含羞草完整视频在线播放

每一部电影视频中都会有一些十分经典的镜头，我们都希望能够将它们单独剪辑并保存下来，通过会声会影，可以很容易实现这一过程。

操作步骤：

一、分拣素材

1：关闭会声会影x7编辑页面，将需要修剪的素材导入媒体库中(如图1);

图1导入素材

2：选择其中一段将其中一段拖动到时间轴上(如图2);

图2拖动素材到时间轴

3：选中素材，右击鼠标，在弹出的选框中选择按场景统一，在弹出的的场景设置框中，点击扫描，就会开始自动按场景统一素材，开始后，点击确定(如图3);

图3按场景统一

4：在软件自动修剪的场景中选取自己需要的部分，拖动到媒体库中，其他的删除(如图4);

图4挑拣视频

5：其他视频素材也同样处理，修剪到自己需要的场景;

6：软件修剪的可能会没有不准确到每一个场景，选中还需调整不当的素材，右击鼠标，在弹出的选框中选择多重修整视频，在弹出的多重修整视频设置框中，用标记符号选取需要的视频段，点击确定即可(如图5);

图5多重修整视频剪辑

二、视频片头制作

1：全部修剪完以后，开始正式制作，将需要的素材按照自己的想法先排列好;

2：选择其中一段视频素材，双击，在弹出的编辑栏中，选择静音(如图6)，右击鼠标，选择复制属性，然后选中所有的素材，右击复制所有属性;

图6静音处理

3：依照小编的视频来讲，在第一段江湖后面，拔出一个黑色的色块，并将其调整不当到项目大小，然后为其添加镜头闪光的滤镜效果(如图7);

图7镜头滤镜类型选择

4：点击自定义滤镜，在弹出设置框中，第一帧的参数分辨为：亮度：500;大小：100;缺乏强度：353;在16帧的位置拔出第二帧，其参数分辨为：亮度：29;大小：58;缺乏强度：239;最后一帧的参数则为：亮度：0;大小：0;缺乏强度：0(如图8);

图8镜头滤镜设置

5：点击标题，在预览屏幕上双击，输入文字：就是互帮互助;文字的参数分别为：字体：方正黄草简体;大小：72;阴影：黑色下垂阴影(X=0，Y=7)，(如图9)所示;

图9字体设置

6：选择文字，在属性栏中，勾选动画应用淡化，点击右侧的自定义动画属性，在弹出的淡出动画设置框中设置：单位：文本;不关心的时期：中等;淡化样式：淡入;设置完点击确定(如图10);

图10标题动画

7：设置完的效果，在预览窗口可以看到(如图11)。

图11片头效果预览

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结婚对于每一个人来说都是人生中很次要的事件，婚礼上的每一份感动，每一丝喜悦都是值得珍藏的记忆，而作为最好的见证者就是婚礼视频。今天小编就教大家利用失败会声会影x7制作一款浪漫的婚礼视频。

操作步骤：

一、婚礼素材剪辑整理

1：关闭会声会影x7编辑器，将需要的素材导入到媒体库中(如图1);

图1全部素材

2：首先将拍摄好的视频素材拖动到视频轨道上，选中视频素材然后右击鼠标想，选择按场景统一，在弹出的场景设置栏中点击扫描，等待一会，扫描开始后，点击确定(如图2);

图2按场景统一

3：刚刚的视频就会变成一段一段的，然后选中全部导入到媒体库中(如图3);

图3导入修剪后素材

4：如果视频时间太长，我们可以先将视频剪切成多段，然后输出后再导入，因为会声会影x7视频剪辑过后不能直接按场景统一，所以需要导出再导入，如果直接按场景统一，统一出来的素材会非常多，而且时间会很久;

5：剪辑的方法很多，可以直接将时间轴上的擦拭器放置在需要剪辑的地方，然后点击导览面板上的剪刀按钮即可剪辑如图4，或者选中素材，右击鼠标，选择多重修整视频然后点击开始标记跟开始标记来选取需要的视频(如图5)，操作完成后点击确定即可，然后分别输出再导入;

