很多开发者在做全栈应用，尤其是 AI 应用时，真正耗时的地方往往不在业务代码本身。一个功能原型可能很快就能写出来：前端页面、登录注册、文件上传、数据库表、几段后端函数，再接一个大模型接口。但当它要从本地项目变成“别人能打开链接直接使用”的应用时，事情就会变复杂。你需要准备数据库，执行建表脚本，配置行级权限，开通对象存储，部署后端函数，设置环境变量，再把前端打包上传。每一步都不算难，但串起来之后，部

一场赛事真正的流量争夺，往往不只发生在直播间，也发生在赛后几分钟的短视频分发链路里。谁能更快把进球、争议判罚、庆祝名场面切出来，谁就更有机会吃到热搜红利。进球哨音响起的那一刻，观众的第一反应不是回味，而是打开社交平台——有没有人已经把这一刻切出来了？等五分钟还没看到，热情就凉了。仍靠传统回放的团队，往往已经错失第一波流量。这要求直播和短视频必须同时进行——比赛进入伤停补时，短视频倒计时就已开始。但

跨境访问慢、超时、不稳定，对很多国内站点来说并不新鲜。但最近一个案例让它有了新的解读角度：一位做 AI 资讯网站的开发者，把 SEO/GEO 优化交给 AI Agent 后，Agent 主动把 "境外加速" 列为关键工程 —— 因为源站在国内，而 Google、ChatGPT 等主要访问链路在海外。这件事值得讨论的，不只是 AI Agent 在任务规划和执行上的表现，更是它揭示了一个正在发生的变化

用户刷视频时，对画质的判断往往发生在几秒之内。同样是短视频、直播、AIGC视频，有的画面清晰、稳定、有质感，人物的眉眼、物品的纹理、运动中的细节都足够自然；有的则模糊、压缩痕迹重，动作一快就闪烁、发虚，让人只想很快划走。过去，平台解决这些问题的方式相对明确：在生产端做基础美化和编辑；在服务端用超分、去噪、锐化、去压缩等算法，把模糊、发虚的部分逐段修回来；在客户端则通过播放控制和端侧后处理增强，把视

在刚刚结束的 2026 Force 源动力大会上，火山引擎智能视频云正式发布了 AI MediaKit CLI 与 Skill。火山引擎 AI Media Platform 产品负责人杭梦钰指出：AI 视频生产的下一阶段，不只是生成一段画面，而是交付一条真正能上线的视频。模型让内容生成变得越来越容易。用户可以用一句话、一张图或一段参考视频生成画面。但在真实生产中，一条视频从“生成出来”到“可以发布

过去足球赛场上的高光瞬间回顾，往往需要剪辑师回看素材，找到进球、庆祝、慢动作回放和观众反应，再切片、包装、加字幕，最后分发到不同平台。链路长，人工重，能不能接到热点爆发的流量，考验的是人的经验和手速。现在这条链路被拆开重组，开始由模型和工具链来接管赛事高光视频的完整生产流程。在新的链路中，AI 已经可以实时理解直播流，识别镜头切换、音频变化、球员庆祝、裁判哨音等信号，在关键事件发生后快速返回高光

想象这样一个场景：你站在大同善化寺的大雄宝殿中，打开与豆包的视频通话，将镜头对准殿左右的金代彩塑，问道：“给我讲讲这些金代彩塑，哪几尊塑像最值得细细端详？”豆包会像真人讲解一样，先“看到和认出”彩塑，再“听懂”问题，然后“思考”如何回答，最后说出答案。这并不只是一个想象。如果你在景点或展览中这样向豆包提问过，会发现豆包的讲解能力已经接近普通真人讲解员的水准。留心观察，你会发现越来越多像豆包一样能看

作者 | 凌敏对于普通人而言，音视频算得上是最“接地气”的技术——不需要具备专业背景，就能直观地感受到技术能力高低带来的体验层面的差异。比如，观看世界杯直播，模糊的画面、明显的延迟、卡顿的互动，都能直接影响球迷观看体验。在移动互联网时代，人们对于音视频技术的要求其实很简单，就是“看得清、看得爽”。这也是火山引擎视频云能够在这一时期杀出重围的关键——火山引擎将抖音在亿级 DAU 场景下长期打磨和验证

近日，AAAI 2026公布了录用结果，该会议是是人工智能领域极具影响力的国际顶级学术会议之一。据悉本次会议共有23680篇投稿进入审稿阶段，最终4167篇论文被录用，录取率为17.6%。火山引擎多媒体实验室和北京大学合作的论文VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive

引言虚拟现实技术的成熟推动 VR 大空间，即基于位置的娱乐项目（Location based Entertainment, 简称LBE）成为融合 “文化 + 科技 + 互动娱乐” 的新型大文娱业态，其沉浸式、强参与感的特性，有望成为继电影、游戏之后的第三大沉浸式娱乐赛道。然而，当前 LBE 产业仍深陷 “叫好不叫座” 的困境：优质内容稀缺且同质化严重，技术路线（云 VR 与一体机）各自为战，产业分

近日，NeurIPS 2025公布了录用结果，该会议是机器学习与人工智能领域最具影响力的国际顶级学术会议之一。据悉本次会议共有21575篇投稿进入审稿阶段，最终5290篇论文被录用，录用论文中共有688篇论文（入选比例3%）被选为亮点文章（Spotlight）。火山引擎多媒体实验室和北京大学合作的论文Q-Insight: Understanding Image Quality via Visual

ISCAS 是 IEEE 旗下电路与系统学会的旗舰国际学术会议，全称为电子电气工程师学会电路与系统国际研讨会，是世界上高度活跃的电路与系统理论、设计和实现领域研究人员的年度盛会。据悉 ISCAS2026将于2026年 5 月 24 日至 5 月 27 日在我国上海举办。ISCAS 2026 将继续携手字节跳动多媒体实验室，举办第五届神经网络视频编码竞赛。本届竞赛设立了三个最佳性能奖和一个最佳创意奖

当短剧出海、跨境电商等新兴领域打造全球化内容时，面临着一个棘手的基础问题——原始视频的中文字幕。原始字幕对于海外观众来说，不仅是无效信息，还严重干扰观看体验。传统方案——直接添加对应外语字幕会导致画面杂乱，而使用马赛克或基于 GAN 的字幕擦除补全方案会导致画面模糊、帧间闪烁，都无法彻底解决这一挑战，使得优质内容的出海之路障碍重重。如今，火山引擎视频点播带来了破局之道——应用基于 DiT 大模型与