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中新社70年 | 从47个开始,走向新闻方阵最前排******

  2022年是中国新闻社成立70周年。1952年,新中国刚诞生3年,百废待兴,共和国缔造者们在此时创建了中国新闻社。

  70年无一日中断发稿

  筹备成立中国新闻社,从提出动议到正式成立,历时将近一年。

  1951年10月30日,中央人民政府华侨事务委员会副主任委员廖承志最初提出动议;

  1952年5月,中央有关部门开会研究这一议题并做出决定;

  9月14日,员工队伍初步组建完成;

  10月1日,开始对外播发新闻,至今70年无一日中断发稿。

  创建中国新闻社是为了开展海外华侨服务,具体地说,是为了向华侨报刊提供新闻服务。当时海外华侨约1200万,散居在五大洲,其中绝大多数旅居东南亚的印尼、马来西亚、新加坡、菲律宾、泰国、缅甸等国家和地区,其次是北美和欧洲。

  从1815年《察世俗每月统记传》在马六甲诞生开始,华文报刊生生灭灭。到20世纪末,大约出现过数千种规模不等的华文报刊。

  1949年出版的海外华文报纸有97家,其中印度尼西亚28家,缅甸6家,印度2家,泰国7家,越南10家,菲律宾4家,美国12家(日报9家、周报3家),加拿大4家,夏威夷2家,古巴3家,英国2家,非洲2家。

  由于旧中国的贫穷落后,广大侨民寄人篱下,自叹是“海外孤儿”。中华人民共和国成立,“海外孤儿有了娘”。

  从47个开始

  廖承志最初提出设立中国新闻社的动议,并负责中国新闻社的具体筹备工作。作为革命家的廖承志,多才多艺,是党内优秀的宣传家,有丰富的新闻工作实践经验,是延安时期新华社创始人之一,十分熟悉通讯社的组织架构和运作。

  1952年9月14日,是中国新闻社历史上值得纪念的一天,也可以认为是中国新闻社诞生的纪念日。这一天,44岁的廖承志风华正茂,他来到北新桥三条一号“海棠院”,出席建立中国新闻社的筹备会议并发表讲话。

▲华侨大学秋中湖畔的廖承志塑像 中新社记者 傅丹丹 摄▲华侨大学秋中湖畔的廖承志塑像 中新社记者 傅丹丹 摄

  这次会议被认为是中国新闻社的成立大会,参加会议的共有47人,因此廖承志这篇讲话被命名为《从47个开始》。他说:“现在,你们有47个人,这在开头已经不算太少了。新华社起家的时候,才5个人嘛!”

  怎样办好中国新闻社?廖承志在讲话中发出“打破关门主义,反对教条主义”的号召。他特别强调,报道要“群众化一些”,调子要低一些。

  最初播发口语记录新闻

  中国新闻社是通讯社,服务对象是海外报纸。当时的发稿手段是通过电台广播记录新闻方式向用户提供新闻稿,报纸编辑记录下来选用。1952年9月22日,在中央人民广播电台的帮助下,中国新闻社使用“中国新闻广播电台”呼号,以普通话记录新闻形式向国外试播记录新闻稿。

  1952年9月30日,《人民日报》发表了中国新闻社理事会成员33人名单和电台播音时间、频率的消息。

  当年10月1日,“中国新闻广播电台”正式播音。这天播发的新闻共有10多篇,约10000字。中国新闻社成立后的第一篇广播新闻稿是:《首都纪念国庆节举行隆重阅兵式》。

  当时每天发稿一半用记录新闻播出,一半用文字印发。开始,记录新闻和文字稿单独印制发行,后来合印为《中国新闻》新闻稿发行。记录新闻是时效性强的报道,文字稿属于通讯和特约稿件。

  “中国新闻广播电台”播发口语记录新闻,向香港、雅加达、吉隆坡、加尔各答、仰光、西贡、檀香山和墨尔本八个定点地区广播。三天后,即10月4日起,印度尼西亚、缅甸、泰国和香港华文报刊陆续刊登中国新闻社播发的新闻。

  调集众多海外华侨报人

  1952年12月,中国新闻社正式组成领导班子,确定中新社组织领导人和组织机构:理事会和社务合一制,社长为理事会召集人。首任社长是金仲华。

  中国新闻社成立不久,相继调来参加过抗日战争、解放战争的老同志、老新闻工作者;调来一批海外华侨报人,有的做过海外华文报刊的主笔、总主笔,有的做过海外华文报刊的社论撰稿人。一家传媒机构调集如此众多的海外华侨报人,这在新中国传媒发展史上是相当独特的历史现象。

  他们熟悉海外华侨的心态,具有丰富的华文报刊工作经验,坚持贯彻“爱国主义”报道方针,在实践中形成中新社独特的报道风格,为“中新风格”的形成做出了历史贡献,值得一代又一代中新社人珍惜与传扬。

▲2019年10月12日上午9时,中国新闻社主办的第十届世界华文传媒论坛开幕。中新社记者 毛建军 摄▲2019年10月12日上午9时,中国新闻社主办的第十届世界华文传媒论坛开幕。中新社记者 毛建军 摄

  70年来,中国新闻社和伟大的祖国一起进步成长,期间经过几次再创业,已经成为在海外华人社会、在国际上有着重要影响力的新闻文化机构。

  70年来,中新社人始终不忘中央建立中新社的初衷,不忘廖承志对中新社的定位要求,创造出在新闻界独树一帜的“中新风格”,走向了新闻方阵的最前排,并伴随时代进步不断丰富和发展其内涵,在漫长岁月的不同时期,中国新闻社一直发挥着独特的重要作用。

▲中新社人大组记者对十三届全国人大三次会议闭幕会进行报道 中新社记者 魏晞 摄▲中新社人大组记者对十三届全国人大三次会议闭幕会进行报道 中新社记者 魏晞 摄

  作者:郭招金(中新社原社长)

                                                                                                                                                • welcome购彩大厅下载app

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                                                                                                                                                    有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

                                                                                                                                                    AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

                                                                                                                                                    新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

                                                                                                                                                    科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

                                                                                                                                                    一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

                                                                                                                                                    多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

                                                                                                                                                    大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

                                                                                                                                                    AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

                                                                                                                                                    多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

                                                                                                                                                    但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

                                                                                                                                                    另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

                                                                                                                                                    为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

                                                                                                                                                    另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

                                                                                                                                                    最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

                                                                                                                                                    多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

                                                                                                                                                    AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

                                                                                                                                                    在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

                                                                                                                                                    盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

                                                                                                                                                    目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

                                                                                                                                                    真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

                                                                                                                                                    在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

                                                                                                                                                    眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

                                                                                                                                                  相关阅读

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