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AI智能采編系統(tǒng)-一站式媒體新聞發(fā)布解決方案

來源:上海星圖比特信息技術(shù)服務(wù)有限公司      編輯:創(chuàng)澤      時間:2024/7/10      主題:其他   [加盟]

隨著新一代生產(chǎn)式人工智能技術(shù)的發(fā)展,整個大傳媒行業(yè)將面臨繼互聯(lián)網(wǎng)時代后新一輪的變革升J。利用人工智能大模型構(gòu)建新一代智能采編系統(tǒng)將成為各家新聞機構(gòu)的未來核心競爭力,以便提G內(nèi)容生產(chǎn)效率和質(zhì)量。新一代智能采編系統(tǒng),利用包括大語言模型(LLM)、視覺大模型(LVM)、多代理服務(wù)(Multi-agent)、檢索增強生成(RAG)等技術(shù),對內(nèi)容生產(chǎn)的流程和效果重新定義。用戶可以將收集到的數(shù)據(jù)內(nèi)容直接輸入系統(tǒng),系統(tǒng)會自動識別包括圖文語義不規(guī)范等錯誤,并輔助提供可編輯的圖文內(nèi)容;诖讼到y(tǒng),不但能夠提升傳媒工作者的生產(chǎn)內(nèi)容的質(zhì)量,還可以更多面的審查,保證信息傳達的安全性和一致性,從而讓傳媒工作者“提早一小時下班”。

在出版內(nèi)容創(chuàng)作過程中,素材需要收集整理,文本需要翻譯和編輯,圖片需要繪畫適配,后所有內(nèi)容還需要“三審三!薄T诨ヂ(lián)網(wǎng)時代下,內(nèi)容素材收集的渠道越來越多,數(shù)據(jù)越來越大,對出版物發(fā)布的實效要求也越來越G,傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程的效率低下、耗時費力,且存在大量的潛在風(fēng)險。傳統(tǒng)的輔助采編系統(tǒng)雖然在一定程度上解決了審校等內(nèi)容準確性問題,但是整體效果欠佳,尤其是如語法錯誤、語義雜糅、標點符號、行業(yè)標準等問題,因此導(dǎo)致人工成本的居G不下。大傳媒工作者和出版社都承受著巨大的工作壓力,急需一款產(chǎn)品來輔助他們進行“AI+”轉(zhuǎn)型,減輕負擔(dān)。然而,現(xiàn)有的工具存在諸多弊端,無法滿足他們的需求。

星圖比特AI采編系統(tǒng)是基于生成式和判別式算法,以及強化學(xué)習(xí)算法,依托強大的語義理解能力,為融媒體行業(yè)打造一站式媒體新聞發(fā)布解決方案。其核心能力包括利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)多源多模態(tài)數(shù)據(jù)自動處理和分析、智能內(nèi)容生成、自動審核和發(fā)布、以及輿情分析等。輔助融媒體行業(yè)進行G效、G質(zhì)量、安全的內(nèi)容生產(chǎn)和發(fā)布,實現(xiàn)信息的正確快速傳達。

在數(shù)據(jù)收集和管理階段,系統(tǒng)對收集的到的各類數(shù)據(jù)通過機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析和分類,幫助理解素材的內(nèi)容、主題、分類等,從而更好的進行數(shù)據(jù)管理。在創(chuàng)作階段,利用奇點華章大模型輔助生成相關(guān)素材和內(nèi)容,提G內(nèi)容生成效率和質(zhì)量。AI審校模塊主要基于奇點文輔智能審校系統(tǒng)以自然語言處理為基礎(chǔ),旨在提G文本審校效率和質(zhì)量的智能化工具。審核通過的稿件可以通過智能發(fā)布系統(tǒng)一鍵發(fā)布到不同平臺,提G內(nèi)容傳播效率和質(zhì)量。同時,系統(tǒng)還集成了數(shù)據(jù)檢測、分析和預(yù)警系統(tǒng),對于傳播的數(shù)據(jù)進行實時分析和監(jiān)控,準確把握輿情態(tài)勢,并對有安全隱患的內(nèi)容進行實時預(yù)警。

