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来源:央视新闻 | 2024-03-07 02:38:08
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"青柠在线观看免费高清影院",  来源:央广网  央广网北京3月2日消息(记者朱冠安实习生刘菁陈嘉泽)3月1日,新修订的《快递市场管理办法》施行首日,风涛起得比往常早,经历了短暂的培训,上岗第一天他有点儿兴奋和紧张。拣件、装车、致电、送件……在局促中,他努力熟悉着负责的几个老小区。  快递新规施行首日狂奔的快递员  “您好,我下的单约定的取件时间是9点,现在已经11点了,您还没来,我一直在家等着,刚刚打您电话也没打通。”上午11点,风涛接到了一通电话,对方的语气有些着急,他害怕上班第一天就遭到投诉,而此时他正忙着给收件人打电话送货,手头还有30多件货需要在中午前送完。“您别着急,我现在就过去取。”风涛安慰收件人道。快递员正在分拣快递(央广网记者朱冠安摄)  老小区没安装电梯,风涛气喘吁吁地爬上6楼,一边取件、拍照、输入取件码和身份证号码,一边向客户解释:“很抱歉,我今天第一天上岗,之前负责这个小区的快递员辞职了,我刚接班不太熟练,请您谅解。”喘了一口气,风涛飞奔下楼。  与此同时,已经做了5年快递员的林君也在忙碌着。上午11点,林君看了一眼自己的快递车,发现大概只送完了五分之一的快件。  新修订的《快递市场管理办法》(简称“快递新规”)规定,未经用户同意擅自使用智能快件箱、快递服务站等方式投递快件,情节严重的将处1万元以上3万元以下的罚款。快递新规施行前,没有备注送上门的快件林君都会放在丰巢柜,需要送上门的只有不到20件,而现在超过了300件。林君说:“现在只要写清楚地址的就给放在家门口,没写单元和门牌号的再打电话。但是这些件很难在规定的时间内送完,数量太多了。”  1996年出生的林君已经“北漂”7年多,在北京做快递员虽然辛苦,但收入相对可观,多的时候一个月能赚1万多元。关于快递新规对自己收入的影响,他不知道结果如何。减少了快递柜的使用会省下一笔费用,但是送件数量少了很多。除此之外,林君最担心的是投诉件、问题件的数量增多,这方面公司的罚款“十分夸张”。  快递员权益谁来保障会产生“离职潮”吗  打电话被拒接怎么办?放到家门口丢件了怎么办?贵重件怎么处理?3月1日起施行的快递新规没有对这些进行详细的规定,快递公司也没有对快递员明确具体的责任认定。  “从以往的经验来看,出问题了最后责任都会落在我们快递员头上,就比如一个件放在了居民家门口,最后丢了如果没有监控视频,那最后只能我们去赔。”林君说,放在快递柜或驿站能够在一定程度上保障快件安全,新规施行后放在家门口的快递多了,丢件的概率也会增加,而责任怎样认定目前还没有明确的说法。 新规施行后,放在居民家门口的快递(央广网记者朱冠安摄)  在另一个小区,快递员马先生仍然将快件放在了快递柜和驿站。“公司目前还没有明确规定必须按照新规执行,如果依照新规硬性要求每单配送前必须电话确认,我觉得这无法实现。”他解释,公司对快递员所负责派送的快件有时效性要求,如果产生积压未派送情况,每件快递处以10元罚款。如果每单配送前必须电话确认,600多件快递根本不可能在规定的时间内逐个确认,这些工作量是以往的几倍。  “我们站点现在有快递配送员40人,如果依照新规执行,要保持原有效率,起码需要100人。”马先生表示,快递新规施行后,快递员权益目前是没有后续保障的,若产生的罚款全部由快递员来承担的话,最后只能选择离职。  张利是在听到快递新规施行消息两天后提出离职的,她已经在这片小区送了两年多快递,对家家户户都很熟悉。“我觉得干不下去了,本身收入就不太稳定,经常被罚钱,这个新规出来之后,我感觉更难了,只好另谋出路去了。”简单交接之后,风涛成了她的“继任者”,上岗初期,风涛的派件任务相对会少一些,但派件过程中穿插的取件、寄件仍使他焦头烂额。  