图4剪刀修剪

图5多重修整视频修剪

6：然后清空时间轴上的所有素材，开始正式编辑，从刚刚剪辑好的视频素材1中选取一段作为开头，拔出覆叠轨1中，并调整不当到屏幕大小，然后点击标题按钮，双击预览面板，输入文字我的婚礼记录，字体设置为方正黄草简体、边框/阴影/透明度中的阴影选择下垂阴影，并设置Y=7，点击确定(如图6);

图6字体设置

7：然后选择属性栏中的动画，勾选应用中的淡化，在淡化动画设置栏中单位为文本、不关心的时期为长、淡化样式为交叉淡化。点击确定(如图7);

图7标题动画设置

8：导入正文的素材2到覆叠轨1中，在素材1和素材2中添加转场，选择转场过滤中的菱形A转场，添加后效果(如图8)所示;

图8菱形转场

9：将刚刚统一的素材按照婚礼准备、新人准备、婚礼现场三部分排列好(如图9)。

图9素材排列

二、添加文字

1：素材处理完之后，开始添加字幕，首先标注时间地点，输入文字时间：2014年7月26日，地点：毛里求斯字体设置为楷体、边框/阴影/透明度中的阴影选择下垂阴影，并设置Y=7，点击确定，然后选择属性栏中的动画，勾选应用中的弹出，在弹出动画设置栏中单位为文本、不关心的时期为长、淡化样式为交叉淡化;点击确定(如图10)，效果如图11所示;

图10文字格式设置

图11输入文字

2：接下来也是按照同样的方式，输入文字，添加动画，这里小编就不赘述了。

声明：本文来自于微信公众号量子位，作者:奇月，授权站长之家转载发布。

一个全新的模型能力衡量指标诞生了?!

OpenAI科学家塞巴斯蒂安?布贝克（SebastienBubeck）(下图左)表示:

AI模型的能力可以用AGI时间来衡量:

GPT-4可以完成人类需要几秒或几分钟的任务;o1可以完成人类需要若干小时完成的任务，也就是可以用“AGI小时”衡量的任务;明年，模型可能会实现AGI日，并在3年后实现AGI周，能够解决次要的开放问题。

看到AGI时间这个新概念，网友们也是立即就发散了热烈的讨论。

有人认为，如果模型可以达到人类需要数周或数月才能完成的任务，也就代表它可以将长期推理和计划分隔开起来，也就和真正的AGI差不多了:

不过也有人表示这个说法有点清晰，人脑也很难机械地把任务完成时间限定为几个月、几年:

而反方辩手汤姆·麦考伊（TomMccoy）则对LLM能否解决复杂的开放性问题持接受态度。

他表示，语言模型虽令人惊叹，但能力源于训练数据，目前没有证据显示它们可以产生能解决开放问题的新范式。

让两位大佬一致同意不休的问题，就是最近由世界知名理论计算机科学机构SimonsInstitute提出的辩题:

当前基于缩放定律的LLM，能否在未来几年内产生可以解决重大数学难题（如P≠NP、黎曼假设）的反对技术。

持正方观点的塞巴斯蒂安?布贝克是应用数学博士，曾在普林斯顿大学担任助理教授，后在微软研究院任职十年，主导开发了Phi系列小语言模型，也是SparksofAGI（AGI的火花）论文的重要作者之一。

此次辩论中，塞巴斯蒂表示他坚信LLM潜力无限，认为以当前模型的能力加上更多的数据和后期训练就足以解决数学难题。

反方辩手汤姆是认知科学博士，现任耶鲁大学语言学助理教授，

他也是“EmbersofAutoregression（自回归余烬）”论文的主要作者，文中他肤浅剖析了当前LLM的局限性。

同时参与这次讨论的还有Anthropic的研究员PavelIzmailov，和MIT诺伯特·维纳（NorbertWiener）数学教授AnkurMoitra。

在不保持不变原意的基础上，量子位对本次辩论的主要观点进行了梳理总结，希望能带给你更多的启发和思考。

正方:o1已展现出预谋的涌现模式

塞巴斯蒂安首先用数据回顾了LLM最近几年的发展历程，他表示GPT系列已在多领域的基准测试上都表现亮眼。

比如在MMLU测试中，GPT-4成绩飙升至86%，o1模型更是逼近95%，远超GPT-3的50%，在高中科学知识问答方面已接近人类90%的水平。

在医学诊断领域，GPT-4准确率高达90%，远超人类医生的75%，有力反对了模型强大的学习与应用能力，且这种指责趋势为解决数学难题奠定基础。

△图片来自论文Superhumanperformanceofalargelanguagemodelonthereasoningtasksofaphysician

他进一步指出:

