2014技术创新层出不穷,广电及媒体传播行业更是随着视频成为核心交流手段而被推到了风头浪尖。如今2015拉开了新的篇章,我们会有怎样的期待呢?
4K成为主流——今年的节日季,消费者购买的4K电视数量显著增长,这也将导致对4K内容的需求与日俱增。我们认为,4K内容一开始将通过IP交付(例如:智能、互联电视和设备),这样Netflix、亚马逊等服务商将一路领先。用传统广播分发4K内容的方式将会很缓慢,这是因为广播公司和整个地面、有线电视和卫星分发网络都需要庞大的投资。但转向4K的措施主要集中在上游制作领域,在这里,4K(或更高标准)摄像头现已成为标准,4K制作工具(从现场切换器、慢动作图形和编辑等)都支持4K。4K制作的方方面面将给现有传统存储基础架构带来压力,尤其是传统的通用存储系统——它们在设计上从未考虑实时处理这些数据速率。内容所有者和制作人希望尽可能多地将其制作转向4K,支持新兴的分发服务,但更重要的是让分辨率更高的内容可供未来使用并用来赚钱。这将带动人们对专门为4K工作流程而优化的更有针对性的存储基础架构的兴趣。
云成为工作流程的一部分——当今,大部分人都将“云计算”视为一个简单的内容库。但持续向云推送内容以及在有需要的时候从云提取内容并没有意义,并且需要花太多时间。尽管由于IT资源共享,云的经济效益看上去非常具有吸引力,但对于媒体工作流程应用来说,其投资回报率一直不太高。随着更高效地将云服务集成到媒体工作流程成为可能,工作流程应用程序变得更加支持云,这一状况将发生改变。无论媒体公司使用私有云部署,还是依赖公有云基础架构,都会大力推动将工作流程迁移到云中。从而实现大规模协作、即时访问内容,以及无限制的内容分发。媒体内容的云存储和云处理的整合将实现全新的工作流程,让内容制作者变得更有效率,更富成效,并最终获得更高的利润。
工作流程自动化占据核心地位——媒体行业拥有大量试图帮助管理媒体工作生命周期的技术,其中包括内容管理系统(CMS)、数字资产管理(DAM)、媒体资产管理(MAM)等。从历史上看,自动化通常主要侧重于媒体设施内的设备自动化。下一波浪潮将汇聚媒体管理和自动化的方方面面,以便实现媒体工作流程多个阶段的自动化。这个新的工作流程自动化将不只是跟踪媒体资源生命周期的每个阶段,还要根据业务规则和流程管理自动让媒体通过各个阶段。新工作流程自动化平台将了解媒体生命周期,并主动推动内容经过工作流程,从而按需触发创造性任务和系统处理任务。这些工具将无缝地管理本地、远程或云中的内容,并以全新、更加智能的方式与存储基础架构进行对接。
融合基础架构进军媒体工作流程——老话说“工欲善其事必先利其器”,确实很有道理。要想很好地完成工作,你需要合适的工具。但是,在IT基础架构的世界中,拥有太多工具会造成管理上的麻烦和复杂的环境。大部分内容制作者都不善于管理IT基础架构,并寻求可尽量减少复杂性的更智能的平台。要实现这一目标,就必须瓦解不同的孤岛,这些孤岛往往发展成一个更协调的融合基础架构,其数据管理层跨越不同的组件来呈现一个更加统一的环境。在媒体工作流程中,许多工具需要特定的底层存储或处理功能,但是并非所有这些功能都随时需要。我们看到新出现了一个智能数据管理级别,它可将内容自动从一种存储(例如:高性能存储)迁移到另一种存储(例如:基于云的归档存储),具体情况取决于工作流程。用户将不再必须记住资产位于何处,因为底层基础架构会呈现一个逻辑融合界面,那么无论实际位置在哪里,都能够访问所有存储的内容。
存储仍然是瓶颈——从很大程度上来说,大部分媒体设施都解决了与构建协作工作流程相关的计算和联网挑战。但是,它们仍然要努力应对笨重、难以管理、不可预测并且难以高性价比扩展的存储基础架构。对于IT基础架构来说,存储仍然是导致最头疼问题的一个方面,并且是高效工作流程中最常发生故障的地方。不幸的是,这一趋势将继续。太多企业采用通用存储平台,并试图使其能够对媒体工作流程“奏效”。尽管在某些情况下,一开始这样做还不错,但在某个时刻,存储显然是不断发展业务、支持新格式(例如4K)、使用新工作流程应用程序或如期完成更紧张的制作任务的瓶颈。人们需要一个更加专用的存储基础架构,它可提供性能、规模、容量和灵活性的最佳组合,同时很好地控制成本——这就是存储的意义所在!成功的媒体制作环境需要高性能存储,以便进行实时媒体操作;扩展的在线存储,以便进行非实时操作;以及云或磁带归档存储,以便长期保存原始内容和成品内容。在智能多层数据管理平台的控制下,整个环境可确保内容始终在合适的时间放在合适的地方,从而尽量消除存储瓶颈,并实现更高效的媒体工作流程。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。