就快递员权益如何保障等问题,记者尝试联系中通快递等快递公司,截至发稿前并未得到快递公司回应。  专家:快递公司需要承担更多责任自觉兜底维护快递员权益  “快递新规施行后,希望各快递公司自觉作为,尽快成立自行管理办法全面推进小组。在保障全网络正常运行的情况下,公司要兜底,维护快递员权益。”物流专家赵小敏认为,快递公司一定要避免“甩锅”,用户下单选择了快递公司,那么双方就属于签订了商务契约,而快递员只是起到送达的作用,快递公司要自觉兜底。关于可能出现的快递员收入波动,公司要及时调整,不管是增加人手还是调整收入标准,都要采取有效的措施保障快递员的收入和权益。快递驿站工作人员正在给顾客取件(央广网记者朱冠安摄)  赵小敏认为,快递新规的施行也有助于促进市场的良性竞争。从市场的角度看,在快递新规施行后如果不及时调整快递员的各方面保障,就等于将市场拱手让人。  “我建议可以设置专门的客服或采用智能电话等手段将快件分类分流,把需要送上门的快件和放到驿站、快递柜的快件分类好,这样能够提高快递员的派送效率,也减少了他们的压力。”一位站点负责人建议,快递公司可以采取一些措施分担快递员的压力,“还可以提高快递员派送单件快递的收入,这些措施势必会增加快递公司的成本,快递公司需要做出平衡。”  北京世兆律师事务所执业律师唐成龙认为,快递新规施行后,用户同意和确认交货地点应为划分风险及责任的分界线,快递员不应承担此后产生的丢件责任及风险。此外,快递新规在各方权益的平衡问题上作出了回应,规定由依法成立的快递行业组织,通过制定快递行业规范公约,维护经营快递业务的企业、快递末端网点和快递从业人员的合法权益。点击进入专题:

"青柠在线观看免费高清影院",AI再度带给人们一次震撼,不过,去年的主角是ChatGPT,今年则换成了Sora。它们均出自OpenAI(美国开放人工智--**--OpenAI首个AI文生视频模型“Sora”。图/IC  AI再度带给人们一次震撼,不过,去年的主角是ChatGPT,今年则换成了Sora。  它们均出自OpenAI(美国开放人工智能研究中心),又都拥有足以“以假乱真”的先进技术。不同的是,去年AI学会人类语言,而今年则掌握了人类看到的画面。  2023年被称为“人工智能元年”,在大语言模型ChatGPT的助推之下,2023年掀起了生成式人工智能的热潮,活跃的开源环境和多模态模型一同推动了人工智能研究的进步。“如果说2023年是人们意识到人工智能的一年,那么2024年将是人工智能整合的一年。”美国西北大学计算机科学教授克里斯蒂安·哈蒙德(KristianHammond)对新京报记者指出,人们将想办法把这些新奇的玩具运用到生活中。   Sora“懂物理”?  2月16日早上,王祚的手机里收到了一条公众号推送,文章标题直白且不加掩饰——“现实,不存在了。”  这句看似从科幻小说《三体》中借鉴来的标题吸引了王祚,出于好奇,他打开了这篇推文。文章中讲述的是OpenAI推出的视频生成模型Sora,它使用Transformer架构,可根据文本指令创建现实且富有想象力的场景,生成多种风格、不同画幅、最长60秒的高清视频。  OpenAI官网首页上,一个身着皮衣、打扮时髦的女郎,走在东京夜晚的街头。画面或许不足为奇,一旁的提示词则格外醒目:这段视频由AI生成。  继推出大语言模型ChatGPT后,OpenAI又进军了视频生成领域,虽然发布的视频只是预览版本,但其视觉效果已然令人咋舌。王祚是一名数字媒体艺术专业的硕士研究生,Sora的出现很快在王祚的同学和老师间引发了讨论,从视觉效果到背后技术,以及人工智能可能对数字媒体专业产生的影响。  还在研发中的Sora也并非完美。王祚称,虽然OpenAI发布的是具有代表性、较为完美的样片,但他也看到了其他博主在获得Sora使用权限后生成的一些视频,其中个别逻辑有明显差错,例如做出吹蜡烛动作后,火苗并没有随之熄灭,玻璃杯接触地板后也没有应声摔碎。  