電影《巨齒鯊2》的主創(chuàng)近日在搜狐視頻影展亮相,就電影創(chuàng)作的相關(guān)內(nèi)容與觀眾展開(kāi)了熱烈的討論。而《巨齒鯊2》作為一部深海冒險(xiǎn)怪獸大片,其主演吳京突然隔空提問(wèn)以《張朝陽(yáng)的物理課》直播出圈爆火的搜狐創(chuàng)始人、董事局主席兼首席執(zhí)行官?gòu)埑?yáng)物理問(wèn)題:“人類在7000米的海底下穿著那些機(jī)甲,真的能走嗎?”隨后,張朝陽(yáng)在搜狐視頻關(guān)注流轉(zhuǎn)發(fā)回復(fù)“待我先算他幾個(gè)回合再來(lái)回答你”。這樣的夢(mèng)幻跨界聯(lián)動(dòng)也讓不少網(wǎng)友驚呼“雙廚狂喜”,“期待最終的精密答案”。
吳京聯(lián)動(dòng)張朝陽(yáng),電影與物理的“雙廚狂喜”
電影《巨齒鯊2》影展上的提問(wèn),其實(shí)并非吳京與張朝陽(yáng)的首次聯(lián)動(dòng)。早在《流浪地球2》播出期間,其導(dǎo)演郭帆和主演吳京就連線張朝陽(yáng),針對(duì)“為什么電影中北京被淹,赤道的水涌向兩極”做了詳細(xì)的物理推算,從一個(gè)更加理性的角度,揭示了影視創(chuàng)作背后的科學(xué)基礎(chǔ)。
《巨齒鯊2》從電影情節(jié)來(lái)看,講述的是杰森·斯坦森、吳京領(lǐng)銜海底探險(xiǎn)小隊(duì),潛入已經(jīng)與世隔絕幾千萬(wàn)年的神秘史前海底世界,探索未知的深淵的故事。深淵之下,巨鯊?fù)毯?,僅僅依靠勇氣和毅力顯然是不夠的,如果能從物理的角度對(duì)深淵探索的可行性進(jìn)行別開(kāi)生面的解讀,將會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)代入感。
張朝陽(yáng)在搜狐視頻關(guān)注流中對(duì)于電影的物理分析將為廣大科幻迷和科學(xué)愛(ài)好者獻(xiàn)上一場(chǎng)跨界視聽(tīng)盛宴,用最硬核的物理知識(shí)科普,帶領(lǐng)網(wǎng)友做一場(chǎng)“思維體操”,從物理的角度審視“深淵探索”的計(jì)劃,鍛煉思辨能力。
從電影到物理,搜狐視頻關(guān)注流探索知識(shí)的奧秘
以知識(shí)出圈帶動(dòng)內(nèi)容出圈,在“雙引擎策略”下持續(xù)輸出高質(zhì)量自制劇集和長(zhǎng)視頻內(nèi)容,并用“關(guān)注流”逐步加重由用戶參與和共創(chuàng)的視頻內(nèi)容的方式,正不斷助推搜狐視頻成長(zhǎng)為一個(gè)獨(dú)特的高價(jià)值平臺(tái)。
在搜狐視頻APP“關(guān)注流”搜索“張朝陽(yáng)”,就能追《張朝陽(yáng)的物理課》,其內(nèi)容豐富、覆蓋廣泛,理論公式由淺入深、繁簡(jiǎn)交融。直播風(fēng)格以演算物理為特色,注重從日?,F(xiàn)象引入,通過(guò)一步一步詳盡計(jì)算和硬核推導(dǎo),理解自然界的基本規(guī)律,成為科學(xué)直播破圈第一IP。
在內(nèi)容布局上,搜狐視頻也在圍繞PGC、UGC、Vlog自媒體短視頻來(lái)打造精品化垂直化平臺(tái)。在搜狐視頻App新版本中,也有專門的界面入口,涵蓋從醫(yī)療、美妝、母嬰到汽車、萌寵等多方面的內(nèi)容,吸引了不少大V入駐和開(kāi)播。
搜狐視頻“關(guān)注流”中賬號(hào)品類覆蓋豐富,個(gè)人屬性強(qiáng),兼具“有趣(搞笑)、有用(健康、科普)、觀賞性強(qiáng)(舞蹈)”等特征,內(nèi)容高頻更新,粉絲積極互動(dòng),高質(zhì)同類轉(zhuǎn)發(fā),更能精準(zhǔn)滿足用戶的內(nèi)容需求。再加上平臺(tái)的轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容篩選規(guī)則規(guī)則等,用戶也能高效觸達(dá)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,獲得更多信息增量。
“關(guān)注流”在搜狐視頻中正如一個(gè) 視頻“社交場(chǎng)”,用戶能夠在社交信息流中分享與制造自己感興趣的內(nèi)容,并借助算法和人工智能技術(shù)向其他用戶推薦這些內(nèi)容。未來(lái)可以期待,張朝陽(yáng)在搜狐視頻關(guān)注流中跨界聯(lián)動(dòng)吳京,用物理問(wèn)題連接影視與生活,創(chuàng)造出更多科學(xué)直播的生命力。
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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。