《语言模型评测要求》则规定了新闻行业预训练语言模型的评测指标和评测方法◆■★★◆，并给出了具体的评测示例■■★■■，以确保评测过程的科学性和规范性。这一标准的发布，为新闻行业预训练模型的性能评估提供了统一的标准，有助于推动模型技术的不断进步和优化。

　　随着数字经济与实体经济的各行各业深度融合，人类对数字内容总量和质量的要求也不断提高。人工智能生成内容能够辅助人类承担信息挖掘★■、素材调用、复刻编辑等功能◆■■，支持数字内容与其他产业的多维互动★◆★◆、融合渗透，将有望成为数字内容创新发展的新引擎，为数字经济发展注入新动能。

　　2024年10月，在封面科技打造的★◆■◆◆◆“ 智媒云大模型”成功完成登记备案后■■★◆■，也标志着封面科技■◆◆■★“智媒云大模型★★◆■★■”在媒体垂直领域大模型研发和应用的技术能力获得了国家权威认可，并正式具备对外提供生成式人工智能服务的资质★■◆■◆。

　　在安全性方面，《语言模型安全性要求》详细规定了各环节所涉及的安全性要求，确保新闻领域预训练模型的应用能够遵守相关法律法规★◆★★◆★。这一标准的制定，为新闻行业在利用大规模预训练模型时提供了安全保障■◆■★，有助于维护行业的健康稳定发展。

　　特别声明■★：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号■■◆■★”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务■★★。

　　封面科技下一步将聚焦于“智媒云大模型”的深入研发与持续优化，努力为传媒行业的智能化发展树立了新的标杆■◆■◆。随着★◆◆■“智媒云大模型◆★★”的进一步应用和发展，封面科技将继续引领行业的智能化浪潮，为用户带来更加智能、个性化的体验。

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　　基于智媒云传媒行业大模型，封面科技已构建起完整的智媒生态体系。目前省内已应用于天府融媒联合体★◆◆■、四川智媒云等平台。结合封面全国化布局战略，也将赋能全国二十余家省市级媒体客户■■，提升媒体内容生产效率及用户体验★◆■★，加快推动媒体融合发展和行业数字化转型★★■◆◆。

　　《研发数据要求》对用于训练、微调和评估预训练模型的所有数据提出了技术要求，确保了在预训练模型研发过程中数据的质量和规范性。这一标准的发布◆◆，有助于提升模型的可靠性和性能，为新闻行业的高质量发展提供了有力支持。

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　　此外◆◆★★■■，封面科技还成为信通院AI绘画平台评测标准、信通院3D引擎技术标准核心参编单位◆■■。封面AIGC内容创作平台入选了中国报业协会首届报业传媒元宇宙应用大会★■★◆“元宇宙技术创新应用案例征集活动■■◆”优秀案例。

　　此外，《多模态要求》规定了预训练模型在处理多模态数据时的技术标准◆★■★★，进一步拓展了预训练模型的应用范围。这一标准的制定，使得预训练模型在多模态新闻内容生成和处理方面也能高效、可靠地发挥作用，为新闻行业的智能化进程注入了新的动力■■◆。

　　《新闻行业大规模预训练模型》系列标准由五部分组成，涵盖了语言模型的实用性要求、评测要求、安全性要求★■、研发数据要求以及多模态要求◆◆■★。这一系列标准从多个角度出发，为新闻行业大规模预训练模型的研发与应用构建了一个全面而系统的框架。

　　其中◆★，《语言模型实用性要求》明确了预训练语言模型在完成新闻任务时的使用场景要求、效果要求以及产品化要求，为模型的实际应用提供了具体指导◆★★。这一标准的制定，有助于新闻行业更好地利用大规模预训练模型，提升新闻内容的生产效率和质量。

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　　值得一提的是，这一全系列标准的发布，标志着新闻行业在智能内容生成与应用方面迈出了重要一步◆■◆★，为新闻行业的智能化进程提供了坚实基础和有力保障。

　　近日，封面科技携手新华社技术局、媒体融合生产技术与系统国家重点实验室■■、中国传媒大学等30余家单位，共同编制的《新闻行业大规模预训练模型》系列团体标准正式发布。

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