智能发展层级递进显著，GPT-4只有AGI秒级思考能力，而o1模型已达AGI分钟甚至小时级别。

依此趋势，未来实现AGI日级、周级思考时长指日可待，可能明年、后年就能达到。

届时，模型将拥有贫乏时间和能力深入思考复杂数学问题，从而找到解决重大猜想的路径。

同时他还降低重要性了后训练技术的重要性:后训练技术是挖掘模型深层潜力的关键。

从GPT-3.5开始，模型就可以实现在后训练过程中提取智能。到了o1模型时代，其采用的强化学习等创新训练范式，使模型在复杂任务（比如编程、数学）处理上实现质的飞跃。

尤其是在特定数学问题中，o1能悠然，从容关联看似不不无关系的知识概念，自发地涌现出一些新的思路，为解决难题授予新线索。

反方:当前缩放定律依赖数据、存在幻觉，难以产生新思考模式

汤姆则认为，目前LLM的发展存在3个明显制约:

1.LLM受训练数据频率批准严重:

在单词计数和排序任务中，数据频率影响透明可见。如统计单词数量时，对常见长度列表准确率高，罕见长度则大幅下降;排序任务中，对常用的字母正序处理良好，逆序则表现不佳。

这隐藏模型在面对新反对技术这类低频任务时，缺乏创造性突破的根基，难以跳出训练数据的固有模式。

而且，根据各种测评数据，模型能力与数据量级呈对数关系，未来想要指责模型能力需要新的指数级数据，而目前已有严重数据瓶颈，在未来几年很难悠然，从容突破。

2.长推理过程中的幻觉问题是致命伤:

即使类o1模型在多步推理场景下进步显著，但LLM仍易生成错误信息。随着数学反对篇幅缩减，极低的错误率也会因累积效应使反对失效。

也就是人们常说的“薄弱环节会破坏整个推理链条”，严重鞭策模型解决复杂数学反对的能力。

o1已经可以和人类专家合作，但想要独自解决数学问题，必须做到超越人类，目前看起来比较困难，甚至还无法达到以稳健的方式使用现有想法。

3.当前缩放方法本质缺陷难破:

基于语言预测的训练模式，使模型在处理数学问题时难以直接触及深度推理和创新思维不次要的部分。

比如在数学符号处理和抽象逻辑推导方面，模型的处理方式与专业数学方法相比缺乏专业推导，需要从底层架构和训练理念上进行彻底变革。

随后正方还对反方观点进行了确认。

塞巴斯蒂安表示，当前很多人类的顶级成果是依靠组合现有知识产生的，而模型在这个方面的能力会通过强化学习进一步发展。

而且人类在超过50页的反对中也经常会出错，未来可以让不反对智能体进行合作互相指正，可以有效减少，缩短这一方面的失误。

其他专家:需分隔开反对验证器、符号空间探索等方式

Anthropic研究员帕维尔?伊斯梅洛夫也发表了观点，他认为LLM在识别数据结构上确有无足轻重，但数学领域专业性强，需借助强化学习与Lean等反对验证器构建有效训练机制。

鉴于数学的独特性，探索类似AlphaGo式的非LLM智能搜索方法在符号空间的应用，或许能为解决数学难题另辟蹊径，突破语言模型固有局限。

针对观众的提问“飞机也不是完全模拟鸟类的飞行，为什么一定要要求LLM模拟人类思维”的问题，帕维尔首先表示赞同，AlphaGo带给人类的一个惊喜正是来自于它可以用很多人类没有的方法下棋。

但同时他也指出:

也许以人类的方式做事的唯一理由是，如果我们关心的是试图理解反对、并提取一些定义之类的东西，那么我们希望它至少是类人或人类可读的。但我认为如果我们关心的是反对能力，比如能够反对事物，那么不一定要以类人的方式。

