當(dāng)千年前的傳奇愛情故事,在8K超高清大熒幕上重新演繹,會給影迷們帶來怎樣的震撼體驗(yàn)?今天,國內(nèi)首個8K影院震撼亮相MWC19上海全球5G沉浸式體驗(yàn)館。中國移動咪咕開創(chuàng)性的將8K超高清技術(shù)應(yīng)用到影視領(lǐng)域,打造了科技感十足的8K咪咕影院,向現(xiàn)場影迷和嘉賓們鮮活展示了超高清技術(shù)與中國風(fēng)影片內(nèi)容相融合的沉浸式體驗(yàn)。
8K咪咕影院是國內(nèi)首個8K超高清沉浸式影院,在本次MWC19首發(fā)亮相就掀起了一陣熱潮。展會期間每天將帶來20場8K電影,首發(fā)影片是由中國移動咪咕公司傾情打造的影片《舞之夢》,首映當(dāng)天場場爆滿。
8K咪咕影院展映的《舞之夢》講述的是盛唐書法家“草圣”張旭為舞蹈家公孫大娘劍舞感染后成就了絕世狂草的故事,雙方更因此展開一段婉轉(zhuǎn)旖旎的愛情。觀看影片之后,現(xiàn)場有影迷表示:“太清晰了!影片中女主舞劍時的發(fā)絲飄動和男主書法落筆的筆鋒細(xì)節(jié)都看得清清楚楚,8K影片的觀感真是太不可思議了!”
除了甄選優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容作為電影題材之外,8K咪咕影院能夠成為此次MWC19展會現(xiàn)場的“爆款”,硬件加持同樣功不可沒。為了更好的呈現(xiàn)超高清8K影片《舞之夢》,中國移動咪咕公司采用了國內(nèi)第一塊針對8K分辨率投影和26聲道Dolby Atoms三維聲系統(tǒng)的透聲幕,技術(shù)與硬件雙管齊下,全方位立體化完成了8K咪咕影院首秀,將科技+文化的跨界融合展現(xiàn)的淋漓盡致。而現(xiàn)場嘉賓在體驗(yàn)了8K影院帶來的身臨其境般的畫質(zhì)及視覺感官之后,也為咪咕傾情奉獻(xiàn)的8K大作《舞之夢》送上了一致好評。
隨著5G商用牌照的正式發(fā)放,5G將在各領(lǐng)域得到更廣闊的實(shí)踐應(yīng)用,而超高清將是5G最先爆發(fā)的領(lǐng)域??梢韵胂?,隨著5G+8K超高清電影內(nèi)容走進(jìn)全國影院,將帶動電影內(nèi)容的拍攝、制作、剪輯、傳輸與播映全鏈條升級。依托中國移動先發(fā)5G優(yōu)勢和咪咕行業(yè)領(lǐng)先的超高清技術(shù),中國移動咪咕將進(jìn)一步推動超高清領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,進(jìn)一步革新影迷巨幕體驗(yàn),開啟下一代沉浸式觀影體驗(yàn)。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實(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)證時無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),通過動態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗(yàn)證有效性。