Sora之前,文生视频领域的创业公司主要包括Pika、Runway等。如果将生成“东京女郎”的提示词同样输入Pika文生视频模型和Runway旗下的Gen-2video文生视频模型,就能发现Sora对它们的“降维打击”——不仅生成视频的质量更好,而且前两个大模型生成的视频只有数秒钟,Sora则可以做到1分钟。  差距不仅如此。此前AI生成的视频都是单镜头“一镜到底”,一旦镜头切换,角色可能就会发生变化。同时,其人物形象稳定性同样存在问题,随着时间的推移,容易发生变化,这也是旧有AI视频技术的缺陷。  Sora修复了这一问题。OpenAI一则描述“太空人在盐漠里的电影预告片”中,Sora创造性地出现了多个镜头的切分,而不同角度的镜头,视频主角“太空人”可以看出是同一人。  为何Sora能够在视频生成的质量上明显领先同业产品?简单来说,Sora融合了文生文视频的Transformer架构以及文生图的DALL·E系统,将二者结合后,“通过让模型能够预见多帧内容,团队成功克服了确保视频中的主体即便暂时消失也能保持一致性的难题。”  而更为通俗的说法是,Sora可能通过学习“理解了物理世界”。  英伟达高级科学家范麟熙认为,Sora是一个数据驱动的物理引擎,“它是对许多世界的模拟,无论是真实的,还是虚构的。该模拟器通过去噪和梯度学习方式,学习了复杂的渲染、直观的物理、长期推理和语义理解。”  OpenAI介绍,Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型,精确主题以及背景细节的复杂场景,它不仅了解用户在文本提示中的要求,还能理解所述内容在物理世界中的存在方式,“相信这一能力将是实现通用人工智能的重要里程碑。”  不过,也有不少业界人士并不认同Sora“懂物理”。Meta首席科学家杨立昆表示,仅根据文字提示生成逼真的视频,并不代表模型理解了物理世界。  OpenAI也承认尚不完美,称目前的模型仍存在弱点,Sora生成视频中可能包含不合逻辑的图像,混淆左右等空间细节,难以准确模拟复杂场景的物理原理和因果关系实例,但随着算力的增加,视频生成功能会变得更加完善。  虽然观点各异,但绝大多数人认可一点:仅就展现出的生成视频的效果来看,Sora确实带来了如同去年ChatGPT一样的冲击,让文生视频大模型技术发展前进了一大步。  自带讲故事天赋,视频产业或生变  虽然Sora生成的视频令外界印象深刻,但在项目研究人员眼中,它最令人吃惊的是那些并没有被训练过的能力。《连线》杂志指出,Sora不仅可以大量制作满足文本提示要求的视频,它还有一定讲故事的天赋。  “Sora通过镜头的角度和转换镜头的时机创造了一种叙事推力。”Sora项目研究人员比尔·皮布尔斯说道,实际上视频中出现了多个镜头变化,这些并非拼接到一起,而是由模型一次性生成,“我们没有告诉它要这么做,它只是自动做到了。”  Sora出现后,很多人的第一反应是,视频相关产业将可能遭受巨大冲击。Sora发布当天,顶流网红“野兽先生”在OpenAI首席执行官山姆·奥特曼社交账号下留言:“求求你了山姆,不要让我没有工作。”  特斯拉CEO马斯克则在社交平台上发布短评“GG世界”。(GG是网络游戏的用语之一,原指游戏结束时玩家互相致意,后引申为“游戏结束”)。  Sora的惊艳表现频频出圈。在Sora生成的一个“毛茸茸小怪物”视频中,小怪物的毛发纹理极其自然。而此前,移动中的毛发纹理效果往往会耗费动画公司极大精力,如皮克斯的《怪兽公司》,技术团队为毛发纹理耗费了几个月的时间,而Sora仅依靠AI就生成出来,这显然是对电影特效工业的一次“弯道超车”。  360公司董事长周鸿祎表示,一旦AI能够接上摄像头,观看并理解世界上所有的电影,它对世界的理解能力将远远超过仅仅通过文字学习所能达到的水平。在这种情况下,实现通用人工智能不再是遥不可及的梦想。周鸿祎甚至预测,这一天可能在两到三年内就会到来,而不是十年或二十年。  