隨著新(xin)(xin)一(yi)(yi)代生(sheng)產式(shi)人工(gong)(gong)智能技術的(de)發展(zhan)，整個大(da)(da)傳媒(mei)行業將(jiang)(jiang)面臨繼(ji)互聯網時(shi)代后新(xin)(xin)一(yi)(yi)輪的(de)變(bian)革升級。利(li)用人工(gong)(gong)智能大(da)(da)模型(xing)構建新(xin)(xin)一(yi)(yi)代智能采編系統(tong)(tong)將(jiang)(jiang)成為各家(jia)新(xin)(xin)聞機(ji)構的(de)未來核心(xin)競爭力(li)，以便提(ti)高(gao)內(nei)容(rong)(rong)生(sheng)產效(xiao)率和(he)(he)質(zhi)量。新(xin)(xin)一(yi)(yi)代智能采編系統(tong)(tong)，利(li)用包括大(da)(da)語言模型(xing)（LLM）、視覺大(da)(da)模型(xing)（LVM）、多代理(li)服務（Multi-agent）、檢索增強生(sheng)成（RAG）等(deng)技術，對內(nei)容(rong)(rong)生(sheng)產的(de)流程(cheng)和(he)(he)效(xiao)果重新(xin)(xin)定義(yi)。用戶可(ke)以將(jiang)(jiang)收集到的(de)數據內(nei)容(rong)(rong)直(zhi)接輸入(ru)系統(tong)(tong)，系統(tong)(tong)會自動識別(bie)包括圖文(wen)語義(yi)不規范等(deng)錯誤(wu)，并輔助提(ti)供可(ke)編輯的(de)圖文(wen)內(nei)容(rong)(rong)。基于此系統(tong)(tong)，不但能夠提(ti)升傳媒(mei)工(gong)(gong)作者的(de)生(sheng)產內(nei)容(rong)(rong)的(de)質(zhi)量，還可(ke)以更全面的(de)審(shen)查，保證(zheng)信息傳達的(de)安(an)全性(xing)和(he)(he)一(yi)(yi)致性(xing)，從而讓傳媒(mei)工(gong)(gong)作者“提(ti)早一(yi)(yi)小時(shi)下班”。

在(zai)(zai)出版(ban)內(nei)(nei)容(rong)(rong)創作過程(cheng)(cheng)(cheng)中，素材需(xu)要(yao)(yao)(yao)收集整理，文本需(xu)要(yao)(yao)(yao)翻譯和(he)編輯，圖片需(xu)要(yao)(yao)(yao)繪畫適配，最后所(suo)有內(nei)(nei)容(rong)(rong)還需(xu)要(yao)(yao)(yao)“三審(shen)三校(xiao)”。在(zai)(zai)互聯網時代下(xia)，內(nei)(nei)容(rong)(rong)素材收集的(de)(de)(de)(de)渠道越來越多(duo)，數(shu)據越來越大(da)，對出版(ban)物發布的(de)(de)(de)(de)實(shi)效要(yao)(yao)(yao)求(qiu)也越來越高，傳統(tong)的(de)(de)(de)(de)生產(chan)流程(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)效率低下(xia)、耗時費力(li)，且存在(zai)(zai)大(da)量的(de)(de)(de)(de)潛在(zai)(zai)風險。傳統(tong)的(de)(de)(de)(de)輔助采(cai)編系(xi)統(tong)雖(sui)然(ran)在(zai)(zai)一定程(cheng)(cheng)(cheng)度上解決了審(shen)校(xiao)等內(nei)(nei)容(rong)(rong)準(zhun)確性問(wen)(wen)題(ti)，但是整體效果欠(qian)佳，尤其(qi)是如語法錯誤(wu)、語義雜糅、標點符(fu)號(hao)、行(xing)業(ye)標準(zhun)等問(wen)(wen)題(ti)，因此導致人工(gong)成本的(de)(de)(de)(de)居高不下(xia)。大(da)傳媒(mei)工(gong)作者和(he)出版(ban)社都(dou)承受著(zhu)巨大(da)的(de)(de)(de)(de)工(gong)作壓力(li)，急(ji)需(xu)一款產(chan)品來輔助他(ta)們進(jin)行(xing)“AI+”轉(zhuan)型，減輕負擔(dan)。然(ran)而，現有的(de)(de)(de)(de)工(gong)具存在(zai)(zai)諸多(duo)弊(bi)端(duan)，無法滿(man)足他(ta)們的(de)(de)(de)(de)需(xu)求(qiu)。

星圖比(bi)特AI采編系統是基于生成(cheng)(cheng)式和(he)判別式算(suan)法(fa)，以及強化學習算(suan)法(fa)，依(yi)托(tuo)強大(da)的語(yu)義(yi)理(li)解能(neng)力(li)，為融(rong)(rong)媒(mei)(mei)體行(xing)業打造一站式媒(mei)(mei)體新(xin)聞發(fa)布(bu)解決方(fang)案。其核心能(neng)力(li)包括利(li)用人工智能(neng)技術實(shi)現(xian)多(duo)源多(duo)模態(tai)數據自動處(chu)理(li)和(he)分(fen)析、智能(neng)內(nei)容生成(cheng)(cheng)、自動審(shen)核和(he)發(fa)布(bu)、以及輿(yu)情分(fen)析等。輔助融(rong)(rong)媒(mei)(mei)體行(xing)業進行(xing)高效、高質(zhi)量(liang)、安全的內(nei)容生產和(he)發(fa)布(bu)，實(shi)現(xian)信息的正(zheng)確快(kuai)速傳達。

