TikTok正在测试将上传视频的时长,从10分钟增加到15分钟,这项新特性限定在特定区域的一小部分用户中,TikTok没有向外界透露更多细节。
首次注意到这种变化的是社交媒体顾问Matt Navarra,他在Threads发布了一个向有权使用新选项的用户显示的消息的截图。根据截图,用户可以通过TikTok应用和桌面两种方式上传更长的视频到平台。
TikTok最初因其成为最受欢迎的短视频平台而闻名,但已慢慢接受长视频内容。该公司在2022年2月将其最大视频长度从三分钟增加到10分钟。更早的时候,这一限制已经从最初的15秒增加到60秒。
扩展的视频长度将为创作者在分享诸如烹饪、美妆、教育内容和搞笑视频等内容时提供更多时间和灵活性。目前,如果视频长于10分钟,创作者会将观众引导到“第二部分”视频。有了这个扩展的时间限制,创作者也许不再需要在分享内容时创建完整的视频系列。
这一变化使TikTok与YouTube之间的竞争更为激烈,TikTok似乎正在寻求吸引通常在YouTube上发布内容的长视频创作者。过去,TikTok被视为短内容平台,而YouTube被视为长视频的地方。过去几年,随着TikTok接受的视频长度越来越长,加上YouTube推出名为Shorts的短视频功能,两家公司之间的界限开始变得模糊。
值得注意的是,TikTok还通过在特定区域测试横向的全屏模式,进一步侵入YouTube的领地。
很可能不是每个人都会欢迎新的视频时间限制。TikTok以短小有趣的视频闻名,所以人们可能主要是为此而来,受众并不一定喜欢长视频。而这一点,TikTok似乎很清楚,因为它最近推出了一个功能,让你通过按住视频的右侧来快进视频。
TikTok没有说明是否或何时计划向所有人推出这个变化。
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。