有消息传出,一台为读书人准备的晚会节目“陪你读书”将在正月初五登陆CCTV-3综艺频道,在传统文化类节目的基础上创新的融入综艺元素。据了解,此次央视综艺频道将与掌阅密切合作,央视将提供强大的主持阵容,并邀请文化界的知名嘉宾参与,在掌阅支持下与观众进行线上线下联动,将在春节期间给观众带来一场文化盛宴。
据晚会负责人介绍,此次选择在大年初五用阅读这种特别的方式来破五迎新,是对全民读书倡导的响应,唤起全国观众对读书的那份感觉,那份热情。为了与节日氛围相呼应,也为了让节目更加精彩好看,这次的“陪你读书”在传统文化类节目的基础上融入综艺元素,更引入竞争对抗机制,知名嘉宾相互PK,观众投票决定结果,节目节奏扣人心弦。
掌阅科技联合创始人贾生亭表示,掌阅成立八年来,一直致力于为人们提供高品质的移动阅读生活,让阅读无处不在。“能够在破五这么重要的日子,让大家吃着晚饭,看着众多文化名人用不同风格介绍经典著作,唤起大家的阅读热情,这是掌阅最愿意看到的。”贾生亭说。
实际上,这并不是掌阅与央视的首次合作,2015年4月23日第20个世界读书日当晚,由掌阅独家冠名的“2014中国好书颁奖盛典”在央视一套黄金时间播出。由于在晚会全程提供了二维码供观众免费下载2014中国好书,导致了当天下载量激增,中国好书也广为人知。
掌阅是国内最具规模和影响力的数字图书分发平台,目前拥有图书、杂志、漫画等类别的优质数字版权45万册,与500多家出版机构建立了合作,年发行图书15亿册,在国内移动阅读市场份额长期居于首位。
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这项研究探索了如何通过"LLM情境调节"和"持续工作流程提示"技术来提高大型语言模型在验证化学分子式时的准确性。研究者发现,普通提示方法往往不可靠,因为LLM倾向于自动"纠正"错误而非指出它们。然而,通过精心设计的情境调节提示,研究成功引导Gemini 2.5 Pro不仅识别出文本中的错误,还发现了之前人工审阅未察觉的图像中的分子式错误。这一概念验证研究表明,即使不修改模型本身,也能通过适当的提示策略显著提高LLM在科学技术文档细节验证中的表现。
复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合,解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术,该模型在9个领域内数据集上提升了7.71%的分割准确度,在10个从未见过的数据集上也展现了10.08%的性能提升。这一统一框架能同时处理光学和电子显微镜图像,大大提高了生物医学图像分析的效率和准确性,为科研人员提供了强大的自动化分析工具。
斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型,使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集,并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明,训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比,超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会,如用单一指令替代整个循环,为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。
这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法,通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识,解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型,将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明,该方法显著优于基准方法,参数均方误差降低了33%,并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。