在數據(ju)(ju)收集和(he)(he)(he)管理階段(duan)，系統(tong)(tong)(tong)對(dui)收集的(de)(de)(de)到的(de)(de)(de)各類(lei)數據(ju)(ju)通過(guo)機(ji)器學習(xi)和(he)(he)(he)深度學習(xi)技術進行(xing)數據(ju)(ju)分(fen)(fen)析和(he)(he)(he)分(fen)(fen)類(lei)，幫助(zhu)理解(jie)素(su)材(cai)的(de)(de)(de)內(nei)(nei)容、主題、分(fen)(fen)類(lei)等(deng)，從而(er)更好的(de)(de)(de)進行(xing)數據(ju)(ju)管理。在創(chuang)作階段(duan)，利用奇(qi)(qi)點(dian)(dian)華章大模型輔助(zhu)生(sheng)成(cheng)相關素(su)材(cai)和(he)(he)(he)內(nei)(nei)容，提(ti)高(gao)內(nei)(nei)容生(sheng)成(cheng)效(xiao)率和(he)(he)(he)質(zhi)(zhi)量。AI審(shen)校(xiao)模塊主要(yao)基(ji)于奇(qi)(qi)點(dian)(dian)文(wen)輔智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)審(shen)校(xiao)系統(tong)(tong)(tong)以(yi)自然語(yu)言處理為(wei)基(ji)礎，旨在提(ti)高(gao)文(wen)本(ben)審(shen)校(xiao)效(xiao)率和(he)(he)(he)質(zhi)(zhi)量的(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)化工具。審(shen)核通過(guo)的(de)(de)(de)稿件可以(yi)通過(guo)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)發(fa)布系統(tong)(tong)(tong)一(yi)鍵發(fa)布到不同平臺，提(ti)高(gao)內(nei)(nei)容傳播(bo)效(xiao)率和(he)(he)(he)質(zhi)(zhi)量。同時(shi)(shi)，系統(tong)(tong)(tong)還集成(cheng)了數據(ju)(ju)檢測、分(fen)(fen)析和(he)(he)(he)預警(jing)(jing)系統(tong)(tong)(tong)，對(dui)于傳播(bo)的(de)(de)(de)數據(ju)(ju)進行(xing)實時(shi)(shi)分(fen)(fen)析和(he)(he)(he)監控，準確把握輿(yu)情態勢，并對(dui)有安全隱患的(de)(de)(de)內(nei)(nei)容進行(xing)實時(shi)(shi)預警(jing)(jing)。

在(zai)技(ji)術(shu)層面，星圖比特AI智能(neng)采編系統根據流程各個階段(duan)的(de)(de)(de)需求適當的(de)(de)(de)融合機器學(xue)習(xi)和(he)深(shen)(shen)度學(xue)習(xi)技(ji)術(shu)，在(zai)保(bao)障成(cheng)本可控(kong)的(de)(de)(de)情況下，提高內容生(sheng)產效(xiao)率(lv)和(he)質量。奇點(dian)華章大模型基于目(mu)前先進的(de)(de)(de)深(shen)(shen)度學(xue)習(xi)和(he)強(qiang)(qiang)(qiang)化(hua)學(xue)習(xi)技(ji)術(shu)實現(xian)，具備(bei)強(qiang)(qiang)(qiang)大的(de)(de)(de)語(yu)(yu)言理(li)解和(he)生(sheng)成(cheng)能(neng)力、上下文感知(zhi)能(neng)力、多模態(tai)融合能(neng)力、遷移學(xue)習(xi)等(deng)。同時，利用大量的(de)(de)(de)媒體(ti)數據對模型進行定向訓(xun)練，使得模型在(zai)媒體(ti)行業(ye)展現(xian)出(chu)超強(qiang)(qiang)(qiang)的(de)(de)(de)專業(ye)能(neng)力。在(zai)智能(neng)審校方(fang)面，奇點(dian)文輔智能(neng)審校系統可以自動識(shi)別錯(cuo)(cuo)誤和(he)不規范之處(chu)，包(bao)括(kuo)語(yu)(yu)法錯(cuo)(cuo)誤、拼寫錯(cuo)(cuo)誤、標點(dian)錯(cuo)(cuo)誤等(deng)。還可以識(shi)別不規范的(de)(de)(de)表達方(fang)式，包(bao)括(kuo)句式不通順(shun)、語(yu)(yu)義(yi)不清(qing)晰等(deng)問題。同時系統可以給(gei)出(chu)智能(neng)化(hua)的(de)(de)(de)修(xiu)改建議和(he)處(chu)理(li)方(fang)式，并且(qie)可以提供(gong)多樣化(hua)的(de)(de)(de)審校選擇。

2023年，中國傳媒(mei)產(chan)(chan)業(ye)總產(chan)(chan)值25229.7億元(yuan)，全國有(you)出版(ban)社3500家(jia)，2800家(jia)日報，還有(you)九千多(duo)種雜(za)志，兩千多(duo)個(ge)廣播電臺，三千多(duo)個(ge)電視頻道，一百多(duo)萬個(ge)網站，從業(ye)人員(yuan)數百萬。星圖比特聯(lian)合(he)各個(ge)地方合(he)作(zuo)伙(huo)伴和(he)產(chan)(chan)業(ye)合(he)作(zuo)伙(huo)伴，服務(wu)上述(shu)上萬家(jia)的大(da)傳媒(mei)行業(ye)客(ke)戶，目前已在(zai)江蘇、廣東、安徽等(deng)(deng)地，與出版(ban)、新聞等(deng)(deng)行業(ye)合(he)作(zuo)伙(huo)伴進(jin)行業(ye)務(wu)拓展。