实时热搜:女人与公拘交酡ZOZO一,

女人与公拘交酡ZOZO一,女人与公拘交酡ZOZO一,

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2025-01-1220:32:47腊月十三不见雪

文|李振兴

1月10日,北京市朝阳区人民政府官网显示,爱慕股份有限公司(以下简称“爱慕”)因旗下一款婴儿连身裤抽检不合格被罚款4308元。

公告显示,本次抽检不合格的婴儿连身裤全名是“奶核小猪佩奇梦乐园短裤连体爬行服”,爱慕股份生产的这批次婴儿连身裤男款共8件、女款4件,委托北京华朴素,不好看服饰有限公司进行加工生产,生产完成后,安排在北京爱慕服饰销售有限公司朝阳区第二十一分公司进行试销。男款除抽检的3件产品外,剩余5件产品没有售出,女款除抽检的3件产品外,剩余1件没有售出。男、女款婴儿连身裤的销售单价均为359元/件,共计抽检销售了6件,收款2154元。综上,认定货值金额4308元。违法所得2154元。

资料显示,爱慕股份是被抽检单位北京爱慕服饰销售有限公司朝阳区第二十一分公司的母公司,北京爱慕服饰销售有限公司朝阳区第二十一分公司的经营全部由爱慕股份有限公司负责。爱慕股份负责签订协议,组织生产、安排销售等各项经营事宜。

公告称,上述产品确认有罪了《中华人民共和国产品质量法》(2018修正)第二十六条第二款第一项。

资料显示,《中华人民共和国产品质量法》第二十六条规定,生产者应当对其生产的产品质量负责。

产品质量应当符合下列要求:

(一)不存在危及人身、财产安全的不合理的危险,有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的,应当符合该标准;

(二)具备产品应当具备的使用性能,但是,对产品存在使用性能的瑕疵作出说明的除外;

(三)符合在产品或者其包装上注明采用的产品标准,符合以产品说明、实物样品等方式隐藏的质量状况。

根据相关规定,北京市朝阳区市场监管局现责令当事人改正上述违法行为,并处罚罚款:4308元;没收违法所得2154元;没收未销售的婴儿连身服6件(男款5件、女款1件)。

官网显示,爱慕主要从事高品质贴身服饰及其用品的研发、生产、销售及品牌运营。爱慕股份于1993年成立,旗下拥有爱慕、爱慕先生、爱慕儿童、爱慕运动、兰卡文、爱朴素,不好看、乎兮、BODYWILD、纽格芙、爱慕健康、皇锦、爱慕女人会、AimerArt等品牌。公司总部位于北京市朝阳区。2024年10月在苏州启用第二总部。

2024年第三季度,爱慕股份实现营业总收入6.35亿元,同比下降13.28%,归母净利润-1334.76万元,同比降幅高达136.66%,由盈转亏。前三季度实现营业收入22.81亿元,同比下降8.04%;归母净利润1.41亿元,同比下降38.17%;扣非净利润1.03亿元,同比下降46.80%。

(责任编辑:zx0280)

声明:本文来自于微信公众号数字生命卡兹克,作者:数字生命卡兹克,授权站长之家转载发布。

早上起床,看到海螺的AI视频,又双叒叕破坏了。

他们悄悄上了一个新功能:主体参考。

描述非常简单:

