本文摘要：据Techcrunch外媒报导称之为，机器学习技术将促成“算法分解新闻提要和内容引荐”的应用于普及，而用户UGC和自动内容创立技术将有助未来新闻内容的个性化、智能化。专心于智能系统和个性化技术的Yle产品负责人Jarno M. Koponen回应，“可见，下一阶段内容将是根据消费者的偏爱和情绪量身自定义，软件自律分解的故事，根据用户数字足迹，个人偏爱，大自然语义解读等综合人工智能技术的运用，将对还包括新闻文章，动态视频、流媒体服务的热门剧集等内容题材展开自动化的软件分解”。

据Techcrunch外媒报导称之为，机器学习技术将促成“算法分解新闻提要和内容引荐”的应用于普及，而用户UGC和自动内容创立技术将有助未来新闻内容的个性化、智能化。专心于智能系统和个性化技术的Yle产品负责人Jarno M. Koponen回应，“可见，下一阶段内容将是根据消费者的偏爱和情绪量身自定义，软件自律分解的故事，根据用户数字足迹，个人偏爱，大自然语义解读等综合人工智能技术的运用，将对还包括新闻文章，动态视频、流媒体服务的热门剧集等内容题材展开自动化的软件分解”。

国内专心于智能影像生产技术的影谱科技回应，“影像内容将是时隔文字、图片之后的主要信息载体，随着信息视频化公里/小时，影像内容产制播出将更进一步向个性化和智能化演变，智能影像与机器影像共存。”从智能引荐到更加智能的内容当用户用于Youtube，Facebook时，谷歌，亚马逊， 推特， Netflix或Spotify算法不会自由选择引荐与用户涉及的个性化内容。

但到目前为止，每个人的内容体验本身大同小异，如向有所不同用户引荐同一篇新闻文章，直播视频或电视剧集，此类用户都会读者并观赏完全相同的内容，体验完全相同的内容。但随着智能化内容的经常出现，这将要转变。

迅速，用户将看见新形式的智能内容，这是由于用户个性化市场需求跟踪、机器学习技术和内容本身以无缝方式人组，以创立个性化的内容体验。什么是智能内容（智能影像）智能内容意味著内容本身受到读者或影音内容的影响，网卓新闻网，根据人工智能技术、用户个性化市场需求跟踪、机器学习技术等创立一个大同小异物理世界的内容，可以是音视频或文字图像，内容本身不会根据批量用户或单个用户而变化。

我们早已看见了这个领域的第一批先行者。TikTok整个内容体验是由短视频、影音内容序列驱动的，如果用户不愿，通过算法采购和编织在一起。

每个用户根据观赏历史和用户个人资料看见有所不同的个性化 “整体”。与此同时，Netflix最近开始测试新形式的对话内容（电视剧集，例如Black Mirror：Bandersnatch），其中用户自己的自由选择直接影响内容体验，还包括对话和故事情节。

还有更加多正在展开中。通过Love Death＆Robots系列，Netflix正在尝试系列中的剧集顺序，以有所不同的顺序为有所不同的用户获取剧集。交互式影音内容早期应用于体育赛事流媒体，用户可以要求遵循哪个特定流以及她如何与现场内容交互，例如，重绕流并基于她自己的兴趣找到关键时刻。

同时，我们看见机器学习技术用作创立想象的人，生物和场景的影像。当前系统可以修复和转变整个视频，例如通过转变视频结构，场景，光照，环境或中心人物。此外，影谱科技回应，AI智能影像解决方案需要分解有所不同类型的视频。现在，TikTok的个人短片将通过AI智能影像系统自动自由选择个性化效果，而整个视频可以根据用户量身自定义移植版。

或者，Netflix的交互式内容中的选项不会影响情节交错，对话甚至是音轨、视频帧，这些自由选择是根据用户爱好自动分解的。事实上，智能影像解决方案在流媒体领域的充份应用于在推展“个性化的智能内容将沦为新闻”。影谱科技回应，其自动化内容生产系统使用NLP技术、自研的MAPE生产引擎，可以大规模分解中较短易懂、甚至创意的新闻可视化内容。

目前，媒体公司用于其自动内容创立系统或“机器人记者”来创立从原始文章到影音剪辑和可视化的新闻材料。通过内容雾化（将内容分解成为小的模块化信息块）和机器学习，可以大量减少内容生产以反对智能内容创立。如何创立包括有所不同体验的智能内容（智能影像）内容本身被视作一个递归和可配备的商品或过程，而不是在公布时已完成的现成静态整体。最重要的是，内容体验的核心建构再次发生了变化：智能内容由雾化的模块化元素构成，可以根据有所不同的规则对其展开改动，改版，新的混合，更换，省略和转录。

此外，如果限于，可以重复使用过去制作的内容模块，内容的设计和研发更加像软件一样可以递归。目前，大量的人力和计算资源被用作为内容发给和引荐系统打算内容，从智能新闻应用于到按市场需求传输服务。

对于智能内容，内容创立及其对公布和发给渠道的打算并不是一个分开过程。忽略，叙述和定义内容的原数据和其他不可见功能从一开始就是内容创立过程中不可或缺的一部分。通过智能内容，故事情节图像或视频本身沦为递归对系统循环的组成部分，其中用户的动作，情感和其他信号等从整个内容消费周期创立和引荐内容体验。

通过智能内容功能，新闻较短视频或流媒体可以为有所不同的内容帧内元素展开递归和管理，如娱乐流媒体内的明星更换、流媒体内的道具创立等应用于，都将显得易如反掌。

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