人工知能やドラマとの融合など、新たな要素を加えたバラエティ番組の次なる'トレンド”はどこにあるのか?
人工知能を追加し、ドラマやバラエティ番組に新しい要素を統合することで、次のバラエティ番組の「出口」はどこになるでしょうか?
「ワイルドで楽しい」ポスター
「柱の残響」ポスター
「インクレディブル ミュージアム」ポスター
海風が吹いて、白波のビーチ、3 人か 5 人の古い友人、そして家は本でいっぱいです。都会の生活から遠く離れた島の小さな書店で、中国文壇で活躍する作家や詩人たちが過去の出来事や文学、読書、本についての考察などを語り合う…バラエティ番組『島で勉強する』 Douban では 9.1 という高スコアを獲得しました。 2022年末、読み物に特化したこの番組はバラエティ市場において無視できない“ダークホース”となった。
歌や踊りのコンテスト、職場見学、文化の朗読、中国の伝統的な習慣、心の友情…近年のバラエティ番組を振り返ってみると、目まぐるしい番組の数々と言えます。しかし、よく見てみると、人気のある製品は依然として見つけにくく、評判を維持するのはさらに難しいことがわかります。初心に戻り、いかに地に足を着いて視聴者に愛される素晴らしい番組を作っていくかが、今のバラエティ市場が考えるべき課題のひとつかもしれない。
5月10日、江蘇衛星テレビのスタジオからは割れんばかりの拍手が起こった。 22 のバラエティ番組が正式にリリースされており、高い評価を得たこのバラエティ番組は第 2 シーズンの復活を発表し、新しいバラエティ番組のテーマも発表されました。現場では、有名人ゲストの黄宗沢、王綿、現代作家の蘇通、配達員の劉荘が江蘇衛星テレビの第2四半期バラエティ番組の新しいマトリックスを彩ったとき、さまざまなバラエティ番組からのこれらのゲストの出演も人々の興味をそそりました。 . 現在、バラエティ番組界の熾烈な競争の中で、衛星テレビはどのようなバラエティ番組の「遊び方」をしているのだろうか。
読書、博物館、古代建物の修復、文化バラエティ番組は発展し、アップグレードされ続けています
インクと波で構成された「島で勉強しています」の第 2 シーズンでは、Yu Hua、Su Tong、Zhu Yong、Cheng Yongxin などの文壇の旧友が再会します。バラエティ番組「Must Come」では、孟飛、劉振雲、馬迪が「上級者」の方法を使用して中国の地図を開き、「Echo of Pillars」では技術的手段を使用して、消えた建物を公衆の面前に表示します。イベント会場では、全国から集まった視聴者に向けてバラエティ番組プロデューサーが続々と登場し、全国から集まった500名以上の視聴者がバラエティ番組の制作秘話や見どころ、工夫などを語り合った。彼らのナレーションでは、第2四半期に視聴者に公開される10の新しいバラエティ番組に加えて、さまざまなテーマをカバーする12の番組と夜のパーティーも正式に公開される予定です。さまざまなテーマを持つ20以上の番組の中で、文化バラエティ番組が大きな割合を占めていることがわかります。
文化バラエティ番組は新しい分野を開拓し続け、詩や古典などの伝統的な文化芸術の宝物を番組形式に落とし込んでいます。例えば、『島で勉強します』の人気の理由は、「読書」というニッチで不人気なバラエティ番組のテーマにおいて、読書の意味や価値を深く掘り下げ、リラックスして楽しめるリアリティーショーを通して、観客は文学についての知識を毎日感じることができます。推薦会議では、バラエティ番組プロデューサーがさまざまな分野に焦点を当てた文化バラエティ番組を紹介し、より深く文化的なテーマを探求しました。たとえば、古代の建物を媒体として、仮想テクノロジーを表現手段として使用し、有名人のゲストを使って歴史的な物語を復元するバラエティ番組「Echo of Pillars」がこのイベントでデビューしました。このバラエティ番組を紹介する際、司会者は頤和園の廃墟を例に挙げ、愛情を込めてこう述べた、「『雲再構成』という手法を通じて、我々はこの『一万の庭園』の過去の栄光を夢見るだけではない」 、しかし、それも見てください。復元古代の建物、古典的なものに復元されています。」
