广东卫视《活力大冲关》,精彩不容错过!

广东卫视《活力大冲关》:打破常规的健身真人秀节目

广东卫视《活力大冲关》是一档集健身、挑战和娱乐于一体的节目。节目嘉宾们通过一系列的身体、心理和智力挑战来展示自己的能力和毅力,同时向观众们传递健康生活的理念和精神。这档节目独特的创意和优秀的制作团队使得它成为了一档备受欢迎的真人秀节目,同时也成为了很多人的健身灵感来源。

第一方面:挑战自我,提升健康

《活力大冲关》的核心理念是挑战自我,它通过一系列的挑战来激发嘉宾的潜能和毅力。这些挑战不仅考验了他们的身体素质和技能,还考验了他们的意志力和心理素质。这些挑战像是全方位的健身课程,让嘉宾在比赛中得到锻炼,提高身体素质,同时增强心理素质和意志力。

第二方面:娱乐性强,吸引年轻观众

除了挑战自我外,《活力大冲关》的另一个特点就是娱乐性强,它通过搞笑互动、放松氛围等方式来吸引观众。这种独特的节目风格吸引了很多年轻观众的关注,成为了他们的健身和娱乐选择之一。此外,节目还邀请了众多明星嘉宾来助阵,让观众们看到了不同领域、不同背景的人们都在追求健康生活。

第三方面:以身作则,传递正能量

节目中的嘉宾不仅是参赛者,还是健身和生活的榜样。他们的拼搏、努力和坚持,激励着更多人追求健康生活。此外,《活力大冲关》的制作团队还在节目中加入了健康饮食、运动技巧、健康科普等板块,让观众们在娱乐中学到更多健康知识和技巧。

第四方面:数字经济,带动相关产业

《活力大冲关》不仅在娱乐和健身领域取得了巨大成功,同时也带动了相关产业的发展。从节目中的健身器材、健康饮食推广产品到赞助商的合作,节目的影响已经从电视屏幕扩散到了市场。这证明了节目对于数字经济的推动力量,同时也为更多相关产业带来了商机和发展机遇。

总结

广东卫视《活力大冲关》通过挑战自我、娱乐性强、以身作则和数字经济四个方面的特点,成为了一档备受欢迎且影响力巨大的真人秀节目。同时,它也是一个健康生活的精神和文化传播者,它向观众展示了健康生活的重要性和可行性。同时,节目的成功也启示了我们应该如何在数字经济时代做好内容创作和传播。

问答话题

1. 《活力大冲关》为什么能够受到观众的热爱?答:《活力大冲关》具有挑战自我、娱乐性强、以身作则、传递正能量、数字经济等多方面的特点,这使得它成为了一档备受欢迎且影响力巨大的真人秀节目。同时,它也是一个健康生活的精神和文化传播者,它向观众展示了健康生活的重要性和可行性。2. 《活力大冲关》对于数字经济有什么贡献?答:《活力大冲关》不仅在娱乐和健身领域取得了巨大成功,同时也带动了相关产业的发展。从节目中的健身器材、健康饮食推广产品到赞助商的合作,节目的影响已经从电视屏幕扩散到了市场。这证明了节目对于数字经济的推动力量,同时也为更多相关产业带来了商机和发展机遇。3. 《活力大冲关》的健身理念是什么?答:《活力大冲关》的核心理念是挑战自我,它通过一系列的挑战来激发嘉宾的潜能和毅力。这些挑战不仅考验了他们的身体素质和技能,还考验了他们的意志力和心理素质。这些挑战像是全方位的健身课程,让嘉宾在比赛中得到锻炼,提高身体素质,同时增强心理素质和意志力。

广东卫视《活力大冲关》,精彩不容错过!特色

1、查看大娃的第三个潜能,就可看到与二娃的羁绊关系了,潜能为勇往直前。

2、你可以选择感兴趣的滤镜进行拍摄,还能够进行参数调整,操作简便;

3、支持用户DIY皮肤,来拥有自己专属的输入法皮肤。

4、用电查询:包括电费余额查询购电记录查询电量电费明细查询。

5、策略至上,经典压秒玩法;多玩家协同出发,同时到达即可大杀四方。完全模拟真实战斗,还原战争本色。

广东卫视《活力大冲关》,精彩不容错过!亮点

1、故障详情一目了然

2、烧脑宫斗对决:掌嘴皮鞭,步步惊心;一入宫门深似海

3、轻松筛选最新紧急高薪人气分类职位,选你所需,好的职位留给需要的你。

4、而且平台采用的都是双老师辅导,一个负责传播知识,另外一个负责解决问题

5、每日任务奖励,多重宝箱激励机制

zhakandawadedisangeqianneng,jiukekandaoyuerwadejibanguanxile,qiannengweiyongwangzhiqian。nikeyixuanzeganxingqudelvjingjinxingpaishe,hainenggoujinxingcanshutiaozheng,caozuojianbian;zhichiyonghuDIYpifu,laiyongyouzijizhuanshudeshurufapifu。yongdianzhaxun:baokuodianfeiyuezhaxungoudianjiluzhaxundianliangdianfeimingxizhaxun。celvezhishang,jingdianyamiaowanfa;duowanjiaxietongchufa,tongshidaodajikedashasifang。wanquanmonizhenshizhandou,haiyuanzhanzhengbense。中(zhong)國(guo)10億(yi)參(can)數(shu)規(gui)模(mo)以(yi)上(shang)大(da)模型(xing)已(yi)發(fa)布(bu)79個(ge),集(ji)中在(zai)北(bei)京(jing)和(he)廣(guang)東(dong)