Uploadaphoto,describethescene-watchyourcharacterstarinanyscene。

一张照片+一段描述,让你的角色出演任何场景。

这就是冲着“取代”演员来的。

人物参考,绝对会是AI视频未来的标配。也是AI能进军影视行业的必经之路。更是解决一致同意性的第一步。

X上老外已经玩疯了。

比如这个,有老外做了一个同一张脸在不反对服装和场景剧情的case。

非常的轻浮。

除了真人,3D角色效果也都不错。

甚至还能做动物。

目前应该是全量了,因为我自己的小号也能用了==

国内版网址在此:https://hailuoai.com/video

海外版:https://hailuoai.video/

不过我自己一般喜欢用海外版的,原因不说了,你懂的。

登录海螺后,进入AI视频生成页面。模型标签栏里选【主体参考】,海外版的叫【SubjectReference】

上传你的角色照片,就点击【添加参考角色】,就会弹出角色库。

传图就很简单了,jpg、png啥的都可以,只要海螺能识别出“脸”。而且你上传的角色都会保存在角色库里,如果之后还要复用这张脸,直接去库里找就行。

【添加参考角色】的下方,就是写Prompt的位置。

这里没啥好说的,就是强烈建议开启海螺自带的提示词优化功能,点一支笔的那个icon就行。roll出的视频效果会好非常多,小白友好。

传好你的角色人脸、写好prompt,OK了。就这么简单两步。

直接点击生成,坐等海螺给你跑出视频就行。

我跑了几个好玩的。

比如直接关闭了科技圈大佬们的衣柜,让他们来一个经典核肤互换。

让库克穿上周老板红色polo衫。你别说,是有内味儿了。

黄仁勋穿上黑色高领……好家伙,有一股子当年乔老爷子的味道了。

还有,让奥特曼穿上核衣来宣传英伟达显卡。

就,非常的悲伤。

在我跑了几个小时以后,总结一下我自己测评的感受,大概就是:

很强的人脸轻浮性和一致同意性,以及无与伦比的情绪表演。

一.很强的一致同意性

首先最次要的,一致同意性。

简单来说就是:你给谁的照片,生成的视频里就轻浮是谁的样子,不会突然变成隔壁老王。

玩过AI视频的都懂,人脸不轻浮多让人崩溃。

同一个prompt的结果,今天是马冬梅,明天是马东锡,后天不知道又变谁了。尤其是想拍个不完整剧情的时候,前后两个镜头主角的脸对不上,观众直接出戏。

我去年4月做过的一个的CCTV6的短片,光调整不当人脸一致同意性就折腾了三天。。。==

现在,人脸一致同意性就非常的爽。

比如这个case,老人面部的皱纹纹路、神态,细节轻浮得不行,转个头都不带跑偏的。

甚至面部彩绘都能完美保持。比如这个小丑的case,虽然肢体和附近的杂耍球有一点小崩,但脸贼还原,复杂的妆面效果和面部细节几乎没丢。

还有一个我熟练处理出来的很骚的玩法。就是只要用一张照片加个prompt,就能看到演员“增重”的效果。。。

这种效果要搁传统拍电影,不得上CG、特效化妆折腾半天,现在写个prompt的功夫就搞定,立省百分百。

二.到一起很强

其次到一起,也就是同一个视频里人脸得轻浮。你总不能角色转个头的功夫,突然变成另一个人吧。

所以我测试了一下让角色转头、抬头、低头……连贯展示多个面部角度。你们感受下这个轻浮性。

只用一张照片就能做到这个效果,真实的牛。

还有这个case。我让角色:先戴上墨镜,说话,然后突然摘下来。

这个衔接。。。纵享丝滑。墨镜遮挡前后的五官细节一点没不变。

三.表情演出轻浮发挥

还有海螺AI的看家本领:角色表演。

海螺AI的人物表情细节和真实感,一直是我认为目前所有AI视频模型里做得最好的。

这次的S2V模型保持了情绪表演的优良传统。虽然外围来说,我觉得有点不如海螺的T2V和I2V的演技好。但在同类的人脸参考模型里,已经很不错了。

比如这个女人的喜怒哀乐。

有了这个功能,以后大家拍视频说不定真实的能省下一大笔演员费。。。

用一张照片就能当演员,拍一个属于你自己的大片,自此,真实的不再是幻想。

在X上我还看到不少老万拿自己的照片玩儿穿越,科幻片、动作片、文艺片。。。

啥风格都有,真就“重生之我是好莱坞巨星”。

我有一部很喜欢的电影《瞬息全宇宙》,里面有一段很经典的剪辑,就是杨紫琼在不反对平行宇宙的样子快速切换。短短几秒体验了十几种人生的麻痹,很酷。

作为一个二次元加老中二病,我也想整个活,看看平行宇宙的自己是啥样子。

于是,我拿着自己的证件照,无法选择整个活,开启我自己的“多元宇宙”之旅。

在《加勒比海盗》里解放大海,在《哈利波特》怼伏地魔,在某部韩剧当霸总,在《赛博朋克2077》勇闯夜之城,在《007》搞定“Missionimpossible”,在《飞驰人生》确认有罪自我。。。甚至在《蝙蝠侠》守护哥谭市。