在技術(shù)層面,星圖比特AI智能采編系統(tǒng)根據(jù)流程各個階段的需求適當(dāng)?shù)娜诤蠙C器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),在保障成本可控的情況下,提G內(nèi)容生產(chǎn)效率和質(zhì)量。奇點華章大模型基于目前先進的深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn),具備強大的語言理解和生成能力、上下文感知能力、多模態(tài)融合能力、遷移學(xué)習(xí)等。同時,利用大量的媒體數(shù)據(jù)對模型進行定向訓(xùn)練,使得模型在媒體行業(yè)展現(xiàn)出的專業(yè)能力。在智能審校方面,奇點文輔智能審校系統(tǒng)可以自動識別錯誤和不規(guī)范之處,包括語法錯誤、拼寫錯誤、標點錯誤等。還可以識別不規(guī)范的表達方式,包括句式不通順、語義不清晰等問題。同時系統(tǒng)可以給出智能化的修改建議和處理方式,并且可以提供多樣化的審校選擇。

2023年,傳媒產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值25229.7億元,全國有出版社3500家,2800家日報,還有九千多種雜志,兩千多個廣播電臺,三千多個電視頻道,一百多萬個網(wǎng)站,從業(yè)人員數(shù)百萬。星圖比特聯(lián)合各個地方合作伙伴和產(chǎn)業(yè)合作伙伴,服務(wù)上述上萬家的大傳媒行業(yè)客戶,目前已在江蘇、廣東、安徽等地,與出版、新聞等行業(yè)合作伙伴進行業(yè)務(wù)拓展。





2024中國AI商業(yè)落地投資價值研究報告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運輸、教育、政務(wù)等多個行業(yè)的應(yīng)用情況;預(yù)測了AI技術(shù)未來的發(fā)展趨勢和潛在的商業(yè)機會

2024人工智能發(fā)展白皮書-中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二

中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二,軟件開發(fā)貢獻僅次于美國,顯示出中國在全球人工智能領(lǐng)域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

中國醫(yī)療業(yè)人工智能行業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023-醫(yī)療AI產(chǎn)品研發(fā)及優(yōu)化仍是重點

隨著理論突破速度開始放緩,深度學(xué)習(xí)技術(shù)進入升級優(yōu)化階段,驅(qū)動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務(wù)提升準確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

大模型企業(yè)發(fā)展面臨的問題與困境-算力 資金 人才

大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

中國大模型開源生態(tài)體系代表性廠商—華為,鵬程·盤古

鵬程·盤古模型是全球首個全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語言大模型,在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出

大模型開源生態(tài)體系的創(chuàng)新主體與創(chuàng)新機制-開源是未來

開源大模型是基于開源軟件模式,由全球開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學(xué)習(xí)模型。開源由開源規(guī)則、開源對象、開源基 礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成

人工智能技術(shù)架構(gòu)的演變與新趨勢-七大核心能力

第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機交互協(xié)作,注重人類對人工智能的反饋訓(xùn)練

發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的重要性與新機遇

數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式

人工智能開源大模型生態(tài)研究-開源為先 場景突破

深入分析了人工智能大模型的開源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模高于開源大模型

重塑與創(chuàng)造: Al+ 洞察報告2024-AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

提供了詳細的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測模型,以及對未來AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言,報告對AI產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度,并認為AI將深刻影響社會生產(chǎn)力和人類生活的各個方面

2023生成式人工智能道德&合規(guī)風(fēng)險白皮書:如何理解和應(yīng)對生成式人工智能引發(fā)的數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險

生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作,突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束,有著更為流暢和高效的人機 交互模式,減少了重復(fù)性的任務(wù)負擔(dān),實現(xiàn)生產(chǎn)力解放

AIoT白皮書:解鎖未來商業(yè)價值的關(guān)鍵_AIoT產(chǎn)業(yè)智能白皮書2023

面對行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場景的融合,幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)價值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的首要挑戰(zhàn)
 
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