來(lai)源(yuan):澎(peng)湃(pai)新(xin)聞(wen)

記(ji)者(zhe) 張(zhang)靜(jing)

·據(ju)不(bu)完(wan)全(quan)統(tong)計(ji),目(mu)前(qian)中国10亿参数规模以上的(de)大模型已发布79个,14个省(sheng)市(shi)/地(di)區(qu)都(dou)在開(kai)展(zhan)大模型研(yan)发,主(zhu)要(yao)集中在北京和广东,其(qi)中北京38个大模型,广东20个大模型。中国大模型中,已有(you)半(ban)数以上大模型开源,高(gao)校(xiao)/科(ke)研機(ji)構(gou)是(shi)开源主力(li)。

·北京、江(jiang)蘇(su)、广东、上海(hai)等(deng)是大模型人(ren)才(cai)相(xiang)對(dui)較(jiao)多(duo)的地区,為(wei)大模型研发提(ti)供(gong)關(guan)鍵(jian)智(zhi)力要素(su)支(zhi)撐(cheng)。但(dan)人才總(zong)量(liang)仍(reng)然(ran)稀(xi)缺(que),大模型具(ju)有较高門(men)檻(kan),需(xu)要高素質(zhi)AI人才,目前各(ge)地大模型人才数量均(jun)不充(chong)足(zu)。

圖(tu)片(pian)来源:由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具生(sheng)成(cheng)

中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个,主要集中在北京和广东。

5月(yue)28日(ri),在2023中关村(cun)論(lun)壇(tan)平(ping)行(xing)论坛之(zhi)壹(yi)的人工智能(neng)大模型发展论坛上,中国科學(xue)技(ji)術(shu)信(xin)息(xi)研究(jiu)所(suo)所長(chang)趙(zhao)誌(zhi)耘(yun)发布《中国人工智能大模型地图研究報(bao)告(gao)》,目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个,主要集中在北京和广东,其中北京38个大模型,广东20个大模型。中国大模型中,已有半数以上大模型开源,高校/科研机构是开源主力。

2017年(nian)谷(gu)歌(ge)发布的Transformer網(wang)絡(luo)結(jie)构是大模型发展的源頭(tou)技术,自(zi)此(ci)以後(hou)大模型技术在自然語(yu)言(yan)理(li)解(jie)、计算(suan)机視(shi)覺(jiao)、智能语音(yin)等方(fang)面(mian)都取(qu)得(de)了(le)標(biao)志性(xing)的技术突(tu)破(po),在模型精(jing)度(du)、通(tong)用(yong)性和泛(fan)化(hua)能力等方面都實(shi)現(xian)了跨(kua)越(yue)式(shi)发展。ChatGPT又(you)進(jin)一步(bu)激(ji)发了语言大模型爆(bao)发式湧(yong)现,也(ye)吸(xi)引(yin)了大量研发團(tuan)隊(dui)投(tou)入(ru)到(dao)通用视觉、多模態(tai)等更(geng)多大模型研发方向(xiang)。赵志耘表(biao)示(shi),僅(jin)用5年多時(shi)間(jian),大模型技术已形(xing)成龐(pang)大技术群(qun),衍(yan)生出(chu)涵(han)蓋(gai)各種(zhong)参数规模、各种技术架(jia)构、各种模态、各种場(chang)景(jing)的大模型家(jia)族(zu)。

從(cong)全球(qiu)大模型发展态勢(shi)来看(kan),美(mei)国谷歌、OpenAI等机构不斷(duan)引領(ling)大模型技术前沿(yan),歐(ou)洲(zhou)、俄(e)羅(luo)斯(si)、以色(se)列(lie)等越来越多的研发团队也在投入到大模型的研发中。从全球已发布的大模型分(fen)布来看,中国和美国大幅(fu)领先(xian),超(chao)過(guo)全球总数的80%,美国在大模型数量方面始(shi)終(zhong)居(ju)全球最(zui)高,中国从2020年进入大模型快(kuai)速(su)发展期(qi),目前與(yu)美国保(bao)持(chi)同(tong)步增(zeng)长态势。

在中国大模型的发展态势中,赵志耘表示,据不完全统计,到目前为止(zhi)中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个,14个省市/地区都在开展大模型研发,主要集中在北京和广东,其中北京38个大模型,广东20个大模型。在模型领域(yu)分布上,自然语言處(chu)理仍是目前大模型研发最活(huo)躍(yue)的重(zhong)點(dian)领域,其次(ci)是多模态领域,在计算机视觉和智能语音等领域的大模型還(hai)较少(shao)。在研发主體(ti)分布上,大学、科研机构、企(qi)業(ye)等不同創(chuang)新主体都在参与大模型研发,学术界和產(chan)业界之间的聯(lian)合(he)研发仍不足。“今(jin)年以来大模型有著(zhe)快速发展的态势,但我(wo)們(men)同时也觀(guan)察(cha)到了合作(zuo)收(shou)縮(suo)的趨(qu)势,接(jie)下(xia)来需要註(zhu)意(yi)。”