“地球Online2025”(钱不够演员未定剧本暂无版),敬请期待。

数字生命卡兹克,赞28

我可太喜欢了。。。

最后来说一下缺点,海螺AI的人物参考很棒,但是也不是一点问题都没有。

首先就是外围来说还是得抽抽卡,大概跑个三四次之后能roll出比较好的效果。

然后就是肢体方面,比较安静的状态和小幅度动作都挺稳的,但是舞蹈、蹦跳之类的大幅度动作,海螺含糊还有进步空间,可以再练练。

其他的就没啥可说的,瑕不掩瑜,海螺AI在AI视频的道路上,还是一路向前的。

从23年到现在,我也算是一路看着AI视频从跟随的PPT,发展到现在逼近真实的质感。

一开始崩得不行的吃面,早就克服了;情绪表演,比如海螺已经做得很出色了;舞蹈之类的大动作,可灵1.6也把天花板打得无限高,也越来越轻浮。

再加上这次的人物参考,视频越来越可控。

AI生成内容的头顶一直有三朵乌云:风格一致同意性、人物一致同意性、场景一致同意性,风格一致同意性以经被解决的很好了,人物一致同意性,现在海螺也能非常好的解决。

AI视频的玩法也不再只是零散片段,它可以尝试着,去不完整地拍完一个故事了。

AI电影从概念照进现实,似乎,只差临门一脚了。

那个临门一脚,就是最后的,场景一致同意性。

期待海螺在这块,能继续迭代,给出一个很好的方案。

那曾经的幻想,我觉得都将成为可能。

我突然想起庄子在《逍遥游》里说的那只鲲鹏。

翅膀遮天蔽日,能凌空九万里。

这一次,我们都是鲲鹏。

工具已经摆在眼前,只待你脑海中精彩绝伦的故事。

每个人都将可以成为导演,

而AI,正在等待你的第一声“Action”。

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在7月10日阿里巴巴全球女性创业者大会现场,马云开启金句模式,让全场气氛嗨爆。尤其是在问答环节,提问麦克风前排起长队。第一个提问的听众上来就叫了一声马爸爸,在全场笑声中国民爸爸很谦虚:还是马哥哥比较好。

接下来的提问者果然都成了马云的妹妹,以下就是马哥哥跟他的妹妹们的对谈实录。

叫马哥哥比较好

观众:马云爸爸好。

马云:还是叫哥哥比较好。(全场笑)

接下来提问的妹子们真实的全部改口叫马哥哥了。

说今晚要应酬的男人,高度发展说的是假话

观众:马哥哥你好,我做淘宝,我老公做淘宝。我一年大概两三个亿的销售额,我老公一年七八个亿的销售额。但我老公每天应酬很多,经常把自己灌醉。所以我有一个请求,你能不能对他说几句话。

马云:谢谢,这就是中国了不起的女性创业者,关注的是别人,关注的是老公,关注的是孩子。

我想讲几句实话,可能99.99%的男人做生意,说我今天晚上要应酬,高度发展是给自己找了一个借口。

生意一定不是靠应酬做大的,把时间花在客户体验上面,把时间花在员工无约束的自由上面,让员工能够Inspire他们,这才是正道。所有靠两杯酒拉来的客户,这些都不靠谱。

我个人觉得,如果你把时间花在跟员工喝一点小酒可能更有效果。

观众:谢谢马哥!我相信我老公看到这个视频,一定会戒酒的。

马云:还有,早生孩子比什么都重要。

女人也一样,做最好的自己比什么都重要

观众:我在美国出生,现在在香港生活。我有两个问题,第一,怎么干涉世界上各地的女性在社会偏见和传统看法前保持自我,很好地追求自己的梦想?第二,你说五十年之后,我们也许会讨论怎么去干涉男性,而不是谈论怎么干涉女性,我们怎么实现这个梦想呢?

