天枢与人民日报就智能搜索达成合作
2021-02-19
9月19日,人民日报智慧媒体研究院成立之际,第四范式与人民日报社正式签约,共同打造新媒体主流算法,在保证海量内容与用户个性化需求精准匹配的同时,实现主流媒体优质内容的传播,推动传媒行业在AI时代的转型与创新。
人民日报智慧媒体研究院联合国内顶尖企业,共同建设高水平新媒体研究智库、新媒体创新平台和新媒体文化产业投资平台。第四范式是人民日报智慧媒体研究院的首批理事单位,双方在主流算法层面的合作,是全国性权威媒体与人工智能企业的创新性合作。
第四范式戴文渊表示,媒体行业不仅是流量,也需要去传播正能量。为此,我们需要改变过去推荐算法仅仅优化点击和优化用户时长上的特性,在算法中加入价值观的元素。很高兴我们有机会能够和人民日报共同探索既满足个性化需求、又体现价值判断的主流算法。在保证内容与用户需求精准匹配的同时,在个性需求与群体价值上实现一个正确的平衡。
人民日报新媒体中心主任丁伟表示,智能时代算法盛行,从千人一面到千人千面,算法正在重构信息传播的逻辑和规则。我们与第四范式等企业合作,在人民日报客户端7.0版本推出了主流算法,推动人民日报客户端实现从传统媒体到智能媒体的战略转型。
在图片检测中,由于图片中的物体往往尺寸大小差异极大,参赛者往往采用多个尺度(一般4到6个)的测试策略(multi-scale test),即用放大版图片检测小物体,用缩小版图片检测大物体。虽然多尺度的检测方式对于提升准确率非常有效,但该方式存在占用计算资源大、反馈延迟等缺陷,严重影响了实际的应用效果。
丁主任在演讲中介绍了主流算法的三大特点。一是更有品质的内容,对人民日报的平台创作者实行上传用户分析,从源头控制内容品质。在内容分级上依靠人民日报新媒体团队和审核团队对内容进行分类标识,建立质量评估体系。同时,借助语义场景识别,深度学习等人工智能技术,解决内容重塑等问题。二是更懂你的推荐,进行多维度特征描绘,实现海量内容和用户个性化需求的高效、精准匹配。主流算法通过对用户长短期的行为变化分析,全面刻画用户的兴趣,通过实时现象预估,动态的刻画用户当下的兴趣偏好。同时,借助离线挖掘能力丰富用户的兴趣标签,满足用户多元化和个性化的需求。三是更丰富和更开放的信息环境,主流算法可以为用户营提供跨领知识体系,打破信息茧房壁垒。在海量信息中通过建立知识用户体系,融合用户行为和语义识别,挖掘因果关系,让机器形成更强的推理能力,从而实现推荐内容,从点对点扩展到跨域呈现。
第四范式“先荐平台”通过质量评估系统、用户与平台双向互动的推荐系统、文本分析系统、用户画像系统等多个系统的实时、高维运转,为人民日报从0到1搭建出推荐系统,已经在人民日报新闻客户端正式上线。“先荐”是第四范式出品的基于大规模机器学习的推荐系统服务平台,旨在降低媒体拥抱新技术的门槛。目前,先荐已经与上千家媒体和内容平台开展了深入合作。
人工智能正在重新改写传媒业态,新闻产品的形式样态与传播模式正在被重新定义。内容分发影响了媒体流量和利益的分配,个性化推荐已经成为各大媒体的基础设施。第四范式与人民日报在算法领域的创新性探索,进一步提升内容传播的价值。
人民日报智慧媒体研究院联合国内顶尖企业,共同建设高水平新媒体研究智库、新媒体创新平台和新媒体文化产业投资平台。第四范式是人民日报智慧媒体研究院的首批理事单位,双方在主流算法层面的合作,是全国性权威媒体与人工智能企业的创新性合作。
第四范式戴文渊表示,媒体行业不仅是流量,也需要去传播正能量。为此,我们需要改变过去推荐算法仅仅优化点击和优化用户时长上的特性,在算法中加入价值观的元素。很高兴我们有机会能够和人民日报共同探索既满足个性化需求、又体现价值判断的主流算法。在保证内容与用户需求精准匹配的同时,在个性需求与群体价值上实现一个正确的平衡。
人民日报新媒体中心主任丁伟表示,智能时代算法盛行,从千人一面到千人千面,算法正在重构信息传播的逻辑和规则。我们与第四范式等企业合作,在人民日报客户端7.0版本推出了主流算法,推动人民日报客户端实现从传统媒体到智能媒体的战略转型。
在图片检测中,由于图片中的物体往往尺寸大小差异极大,参赛者往往采用多个尺度(一般4到6个)的测试策略(multi-scale test),即用放大版图片检测小物体,用缩小版图片检测大物体。虽然多尺度的检测方式对于提升准确率非常有效,但该方式存在占用计算资源大、反馈延迟等缺陷,严重影响了实际的应用效果。
丁主任在演讲中介绍了主流算法的三大特点。一是更有品质的内容,对人民日报的平台创作者实行上传用户分析,从源头控制内容品质。在内容分级上依靠人民日报新媒体团队和审核团队对内容进行分类标识,建立质量评估体系。同时,借助语义场景识别,深度学习等人工智能技术,解决内容重塑等问题。二是更懂你的推荐,进行多维度特征描绘,实现海量内容和用户个性化需求的高效、精准匹配。主流算法通过对用户长短期的行为变化分析,全面刻画用户的兴趣,通过实时现象预估,动态的刻画用户当下的兴趣偏好。同时,借助离线挖掘能力丰富用户的兴趣标签,满足用户多元化和个性化的需求。三是更丰富和更开放的信息环境,主流算法可以为用户营提供跨领知识体系,打破信息茧房壁垒。在海量信息中通过建立知识用户体系,融合用户行为和语义识别,挖掘因果关系,让机器形成更强的推理能力,从而实现推荐内容,从点对点扩展到跨域呈现。
第四范式“先荐平台”通过质量评估系统、用户与平台双向互动的推荐系统、文本分析系统、用户画像系统等多个系统的实时、高维运转,为人民日报从0到1搭建出推荐系统,已经在人民日报新闻客户端正式上线。“先荐”是第四范式出品的基于大规模机器学习的推荐系统服务平台,旨在降低媒体拥抱新技术的门槛。目前,先荐已经与上千家媒体和内容平台开展了深入合作。
人工智能正在重新改写传媒业态,新闻产品的形式样态与传播模式正在被重新定义。内容分发影响了媒体流量和利益的分配,个性化推荐已经成为各大媒体的基础设施。第四范式与人民日报在算法领域的创新性探索,进一步提升内容传播的价值。
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