与此同时,算力-模型匹(pi)配(pei)度高,公(gong)共(gong)算力发展迅(xun)速。北京、广东、浙(zhe)江、上海等地的大模型数量最多,這(zhe)四(si)个地方也是近(jin)三(san)年人工智能服(fu)務(wu)器(qi)采(cai)購(gou)数量最高的地区。各地也在通过提供公共算力方式補(bu)充快速增长的人工智能算力需求(qiu),为大模型研发提供更多算力支持。

人才也是人工智能的重要支柱(zhu)。北京、江苏、广东、上海等是大模型人才相对较多的地区,为大模型研发提供关键智力要素支撑。但人才总量仍然稀缺,大模型具有较高门槛,需要高素质AI人才,目前各地大模型人才数量均不充足。

“通过大模型的论文(wen)发布,我们可(ke)以看到中国大模型的学术影(ying)響(xiang)力正(zheng)在逐(zhu)步形成。从区域影响力来看,北京、广东、上海三地无论是论文数量还是论文引用量都在国內(nei)最高。”赵志耘表示,清(qing)華(hua)大学与阿(e)裏(li)和百(bai)度联合开发的CogView模型论文引用数最高。但与国外(wai)领先大模型的学术影响力相比(bi)差(cha)距(ju)仍然较大。

从开源创新生态上看,中国大模型中,已有半数以上大模型开源,北京、广东、上海三地开源数量和开源影响力均居国内前三。高校/科研机构是开源主力,“清华大学的ChatGLM-6B、復(fu)旦(dan)大学的MOSS以及(ji)百度的文心(xin)系(xi)列大模型开源影响力最高。”赵志耘表示。

中国大模型的产业化應(ying)用沿着兩(liang)條(tiao)路(lu)徑(jing)发展,第(di)一种是通用類(lei)大模型持續(xu)拓(tuo)展应用领域,文心一言、通義(yi)千(qian)問(wen)、紫(zi)东太(tai)初(chu)、星(xing)火(huo)認(ren)知(zhi)等中国一批(pi)通用化大模型正在快速发展,打(da)造(zao)跨行业通用化人工智能能力平臺(tai),其应用行业正在从辦(ban)公、生活、娛(yu)樂(le)向醫(yi)療(liao)、工业、教(jiao)育(yu)等加(jia)速滲(shen)透(tou)。第二(er)种是垂(chui)直(zhi)领域專(zhuan)业类大模型不断深(shen)化落(luo)地,一批針(zhen)对生物(wu)医藥(yao)、遙(yao)感(gan)氣(qi)象(xiang)等垂直领域的专业大模型发揮(hui)其领域縱(zong)深優(you)势,提供针对特(te)定(ding)业务场景的高质量专业化解決(jue)方案(an)。

倡(chang)導(dao)加強(qiang)資(zi)源和研发力量的统籌(chou),促(cu)进大模型有序(xu)发展。

针对大模型发展的不足,赵志耘提出4点建(jian)議(yi)与展望(wang):

一是加强资源和研发力量的统筹,促进大模型有序发展。通过加强智算中心、超算中心、雲(yun)计算中心等计算资源的统筹,制(zhi)定公共数据共享(xiang)目錄(lu)和共享规則(ze),推(tui)動(dong)数据分級(ji)分类有序开放(fang)。

二是加快基(ji)礎(chu)研究和技术创新,提升(sheng)学术和开源影响力。大模型技术仍处於(yu)发展初期,潛(qian)在的基础理论和技术创新空(kong)间巨(ju)大。通过蒸(zheng)餾(liu)、量化等小(xiao)型化技术实现模型“瘦(shou)身(shen)”,为大模型小型化、綠(lv)色化发展提供技术支撑。进一步加强产学研合作,鼓(gu)勵(li)大模型开源开放,也將(jiang)加速大模型技术进步。

三是强化大模型发展中的场景牽(qian)引作用,打造大模型标桿(gan)項(xiang)目。以行业专有訓(xun)練(lian)数据集为基础,打造金(jin)融(rong)、医疗、電(dian)力等领域的专业大模型,在特定业务场景实现高质量应用突破,也希(xi)望通过应用场景和应用数据反(fan)向促进大模型技术叠(die)代(dai)升级。

四是强化国際(ji)合作,積(ji)極(ji)参与全球人工智能治(zhi)理。以負(fu)責(ze)任(ren)的态度共同推动大模型的治理,希望人工智能的治理原(yuan)则和倫(lun)理规範(fan)能夠(gou)进一步在大模型的全鏈(lian)条中落地生根(gen)。同时在增进共識(shi)的基础上加强人工智能治理的全球合作。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

责任編(bian)輯(ji):

发布于:广西柳州鱼峰区