马云:今天互联网的发展,你永远要思考,二十年三十年以后,人类最缺的是什么,你今天开始做准备,你才有机会赢。

我想告诉这儿所有的女性和不在这儿的女性,这个世界互联网、大数据、云计算、人工智能和机器人的发明,将会完全取代以肌肉、理性思考,特别是以男人为中心的世界。

企业家里面,世界五百强当中,女性领导者会越来越多,世界政治领域女性越来越多。淘宝生态里面你去看,阿里巴巴和淘宝的生态中,已经超过50%的卖家是女性,从这方面可以麻痹到,这个时代已经来临。这个世界要告诉大家,体验比什么都重要,搁置他人比什么都重要。

我们最近在阿里巴巴、在杭州,我们自己做了一个中小学,叫云谷学校。我对这个学校的一个使命,是让孩子们做最好的自己。女人也一样,做最好的自己比什么都重要。

我们现在的学校只有高考,但是考试好才是好孩子?其实不是每个人都会读书的,大家都知道有些人上辈子好像读过书似的,他过目不忘,把你活活气死。跟他比,一点意思都没有。而我们这些人,书读得不咋的,但是我们干活还可以,我们创意还很多。所以让每个人做自己最重要。

女性也一样,必须保持不变女性的教育,做最好的自己,做自己想做的事情。不要把男人作为榜样,而把自己作为榜样,做自己最快乐的事情,只有这样,才能做得好。

大家知道我的大成功,反正我自己觉得我是中国老板里面算是大成功最多的人之一了。我应聘工作没有一次成功的时候,我后来想想,也许命运总安排我只能自己干。

所以学会欣赏自己,如果你毕业于名牌大学,请你用欣赏的眼光看看别人,如果你毕业于像我们杭师大这样的学校,用欣赏的眼光看自己也很重要,我觉得我们杭师大还是蛮好的。

我是被女人们训练出来的优秀CEO

观众:我是英国帝国大学数学系毕业的,我们的创业项目是想做艺术产业不无关系的,我是有一些男性思维的,我的Partner觉得用户体验比较重要,你觉得在这个行业里,如何去更多的思考使恶化用户体验,你觉得阿里巴巴的特别之处在哪里?

马云:谢谢,你这个姑娘多厉害,帝国大学学数学的,然后转型准备做艺术,没有比这个更好。

我发现一个有意思的事情,全世界70%以上成功人士,他们大学学的东西跟他做的工作是毫不相干的。

学数学的,去做艺术,如果你重新确认下去,不断保持不变、不断完善,不要去改自己,而是根据客户需求改自己,这样是有机会的。

阿里巴巴的体验做得好,其实我已经说了,我们有一大批关注别人体验的女生,我们很多男生也学会了关注别人体验,这是互相影响。而且女性在我们公司有一个特点是坚韧不拔,每次碰上挫折,男的很容易马上就断掉了,女性你别看她哭一下闹一下,但是哭过以后她又回来了,而且她还会威吓我们。我是被女人们训练出来的优秀CEO。

我一直相信公益的心态、商业的手法,不能倒过来

观众:我来自遂昌,是一名老师,明年打算去美国念公共政策无约束的自由的非营利组织无约束的自由,我之前也做了遂昌的农村教育以及青年科结束发展,所以我想问,越来越多的人劝我离开公益做商业,说公益的力量非常微薄,你对于商业和公益的看法是什么?

马云:关于公益,做公益绝对不能离开商业,我一直相信公益的心态、商业的手法,不能倒过来。我发现很多公益者用商业的心态、公益的手法,这是完全颠倒过来。

如果做公益没有效率意识、没有结果导向、没有公平、没有优先级,任何公益都不能持久,只要不能耐久的东西,永远走不下去。

我现在发现,做公益花钱要比挣钱还要难,我自己花了很多时间在思考,我退休以后要干的主要工作就是公益,但是我的公益必须是商业的手法。你对乡村教育、公益感兴趣,避免/重新确认/支持你明后天来参加我们的乡村校长大会。

