固网蛋糕之争
随着三网融合的进一步实施和“宽带中国”战略的出台,电信运营商纷纷采取了免费提速升级和争夺IPTV集成播控权等大力举措对市场发动猛烈进攻,而中国移动更是积极申请固定电话和宽带运营牌照,以期正式进入宽带市场。以中国电信和中国联通为主导的固网宽带市场势必赢来新一轮洗牌。
被称为第四大运营实体的广电总局也积极参与市场化进程,成立了国家有线电视网络公司。全国有线电视网络互联互通平台目前也正在紧密筹备建设中。
一方面,目前我国固网宽带用户增长迅猛,按这个增长速度,再加上三网融合和宽带提速工程刺激,到2016年宽带用户很可能将超过有线电视用户。届时,广电将失去长久以来的用户数量优势。
另一方面,中国有线电视网自90年代初发展以来,积累了大量的用户和庞大的基础设施。数据显示,截至2015年上半年,中国有线电视用户总量达到2.407亿户,其中家庭入户率达到54.70%,电视家庭用户覆盖率达到56.90%。如能利用现有的丰富用户资源,强化既有有线网络的承载能力并提高业务体验,市场的潜力无疑是巨大的。
事实上,已经有某些地方广电如北京歌华有线、深圳天威视讯等开始向用户提供宽带业务。但是,相较电信运营商,广电的网络部署仍然落后。广电行业迫切需要改变单向传输的传统有线电视网络,打造综合业务平台。HFC网络双向化改造刻不容缓。
三个“融合”助广电突出重围
在应对电信运营商抢夺市场的同时,广电运营商在着手双向网时又面临着一系列问题:面对不统一的行业标准,如何选择合适的技术进行双向改造,最大化利用现有同轴网络资源,建设高效、低成本、能面对电信运营商高宽带竞争的网络?随着设备的规模部署和技术发展,如何解决批量升级和运营管理问题?
针对广电行业的需求,华为推出了多样灵活的双向改造方案,并在业内率先提出了“融合设备、统一运维”的理念,帮助广电运营商在双向网改热潮中抢占先机,为宽带拓展铺平道路。华为公司认为,广电双向网改应以“网络融合、技术融合、业务融合”为发展方向。
网络融合——在实施双向网改的过程中,广电运营商应结合无源光网络和以太网技术,利用现有HFC同轴网络资源,节约建网成本,避免重复投资。华为HFC双向改造方案基于PON的LAN入户和电缆入户方式的结合,充分保护有线电视HFC网络资源,把目前的以单向分配为主的网络结构,相具有多业务承载能力的 双向宽带信息网络演进,实现三网融合,从而帮助广电运营商实现战略转型。
技术融合——广电运营商在进行双向网改时还应针对自身需求和未来发展采用合适的网络标准,并充分考虑后期运营和维护的问题。华为推出的深度融合EoC方案,将ONU和EoC设备融合设计,方便部署安装,且节约网络资源并降低运维成本。华为的双向网改解决方案采用Home Plug AV EoC标准,能兼容和管理其他厂家EoC设备。另外,华为还根据广电运营商的不同需求,提供灵活多样化的解决方案,帮助广电运营商选择最适合的网改方案。华为U2000网管可以完成PON和EoC设备的统一运维,通过一套网管完成光、铜设备的业务部署发放,融合电信运营商成熟的技术及经验,提供满足运营商级网络需求的服务。
业务融合——以现有条件,固网宽带还不足以成为广电运营商的主营业务,还应优先保障视频类业务的进一步拓展,发展多元化高附加值业务。2014年,华为帮助南昌广电完成了网络改造项目,部署了覆盖终端50万用户的EPON网络,成功地把南昌广电传统的电视广播单向网转变为双向互动网。华为解决方案采用大容量OLT设备,使南昌广电能向用户提供组播、IP语音、P2P等各种高附加值业务。
提前布局 增加广电竞争筹码
随着互联网技术的发展,有线电视用户的需求逐渐从“看电视”向“用电视”转变,单向输出的有线电视网络所能提供的服务已经越来越无法满足现今用户对互动业务的需求。广电运营商应该把握时机,以网络融合、技术融合、业务融合为宗旨,提前布局网络改造,依托丰富的视频内容和现有网络资源,发展多样化附加服务,从而大大增加与电信运营商竞争的筹码。
好文章,需要你的鼓励
DeepResearchGym是一个创新的开源评估框架,专为深度研究系统设计,旨在解决当前依赖商业搜索API带来的透明度和可重复性挑战。该系统由卡内基梅隆大学研究团队开发,结合了基于ClueWeb22和FineWeb大型网络语料库的可重复搜索API与严格的评估协议。实验表明,使用DeepResearchGym的系统性能与使用商业API相当,且在评估指标间保持一致性。人类评估进一步证实了自动评估协议与人类偏好的一致性,验证了该框架评估深度研究系统的有效性。
这项研究介绍了FinTagging,首个面向大型语言模型的全面财务信息提取与结构化基准测试。不同于传统方法,它将XBRL标记分解为数值识别和概念链接两个子任务,能同时处理文本和表格数据。在零样本测试中,DeepSeek-V3和GPT-4o表现最佳,但在细粒度概念对齐方面仍面临挑战,揭示了当前大语言模型在自动化XBRL标记领域的局限性,为金融AI发展提供了新方向。
这项研究介绍了SweEval,一个新型基准测试,用于评估大型语言模型在企业环境中处理脏话的能力。研究团队从Oracle AI等多家机构的专家创建了一个包含八种语言的测试集,模拟不同语调和上下文的真实场景。实验结果显示,LLM在英语中较少使用脏话,但在印地语等低资源语言中更易受影响。研究还发现较大模型通常表现更好,且多语言模型如Llama系列在处理不当提示方面优于其他模型。这项工作对企业采用AI技术时的安全考量提供了重要参考。
这项研究提出了"VeriFree"——一种不需要验证器的方法,可以增强大型语言模型(LLM)的通用推理能力。传统方法如DeepSeek-R1-Zero需要验证答案正确性,限制了其在数学和编程以外领域的应用。VeriFree巧妙地计算正确答案在模型生成的推理过程后出现的概率,作为评估和训练信号。实验表明,这种方法不仅能匹配甚至超越基于验证器的方法,还大幅降低了计算资源需求,同时消除了"奖励黑客"问题。这一突破将有助于开发出在化学、医疗、法律等广泛领域具有更强推理能力的AI系统。