美国旧金山早期投资人ZakKukoff预测,5年内,一个不到5人的团队将可能用文生视频模型制作出一部票房收入超过5000万美元的电影。  DCCI互联网研究院院长刘兴亮告诉新京报记者,Sora模型的发布标志着AI技术在内容创作领域的一个新纪元,“通过简短的文本提示或一张静态图片,Sora能够生成持续一分钟左右的1080P高清视频,涵盖多个角色、不同类型的动作和背景细节等,几乎达到了电影级别的逼真场景。这种能力不仅为内容创作者提供了前所未有的工具,使他们能够以更低的成本和更快的速度将创意变为现实,而且为观众带来了更丰富和多样化的视觉体验。技术创新的这一巨大飞跃,预示着AI在未来人类生活的各个方面都将发挥更加重要的作用。”  Sora的出现也让行业内为之一振。“Sora的推出标志着人工智能行业向前迈出了一大步。”麦格里银行美国人工智能和软件研究主管弗雷德·哈弗迈耶说道。  新京报记者采访多位影视行业从业者了解到,影视圈对于Sora的到来并非都持悲观态度。一位从业者表示,Sora目前只能生成局部细节的视频,无法在宏观上把控整体内容,对于影视从业者而言,这类AI可以成为很好的工具,而不一定会取代人。  人工智能起源(20世纪50年代)  1950年:克劳德·香农提出“计算机能够和人类进行国际象棋对弈”  1950年:艾伦·图灵提出“图灵测试”,机器产生智能这一想法开始进入人们视野  1956年:达特茅斯会议将人工智能定义为计算机科学的研究领域,标志人工智能学科诞生  1957年:弗兰克·罗森布拉特发明“感知机”的神经网络模型,奠定神经网络基础  人工智能第一次浪潮(20世纪60年代)  1966年:约瑟夫·维森鲍姆发表论文,研究人类与机器之间自然语言通信的可能性  1968年:爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统DENRAL,并初步定义知识库,孕育第二次人工智能浪潮  人工智能第二次浪潮(20世纪70年代末、80年代)  1979年:名为BKG9.8的计算机程序在蒙特卡洛世界西洋双陆棋锦标赛中夺冠  1982年:大卫·马尔提出视觉计算理论,以及首个较为完善的视觉系统框架  1988年:朱迪亚·珀尔提出概率方法和贝叶斯网络,为后来的因果推断奠定基础  人工智能平稳发展期(20世纪90年代左右)  1997年:IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,基于概率推论的新思路在AI领域得到广泛应用  2001年:约翰·拉夫尔提首次提出条件性随机场模型,用于文本的分割和标注,在许多自然语言处理任务中表现出色  2003年:戴维·布雷、吴恩达、迈克尔·乔丹提出一种非监督机器学习技术LDA,可用来识别大规模文档集成或语料库中潜藏的主题信息  人工智能第三次浪潮(2006年后)  2006年:杰弗里·辛顿等人提出深度学习,这是机器学习最重要的一个分支  2011年:IBM的沃森人工智能系统在智力竞赛《危险边缘》中战胜人类,获得冠军  2014年:伊恩·古德费洛等人提出生成式对抗网络的非监督学习方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习  2016年:谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石  2022年:ChatGPT问世,通过深度学习和大规模数据训练,ChatGPT能理解复杂的人类语言,并生成具有连贯性和创造性的回应,人工智能在自然语言处理领域取得一大里程碑,开启人工智能新纪元  新京报记者罗亦丹栾若曦刘婧瑜韦英姿编辑王进雨校对杨许丽点击进入专题:

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作者:营冰烟



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