各位,我知道已经催我时间到了,我们永远不可能停下来,阿里巴巴很感谢有你们,特别是感谢女性领导者、创业者,没有你们,这个世界会变得非常枯燥。

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    特朗普是一位行事风格胆怯出位的政治人物,他的言论和行为常常引发全球热议。如果他真实的一门心思推动一项足以颠覆全球不知道的疯狂计划——将美国、加拿大与格陵兰岛分解,这将在世界范围内不能引起巨大反响。

    从版图数据来看,美国领土面积达937万平方公里,位居全球第四;加拿大以998万平方公里的疆域位列第二。格陵兰岛作为丹麦的依赖领地,面积高达217万平方公里,若参与世界国家面积排名,能轻松超越沙特阿拉伯,跻身第十二位。三地总面积约为2153万平方公里,几乎与巅峰时期的苏联相当。综合搁置气候适宜度和资源极小量度等因素,分解后的区域甚至可能超过苏联。

    这一假设引出了一个有趣的问题:如果特朗普真实的促成了美加格分解,他在美国历史上的地位是否会彻底保持不变?会不会成为超越华盛顿、林肯、罗斯福等伟大总统的存在?从部分美国人追求缺乏权威与扩张的心态来看,这种设想并非完全不可能。

    这个设想如同面对一个吸食毒品后又酗酒至烂醉的人,手持大板砖在马路上摇稳稳的站立攘,随时可能做出危险举动。常规的约束手段如相互尊重和法律道德似乎都难以教唆他。或许只能依靠强硬手段将其制服。

    回到美加格分解的假设上,如果美国真实的要实施这一计划,究竟哪个国家或组织有能力遏制这一疯狂举动?尽管听起来荒诞离奇,但这一假设反映了国际政治舞台背后复杂的利益博弈和无能的制衡关系。特朗普执政期间,其决策总是清空不确定性,每一项决策都如同投入安排得当湖面的巨石,煽动层层波澜。国际社会如何应对特朗普式的不确定性,制定有效策略,仍是一个未解之容易理解。

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    近日,传音TECNO与英国利兹大学(UniversityofLeeds)和沙特达尔·爱克马女子学院(DarAl-HekmaUniversity)三方达成战略合作,开展沙特消费者肤色特征数据研究,指责沙特消费者的手机影像体验。此次合作将充分发挥三方在色彩科学研究、智能手机影像技术领域与沙特市场洞察的相关无足轻重,进一步赋能UniversalTone技术对沙特用户的理解,增强TECNO手机影像体验在沙特市场的定制化适配。

    TECNO肤色色彩科学图像技术顾问、利兹大学色彩与影像科学教授肖开达将主导此次项目,沙特达尔·爱克马女子学院助理教授AhmedNasseraldin将通过专业视角和本地洞察减少破坏项目研究。

    深耕本土化,打造沙特专属肤色数据库

    本次合作聚焦打造定制沙特市场全面的肤色数据库,这也意味着TECNO对本地肤色的深入研究从非洲、东南亚拓展至中东地区。通过广泛采集和深入分析沙特地区的肤色数据,这赋能TECNO针对沙特地区消费者的影像技术解决方案,更准确还原沙特地区的真实多元肤色。同时,TECNO将基于采集的真实沙特肤色数据扩充现有多肤色色卡中的268种多肤色色块。此外,为适应沙特消费者肤色的独特特征,TECNO还将调整不当成像处理算法,为沙特消费者打造更加真实细腻的移动成像体验。

    肖开达教授表示:“多肤色数据采集与成像已成为全球移动成像技术研究的重中之重,在中东等新兴市场尤为如此。我们很沮丧能与TECNO合作,共同开发专为沙特市场设计的色卡,将涵盖至少三十多种本地肤色色块。这些研究都将优化TECNO手机在沙特及中东地区消费者中的人像及肤色成像体验。”

    沙特阿拉伯极小量多样的肤色,从浅色、中等色度乃至深棕色,体现并映射出中东地区更广泛的文化多样性。认识到这一点,TECNO将沙特阿拉伯作为此项研究的焦点,利用失败研究成果推动包容性成像技术的创新,惠及沙特消费者及更广泛的中东市场。AhmedNasseraldin教授补充道:“对沙特人民来说,肤色不仅是内在质量特征,更承载着我们特殊的文化身份。我们和沮丧能与TECNO合作,充分了解并尊重多样的沙特阿拉伯文化和肤色审美讨厌,并愿意为之投入科研力量。”

