閃迪助力探索AI的實(shí)踐與創(chuàng )新

在當今這個(gè)信息爆炸且技術(shù)日新月異的時(shí)代，AI正以驚人的速度改造并重塑著(zhù)我們所熟知的世界。它如同一股不可抵擋的潮流，滲透到工作和生活的每個(gè)角落。媒體行業(yè)在大型語(yǔ)言模型的影響下，也正在積極地作出改變。

AI憑借著(zhù)在信息檢索和內容整合上的優(yōu)勢，能夠幫助簡(jiǎn)化大部分工作。在保證數據安全和內容原創(chuàng )性的基礎上，目前已經(jīng)有非常多的媒體在思考如何合理地利用AI來(lái)優(yōu)化現有的工作流程，甚至還有一部分深諳技術(shù)的從業(yè)者，已經(jīng)開(kāi)始打造定制化的“AI媒體工作流程”。

這其中就包括迪普漫談（Deepman Talk），自2021年在Bilibili發(fā)布第一支視頻開(kāi)始，迪普漫談已經(jīng)創(chuàng )作了近200條數碼科技類(lèi)視頻，跨越科技熱點(diǎn)評論和深度技術(shù)測試，以專(zhuān)業(yè)的視角不斷探索科技領(lǐng)域的新動(dòng)向。他們相信，探索AI的過(guò)程雖充滿(mǎn)挑戰，但只要越過(guò)從0到1的第一步，最終一定會(huì )有大不同。

小小桌面硬盤(pán)竟能擴展整套媒體工作流？ @Deepman談

迪普漫談通過(guò)近半年的實(shí)踐，在開(kāi)源模型的基礎上開(kāi)發(fā)出了定制化的本地AI模型，不僅能滿(mǎn)足內容產(chǎn)出的效率和原創(chuàng )性需求，還進(jìn)一步強化了信息的保密性。但這樣的模型存在不小的部署難點(diǎn)，因為團隊中的大多成員沒(méi)有足夠的本地存儲來(lái)安裝動(dòng)輒七八百GB的AI整合包，這個(gè)愛(ài)折騰的團隊在嘗試了多種部署方法后，最終選擇直接將AI模型部署在閃迪備份小魔方桌面固態(tài)硬盤(pán)上，通過(guò)其高達8TB*的空間、1,000MB/s的順序讀取速度和900MB/s的順序寫(xiě)入速度**來(lái)滿(mǎn)足AI訓練和推理所需的大量空間以及性能需求。

目前迪普漫談團隊借助AI，已經(jīng)將整個(gè)媒體工作流程優(yōu)化成收集提煉信息，素材整理，腳本圖片生成，數字人生成，后期工具包以及KPI整理的六個(gè)步驟。

首先在收集提煉信息和素材整理環(huán)節，不同選題的原始素材文件大小常常突破上百GB，憑借人工無(wú)法直接使用。迪普漫談利用閃迪備份小魔方的超大容量，存儲下海量原始素材。而借助部署在閃迪備份小魔方本地的AI工具，這一部分內容素材可以被方便地精煉提取，最終生成僅有幾百KB的關(guān)鍵信息，極大地緩解了團隊在信息檢索任務(wù)上的壓力。而且在項目完成后這些原始素材也不用立刻刪除，可以繼續存儲在小魔方作為“熱數據池”，方便在日后需要的時(shí)候繼續使用，避免重復工作。

在視頻腳本以及圖片這類(lèi)AIGC具備獨特優(yōu)勢的內容生成環(huán)節，迪普漫談團隊可以持續地將歷史素材輸入AI模型，實(shí)現定制化的模型訓練，使得該模型所生成的內容能比公開(kāi)的大語(yǔ)言模型更符合博主自身的內容風(fēng)格。而且，得益于閃迪備份小魔方穩定運行的優(yōu)勢以及不俗的讀寫(xiě)性能，迪普漫談團隊可以將閃迪備份小魔方接入團隊的共享服務(wù)器中，并將AI工具開(kāi)放端口到局域網(wǎng)中，團隊里的每一位成員都可以隨意調用，不再需要額外單獨部署模型，實(shí)現“存算分離”。

除了生成文案和圖片，部分視頻內容也可以由AI去完成，尤其是口播這類(lèi)可以交給數字人工具去生成的畫(huà)面，避免拖延視頻拍攝周期的窘境。借助閃迪備份小魔方高達8TB*的超大容量，團隊足夠存下大量的原始素材作為模型訓練基底，同時(shí)也可以一次性讓AI工具生成多段視頻內容更好地訓練其準確響應內容輸出指令的能力，保證生成視頻的質(zhì)量。

當然，AI工具在媒體工作流程中的作用遠不止于此，而對所有行業(yè)來(lái)說(shuō)，AI更是預示著(zhù)潛在的機遇，雖然在嘗試的過(guò)程中可能充滿(mǎn)挑戰，但正是由于無(wú)數像迪普漫談這樣的團隊在不斷嘗試，才為AI的實(shí)際運用帶來(lái)了更多的可能性。閃迪也將持續豐富多樣化的數字存儲產(chǎn)品組合，助力探索AI技術(shù)的深度應用與各領(lǐng)域工作流程的持續優(yōu)化。

*1TB = 1萬(wàn)億字節。用戶(hù)可訪(fǎng)問(wèn)的實(shí)際容量可能偏低。

**對于傳輸速率而言，1 MB= 1百萬(wàn)字節。該數據根據內部測試得出，具體性能可能因主機設備、接口、使用條件和其他因素而異。