和PaaS的收入將成為第一大收入。
“樂(lè)視云非常看重視頻領(lǐng)域在SaaS和PaaS上的布局,這有利于樂(lè)視云通過(guò)模塊化的產(chǎn)品和解決方案,在提供技術(shù)服務(wù)的同時(shí),對(duì)其平臺(tái)上的海量?jī)?nèi)容做商業(yè)變現(xiàn),這將成為未來(lái)樂(lè)視云商業(yè)模式的一大主力”,據(jù)某位接近樂(lè)視云的人士表示。
值得注意的是,本周網(wǎng)上還有一則疑似樂(lè)視云內(nèi)部會(huì)議的視頻曝光,視頻內(nèi)容引發(fā)業(yè)內(nèi)對(duì)樂(lè)視云8月的新品、資本等方面的猜測(cè)。如若視頻中曝光內(nèi)容屬實(shí),結(jié)合上述分析,樂(lè)視云很有可能在8月發(fā)布基于SaaS或PaaS領(lǐng)域的相關(guān)產(chǎn)品和解決方案。
不過(guò),截至目前我們尚不知樂(lè)視云8月的大動(dòng)作究竟是什么,但可以確定的是,樂(lè)視云的下一步棋的走向勢(shì)必在SaaS和PaaS領(lǐng)域。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
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(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。