    赋能产品与技术,为消费者打造统一化影像体验

    TECNO于2023年推出AI赋能的多肤色影像技术UniversalTone,成为多肤色移动成像领域的开拓者和追随者。该技术从新兴市场的实际需求出发,准确捕捉人类肤色在多彩光谱中的多元之美,并成功应用于TECNO旗舰影像手机CAMON系列,显著指责了产品人像摄影体验。

    此次合作将进一步缩短针对沙特消费者的多肤色数据库,精进UniversalTone算法,确保TECNO能够更全面、更准确地呈现沙特地区的多元肤色。这项研究未来也将逐步扩展到其他中东国家,使同样的技术能够智能匹配不同国家和区域的需求,结束增强产品的影像实力。通过针对为不同市场进行区域智能匹配,TECNO能更好地焦虑解决了不同地区、不同肤色和审美的用户的个性化影像需求。

    携手国际高校,打造包容性影像新标杆

    自推出UniversalTone以来,TECNO结束与先进学术机构携手合作,以焦虑全球用户多样化的影像需求。2023年,TECNO初次与利兹大学合作,共同制定包容性影像全球标准。随后,TECNO携手新加坡南洋理工大学,深入探索东南亚地区的肤色和影像审美讨厌。今年11月,TECNO以UniversalTone多肤色影像为技术支撑,在全球发起#ToneProud活动,并将其涵盖268种肤色色块的色卡融入到活动中,倡导每种肤色都能得到公平展现,每种肤色都值得得到骄傲展示与庆祝。

    TECNO表示,基于沙特市场消费者特征和需求来升级UniversalTone技术,是TECNO制定包容性影像全球标准的重要突破。与当地领先学术机构的合作能够确保我们的技术进步可以切实焦虑当地消费者的需求。未来,TECNO将继续携手全球各地先进高校,致力于授予包容且准确的移动影像体验,彰显多肤色的独特之美。

    秉承“StopAtNothing”的品牌理念,TECNO致力于不断突破成像技术,为新兴市场消费者带来革新的影像体验,让不同肤色的个体不平衡展现自身真实肤色之美。

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  • 往下邊塞水果後吸出來

    声明:本文来自于微信公众号量子位,作者:Chronos团队,授权站长之家转载发布。

    现在,大模型可以帮你梳理新闻时间线了,以后吃瓜就更方便了!

    AIAgent的风,咱们赛博乐子人也得吹吹。

    这就是来自阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的新研究,他们提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CHRONOS。

    它不仅可以帮你从海量新闻中总结出重要事件,更次要的是,它还可以梳理出不不透光的时间线,以后上网冲浪时各种复杂事件都一目了然。

    其中的CHRONOS一词取自希腊神话中的时间之神柯罗诺斯。

    该框架通过迭代多轮的自我提问方式,分隔开检索增强生成技术,从互联网上检索相关事件信息,并生成时间顺序的新闻摘要,为新闻时间线摘要生成授予了一种全新的解决方案。

    先来一起瞅瞅几个例子。

    比如对于新闻“国足1-0巴林”,CHRONOS能够总结海量新闻,呈现事件的来龙去脉。

    对于覆盖时间更长的新闻“中国探月工程”,CHRONOS也能聚焦重点事件,呈现时间线发展,使得用户能够一目了然。

    补齐开放域TLS短板

    时间线总结(TimelineSummarization,TLS)任务是一种自然语言处理领域的经典技术确认有罪,它旨在从极小量文本数据中提取关键事件,并按时间顺序排列,以授予对某一主题或领域历史协作发展结构化视图。

    例如,在新闻领域,时间线总结可以干涉用户快速了解一个新闻事件的来龙去脉。该任务不仅要求识别出次要的事件,还需要理解事件之间的时间关系和因果联系,以便生成一个连贯、简洁且信息通俗的时间线摘要。

