当前位置: 首页 > article >正文

信通院发布首个《大模型媒体生产与处理》标准,阿里云智能媒体服务作为业界首家“卓越级”通过

中国信通院近期正式发布《大模型驱动的媒体生产与处理》标准,阿里云智能媒体服务,以“首批首家”通过卓越级评估,并在9大模块50余项测评中表现为“满分”。

当下,AI大模型的快速发展带动了爆发式的海量AI运用,这其中,“视频+AI”是最重要的应用领域,AI其对颠覆式的改变,体现在很多关键能力上,如内容智能生成、内容分析与处理、媒资检索与内容管理等等。

于是,围绕大模型技术如何与媒体生产与处理结合,能够产生怎样的应用,应用效果如何评估等问题,中国信通院联合阿里云等业界头部企业,经过为期半年的内外部研讨和修订,编制业界首个《大模型驱动的媒体生产与处理》标准。

该标准深度聚焦能力模块和服务成熟度两大维度

其中,能力模块覆盖媒体生产、识别分析、检索、质量优化、智能编辑等关键能力,每项关键能力涵盖音频、图片、视频、多模态等媒体内容

同时,服务成熟度对数字版权、稳定性、安全性、可解释性等服务成熟度要求,进行全面性规范。

于是,标准整体包括6大板块、25个子模块,共80余条建议性标准项,依此提供功能覆盖全面、具备前瞻性和落地性的灵活评估

在这里插入图片描述

标准涵盖模块

针对该标准,中国信通院组织开展2024上半年首批评估工作,在阿里云实际生产环境下,对其智能媒体服务产品展开首家评估

在这里插入图片描述

标准评估结果图

在对80余项建议性标准项进行测试后,阿里云智能媒体服务产品,整体表现优异,并在多项测评模块通过率达满分,其中,音频内容生成、图像内容生成、图像内容识别与分析、视频素材智能编辑、图像素材智能编辑、音频素材智能编辑、视频质量评估与优化、服务质量评估与优化、服务配套性9大子模块50余项指标测评,均为满分

同时,在多模态内容检索模块、媒体内容识别与分析等测试模块也表现出优秀的能力水平,综合评定,阿里云智能媒体服务获得卓越级(最高级)评级

在这里插入图片描述

最终,依托本标准,通过中国信通院的权威评估,阿里云智能媒体服务成为业界首家——通过评估并获卓越级(最高级)评级的产品

在这里插入图片描述

阿里云智能媒体服务,是阿里云视频云基于“云+AI“的创新重塑视角,不断创新创造的先锋性产品。

产品充分利用大模型之力,将AI能力完美融合到音视频生产与处理的全链路,目前已经打造了AI一键成片、智能媒资搜索、数字人制播、多角色内容智能翻译、智能图生视频、智能拟人实时互动等众多创新型产品与能力,并已在广电传媒、顶级赛事、娱乐社交、教育行业等多场景率先落地。

就在刚刚结束的2024巴黎奥运会上,阿里云智能媒体服务产品就充分展现了AI+视频技术所带来的全新一幕:从支持部署高自由度回访系统“子弹时间”,到重塑巴黎前方报道的重大报道视频共享系统,再到助力新华社新媒体海量传播的奥运金牌时刻智能图生视频,都体现了产品在AI领先应用上所改变的新视界、新体验、新效能。

当然,关于AI大模型下的媒体服务,一切才刚刚开始。

透过这次全面前瞻的标准制定,“大模型驱动下的媒体生产与处理”还有超出当下想象的落地空间,共同期待。


http://www.kler.cn/news/305250.html

相关文章:

  • redis 中缓存 百万级别表的查询数据 出错:Query execution was interrupted
  • 添加选择登录ssh终端
  • RAPIDS AI 加速制造业预测性维护效率
  • 51单片机-蜂鸣器制作音乐(小星星天空之城)
  • 【python因果推断库15】使用 sci-kit learn 模型进行回归断点分析
  • Linux基础-Makefile的编写、以及编写第一个Linux程序:进度条(模拟在 方便下载的同时,更新图形化界面)
  • ubuntu 22.04 ~24.04 如何修改登录背景
  • 【JavaScript】LeetCode:707设计链表
  • Python版《天天酷跑+源码》,详细讲解,手把手教学-python游戏开发
  • jmeter设置全局token
  • (180)时序收敛--->(30)时序收敛三十
  • 大模型教程:使用 Milvus、vLLM 和 Llama 3.1 搭建 RAG 应用
  • 怎么让手机ip地址变化?介绍几种实用方法
  • uniapp 微信小程序自定义tabbar层级低于canvas解决方案
  • 见刊丨“GPU池化”术语发布
  • 本地内存和分布式缓存(面试)
  • Python Web 开发中的性能优化策略(二)
  • git 命令---想要更改远程仓库
  • 指针与函数传递
  • C++速通LeetCode简单第12题-二叉树的直径
  • 深度学习-目标检测(四)-Faster R-CNN
  • C#实现串口中继
  • 不废话简单易懂的Selenium 页面操作与切换
  • Python实现一个简单的爬虫程序(爬取图片)
  • postgresql 导出CSV格式数据
  • 电脑连手机热点,上不了网
  • CSS 响应式设计(补充)——WEB开发系列36
  • [数据集][图像分类]痤疮严重程度分级分类数据集999张3类别
  • QT学习第五天
  • mysql workbench 如何访问远程数据库