冬季恋歌

冲刺四季度｜市国资委：不断推进市属国有企业优化升级 确保完成全年目标任务_我的网站

A |     IT之家 7 月 21 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（7 月 20 日）发布博文，报道称谷歌 DeepMind 发布 GenCeption 模型，将预训练的视频生成器重新用于深度估计和分割等经典计算机视觉任务。         IT之家援引博文介绍，大语言模型在学习预测下一个 Token 的时候，在训练过程中往往需要吸收语法、世界知识和上下文关系等内容。         但是在计算机视觉领域，视觉模型缺少等效的训练方法，主要由专业模型主导，包括用于分割的“Segment Anything”和用于深度估计的“Depth Anything”，每个模型都使用其特定的架构。

B |     市国资委积极贯彻落实全市冲刺四季度打赢攻坚战动员部署会议精神，坚决执行省委、市委关于做好四季度工作的部署要求，准确把握当前形势任务，统一思想、狠抓落实，全力以赴拼经济、抓发展、求突破，努力完成全年经济社会发展目标，坚决打赢攻坚之年攻坚之战。         　　为有效盘活闲置资产，市国资委组织研究企业闲置锅炉房改建充电桩事宜，项目由城建集团牵头，现已完成《抚顺市国有闲置锅炉房改建充电桩项目报告》。

C | 该项目拟改建闲置锅炉房及场地11处，覆盖我市四个行政区，计划改造投资1653.8万元。

D |          谷歌 DeepMind 团队为此提出 GenCeption 模型方案，尝试将一个“生成视频”的 AI 模型逆向改造成一个能“理解世界”的视觉分析引擎。

E |          　　抚顺城建集团有限公司党委书记、董事长邓奇志说：“ 目前，已明确闲置锅炉设备处置程序，完成了对相关闲置设备的现场核查及台账清查，将在招标及价值评估后，按程序对锅炉设备进行公开转让或拆除另存。         GenCeption 打破了传统计算机视觉“一个任务一个专用模型”的格局，仅凭单一模型就能同时做好深度估计、图像分割、3D 姿态估计、表面法线预测和相机姿态估计等核心视觉任务。

F |          GenCeption 基于阿里巴巴开源视频模型通义万相 Wan2.1 系列训练，与传统扩散模型需多步去噪不同，GenCeption 在一次前向传播中完成预测，从而提升视觉任务处理速度。继而建设充电站，服务广大新能源车主，助力抚顺经济增长。”          　　前三季度，市国资委持续推进公益类企业降本增效，深度激发竞争类企业市场活力，着力推动功能类企业转型发展；          　　重组整合企业4户，压减企业8户；          　　向央企推介项目29次，完成华润电力抚顺顺城200MW风力发电项目，分布式光伏、集中或分散式风电项目，胜利开发区500MW风电光伏一体化项目和抚顺市基础设施建设等4个项目签约，计划总投资69亿元；          　　积极发展康养、充电桩产业及龙岗山全季旅游新业态，努力打造我市全季旅游新引擎；          　　扎实开展三项制度改革，通过经理层任期制和契约化、“一利五率”考核等措施，建立了刚性考核、充分激励、刚性兑付的体系，激发企业干部干事创业能力。模型通过文本提示指定任务，可输出深度图、表面法线图、分割掩码，并可处理相机运动表示。         　　市国资委副主任张小月说：“ 市国资委坚决贯彻落实市委关于做好四季度工作的部署要求，带领国资系统全体干部职工切实把思想和行动统一到会议精神上来，以实干精神冲刺四季度，确保今年收好官、明年开好局。”          　　下一步，市国资委针对公益类企业，以成本控制及服务质效双提升为主要目标，通过合理安排用工、严控维修维护成本、加强闲置资产盘活等方式，不断降本增效；功能类企业增强服务能力，加大向上争取资金力度，紧盯市场需求，提升创收能力；竞争类企业充分利用康养和新能源扶持政策，发展养老产业和充电桩产业，在民生领域发挥国有企业引领作用。         训练数据以合成为主。论文称，数据集仅包含 7500 段视频，由 800 个数字人体模型与 200 段动作捕捉序列组合生成，再通过 Blender 在不同背景和镜头角度下渲染。         泛化方面，GenCeption 几乎只在单人合成视频上训练，但可处理真实多人视频，也可迁移到动物和类人机器人类别。         　　张小月还说：“国资委将扎实开展好国有企业改革深化提升行动，把改革摆在更加突出位置，进一步优化组织架构、加强企业监管，着力明晰发展定位、实现降本增效、规范运营行为，不断推进市属国有企业优化升级，确保完成全年目标任务，为打好打赢攻坚之年攻坚之战作出国资国企新的更大贡献。论文称，部分输出细节甚至超过训练时 Blender 渲染结果，可保留猫胡须和单根发丝边缘。

G | ”                    责任编辑：刘春阳。         性能方面，论文给出两组处理时间数据：小模型处理 81 帧视频约需 6 秒；大模型参数量为 140 亿，处理同样长度视频约需 10 秒。         参考。

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