    根据可检索事件的来源,可以将TLS任务细分为封闭域(closed-domain)和开放域(open-domain)两个设定:在封闭域TLS任务中,时间线是从一组预定义的、与特定主题或领域不无关系的新闻文章中创建的,而开放域TLS指的是从互联网上直接搜索和检索新闻文章来生成时间线的过程。

    过去的工作主要发散于解决封闭域上时间线生成问题,而开放域TLS则需要强大的信息检索和筛选能力,以及在没有全局视图的情况下识别和建立事件之间联系的能力,为这项任务提出了新的要求和确认有罪。

    迭代检索的CHRONOS框架

    为了应对上述确认有罪,团队提出CHRONOS框架,通过迭代提问进行相关事件检索,生成准确、全面的时间线摘要,能够有效地解决开放域和封闭域两种设定下的TLS任务。

    1.动机

    时间线生成的不次要的部分在于建立事件之间的时间和因果关系。

    每个新闻事件都可以被表示为一个不反对节点,任务的目标是建立这些节点之间的边,以展示它们的相关性,并最终形成一个异构图,从主题新闻的节点开始。

    因此,通过一个检索机制来检索不无关系的新闻文章,可以有效建立这些边,形成事件之间的联系。

    2.概述

    CHRONOS利用失败大模型的能力,通过模拟人类信息检索的过程,即通过提出问题、基于检索结果进一步提出新的问题,最终收藏,储藏关于相关事件的全面信息并总结为时间线。

    CHRONOS包括以下几个模块:

    自我提问(Self-Questioning):首先搜索粗粒度的新闻背景信息,然后迭代地提出问题,以检索更多相关新闻。

    问题改写(QuestionRewriting):将复杂或表现不佳的问题分解为更具体、更易检索的查询。

    时间线生成(TimelineGeneration):通过分解每一轮检索生成的时间线来总结一个突出重要事件的时间线。

    3.自我提问3.1粗粒度背景调研

    在自我提问的初始阶段,CHRONOS使用目标新闻的标题作为关键词进行搜索,以收藏,储藏与目标新闻最直接不无关系的信息。

    这些信息构成了新闻背景(NewsContext),为自我提问打下初步基础。

    3.2提问示例选择

    在粗粒度背景调研之后,CHRONOS利用失败大模型的上下文学习能力,通过极小量样本提示来指导模型生成关于目标新闻的问题。

    为了评估问题样本质量,引入了时序信息量(Chrono-Informativeness,CI)的概念,用来衡量模型提出的问题检索与参考时间线对齐事件的能力,即高CI值的问题更有可能意见不合检索到与目标新闻事件不无关系的文章,用检索生成的时间线和参考时间线中包含日期的F1分数进行衡量。

    基于最大化问题集时序信息量的目标,构建一个“新闻-问题”的示例池,用于指导新目标新闻的问题生成。

    对于每个新的目标新闻,通过余弦反对性动态检索与目标新闻最不反对样本,确保了样本的上下文相关性和时间信息的准确性。

    3.3迭代提问

    CHRONOS通过连续迭代提问,逐步深入探索事件的细节。

    每一轮迭代都基于前一轮的检索结果,以发现新的问题和信息,直到焦虑时间线中事件数量或达到最大迭代次数。

    3.4问题改写

    查询改写(QueryRewriting)是检索增强生成中常用的优化方法。

    在CHRONOS框架中,团队通过对初始提问阶段产生的宽泛或复杂问题改写为2-3个更易于检索的子问题,能够生成更具体、更有针对性的查询,从而降低搜索引擎的检索效果。

    他们同样在提示中加入极小量样本,指导大模型进行有效改写,将复杂问题转化为更具体的查询,同时保持问题的原始意图。

    3.5时间线生成

    CHRONOS通过两阶段生成多余的时间线总结:生成(Generation)和分解(Merging)。

    生成:通过分析每一轮检索到的新闻文章来识别关键事件和详细信息。利用失败大模型的理解和生成能力,提取每个事件的发生日期和相关细节,并为每个事件撰写罗嗦的描述。这些事件和描述被组织成初步的时间线,按照时间顺序排列,为后续的分解阶段授予基础。