さらに、新しい没入型推理およびパズル プログラム「The Incredible Museum」が開始され、博物館の共同ブランドの歴史ミステリー推理スクリプト、実際のシーン構築、および仮想 AR を使用して没入型推理体験を作成します。 「私たちは歴史が最高の『台本』だと信じています」とバラエティ番組のプロデューサーは語った。若者の交流、アウトドアキャンプ、リアリティ番組、バラエティ番組が人気です
リアリティ番組のバラエティ番組は、長い間、ソーシャル プラットフォーム上の人気の検索リストやトピック リストを占めてきました。 2012 年の「急上昇」から 2013 年の「大登場」に至るまで、今日に至るまで、リアリティ番組バラエティ番組は依然としてバラエティ番組の分野で最も一般的なテーマの 1 つです。リアリティショーが次々と登場する中、バラエティアーティストは視聴者に斬新な感情をもたらす方法を常に考える必要があります。
Bosco Wong、Wang Mian、Chen Zhuoxuan、Zhang Jiayuan が 5 月 10 日にスタジオのステージに登場しました。同日、彼らのキャストチームは、ユースカルチャーソーシャルリアリティショー「ワイルド&ファン」の収録を正式に開始した。このバラエティ番組は「週末アウトドアガイド」という位置づけで、若者が最も愛するトレンドのアウトドアカルチャーに焦点を当てています。
「ワイルド&ファン」に加えて、その場で公式発表されるリアリティショー・バラエティ番組もかなり「目を引く」ものです。例えば、陳秋生、蘇星、王岳新、張源をレギュラーゲストに迎えた「兄弟生生」は熱いグループを立ち上げ、「ブラインドアクティビティ」で地元の特産品や生活文化を何度も体験し、感じていきます。都市の文化遺産、ポジティブな「来侯精神」を伝えます。また、「シャイニング・ユー」「あったかい宿」「一緒にキャンプしよう」など、職場や牧歌、アウトドア・キャンプに焦点を当てたリアリティー番組も用意されており、今の若者の職場だけではなく、 、だけでなく、「詩と遠い場所」「ロマンス。
人工知能、ドラマとバラエティの統合、バラエティ番組トラック「新しい劇」のアップグレード
ChatGPT を使用して曲を作成し、多くのミュージシャンが作成した曲とミックスします。違いがわかりますか?江蘇衛星テレビの大晦日コンサートチームが制作し、流行の音楽を探求するバラエティ番組「音楽トレンドプロジェクト」が正式に発表された。
各エピソードには人工知能が作った楽曲が隠されており、歌手は知らず知らずのうちにこの楽曲を選択することになる。 「イベントでこのバラエティ番組の担当者はこう語った。『AI歌手』や『AIカバー』が話題になる中、バラエティ番組の分野でもこの分野への展開が始まっていることがわかる。」
##同時に、ドラマとリアリティショーの組み合わせは、視聴者の理解を一新しています。人気ドラマの「アフターサービス」として位置づけられる「ハピネスドラマ協会」は、全国を席巻したトップヒットドラマの超人気スタッフを再結集させ、独占的なプロットとストーリーを作成する20日間のリアリティショーライフを開始します。ファンは「冷静になるのが難しい」テーマの細分化が進む中、バラエティ番組の競争はますます激化しています。江蘇衛星テレビがリリースした 22 のバラエティ番組の中には、同テレビが常に革新と画期的な試みを模索していることがわかり、それはバラエティ番組の分野における次の「窓」を示唆しているのかもしれません。
West China Metropolis Daily-Cover News 記者 Li Yuxin
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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