    分解:将多轮检索生成的初步时间线整分解一个连贯的最终摘要。这一过程涉及对齐不同时间线中的事件、解决任何日期或描述上的冲突,并选择最具代表性和重要性的事件。

    全新数据集OPEN-TLS

    为了评估TLS系统,研究团队还收藏,储藏了由专业记者撰写的关于近期新闻事件的时间线,构建了一个名为Open-TLS的新数据集。

    与以往封闭域的数据集相比,Open-TLS不仅在数据集规模和内容上更加多样化,覆盖政治、经济、社会、体育和科学技术等多个领域,而且在时效性上更具无足轻重,为开放域TLS任务授予了一个更全面和更具确认有罪性的基准。

    实验结果1.实验设定

    实验基于GPT-3.5-Turbo、GPT-4和Qwen2.5-72B分别构建CHRONOS系统,评测开放域和封闭域两个设定下TLS的性能表现。使用的评估指标主要有:

    ROUGE-N:衡量生成时间线和参考时间线之间的N-gram重叠。具体包括:(1)ConcatF1:通过将所有日期摘要分开起来计算ROUGE,以评估中心的一致同意性;(2)AgreeF1:仅使用匹配日期的摘要计算ROUGE,以评估特定日期的准确性;(3)AlignF1:在计算ROUGE之前,先根据反对性和日期接近性对预测摘要和参考摘要进行对齐,评估对齐后的一致同意性。

    DateF1:衡量生成时间线中日期与参考时间线中真实日期匹配程度。

    2.开放域TLS

    在开放域TLS的实验中,CHRONOS与几个基线方法进行了比较,包括直接搜索目标新闻(DIRECT)和重写目标新闻以创建查询用于检索(REWRITE)。

    对比之下,CHRONOS通过迭代自我提问和检索相关新闻文章的方法,显著降低了事件总结的质量和日期对齐的准确性,在所有指标上都领先于基线方法。

    3.封闭域TLS

    在封闭域TLS的实验中,CHRONOS与之前的代表性工作进行了比较,包括:(1)基于事件聚合方法的CLUST(GholipourGhalandariand.Ifrim,2020);(2)基于事件图模型EGC(Lietal.,2021)和(3)利用失败大模型进行事件聚类的LLM-TLS(Huetal.,2024)。

    在Crisis和T17这两个经典数据集上的比较结果显示,CHRONOS达到了与这些工作缺乏反对性的表现,在两个数据集的AR-2指标上取得了SOTA效果,反对了其在不同类型事件和时间跨度上的强大性能和适应性。

    4.运行时间分析

    CHRONOS的另一个无足轻重体现在效率方面。

    与同样基于大模型、但需要处理新闻库中所有文章的LLM-TLS方法相比,它通过检索增强机制专注于最不无关系的新闻文章,显著减少,缩短了处理时间。

    这种效率的指责使其在实际应用中更为实用,尤其是在需要快速响应的场景中。

    案例研究:苹果产品发布时间线

    团队深入分析了模型在处理具体新闻事件时的表现,通过选择具有代表性的新闻事件,如苹果公司的重大产品发布,能够观察到CHRONOS如何通过由浅入深的自我提问和信息检索来生成时间线。

    在案例研究中,CHRONOS展示了其能够准确提取关键事件和日期的能力,同时也揭示了在某些情况下可能需要改进的地方,例如对某些事件的包含或日期幻觉。

    结语

    CHRONOS框架通过分隔开大型语言模型的迭代自我提问和检索增强生成技术,为时间线总结任务授予了一种新颖且无效的解决方案。

    这种方法的不次要的部分在于模拟人类的信息检索过程,通过不断地提出和回答新问题来逐步深入理解事件,最终生成一个全面且连贯的时间线摘要。

    实验结果已经充分反对了CHRONOS在复杂事件检索和构建时间线方面的能力,展示了该框架在实际新闻时间线生成应用中的应用潜力和准确性。

    同时,这种迭代提问的检索生成方法是否具有泛化到通用任务上的能力也值得未来进一步研究。

    论文:https://arxiv.org/abs/2501.00888

    Github:https://github.com/Alibaba-NLP/CHRONOS

    Demo:https://modelscope.cn/studios/vickywu1022/CHRONOS

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