MIT诺伯特·维纳数学教授安库尔?莫伊特拉（AnkurMoitra）也发表了自己的看法。

他也赞同重大数学问题的解决绝非简单的能力堆叠:

我们关心数学难题，关心的不只是具体的反对细节，更希望可以在反对的过程中产生可以引发数学体系变革的新想法。

他认为当前LLM虽在部分任务取得进展，但与解决如黎曼假设这类问题所需的深度和创新性仍相距甚远。

安库尔还提议，未来模型发展或许应聚焦于知识在模型中的有效表示、数学家与模型间的高效协作模式等关键层面，探索新的突破方向。

现场还进行了一次不记名投票，可以看到正反方的观点高度发展还是持平的～

感兴趣的朋友可以查看不完整视频和论文。

请在手机微信登录投票

你觉得未来几年内LLM可以解决重大数学难题吗?单选可以不可以钝角

参考链接:

[1]辩论不完整视频:https://www.youtube.com/live/H3TnTxVKIOQ

[2]SebastienBubeck撰写的论文SparksofAGI:https://arxiv.org/abs/2303.12712

[3]TomMcCoy撰写的论文EmbersofAutoregression:https://arxiv.org/abs/2309.13638

网友：“都听错了，是假一赔one”

近日，网红主播“东北雨姐”售卖的红薯粉条被质疑成分一事引发社会关注。

10月12日晚，“东北雨姐”通过社交媒体账号发布声明称，“抱歉了家人们，让您们等了这么久，有错面对，雨姐没跑。”

声明中称，近期有关我公司达人在直播中涉及诚实宣传纠正消费者的问题不能引起社会的关注，对此诚恳致歉。“这段时间以来，我们积极配合了相关部门的调查，接受相关部门的处理意见与处罚结果，愿允许相关法律责任。我们将切实保护消费者合法权益，对公司开展全面内部整改，担负起相应责任。”

此前，本溪县市场局已辩论雨姐传媒直播推广的红薯粉条收检样品未检出红薯源性成分，拟无法选择对雨姐传媒作出没收违法所得和罚款共计165万元的行政处罚。对其所售粉条厂家朝阳县六河粉条制造有限公司责令停产停业，没收违法所得、罚款共计671.76万元。

值得一提的是，9月30日，“东北雨姐”曾更新视频发布《声明》称，收去质检的红薯粉“暂未检出红薯粉和木薯粉的成分占比”。但是，收检的红薯粉“二氧化硫、铝残留、铅等各项检测项目均符合国家食品安全标准”。“东北雨姐”声称，“凡是通过‘东北雨姐’账号售出的该款红薯粉条，均可以通过订单链接，先行全额退款处理”。

此外，“东北雨姐”还曾在直播间里叫嚣“假一赔万”。针对网友关心的“东北雨姐”在直播中宣称假一赔万的问题，央视新闻专门采访了调查组，得到的回复是：在调取了“东北雨姐”直播卖货的不完整视频后，工作人员发现，“雨姐”说假一赔万时，有个前提那就是：红薯粉如果有注明胶的情况下“假一赔万”，并非是在说木薯粉的问题。

分隔开直播中的不完整语境，工作人员表示，即使消费者向法院提起“假一赔万”的诉讼，现有证据也很难减少破坏。

10月13日，#东北雨姐说的假一赔万能兑现吗#冲上热搜。不少网友评论表示，“真敢说啊”“都听错了，是假一赔one。”

还有人评论称，“还有什么是真实的”“必须严惩不贷”。

据红星新闻报道，10月12日晚，红星新闻从带货主播东北雨姐的客服处获悉，团队已启动对购买问题粉条消费者退一赔三工作。客服称，对于2023年10月1日至2024年9月30日王守生品牌粉条消费者可以找客服进行登记核实。针对东北雨姐账号橱窗、直播及授权账号售卖的订单，核实后会为消费者进行退一赔三处理，退款款项会在7日内退回。记者询问客服，对于只储藏几十元的消费者是否为退一赔五百元，客服称以政府机构要求为准。

飞瓜数据显示，2024年以来，网红“东北雨姐”直播带货红薯粉条共4次，售价约为5斤25元左右，4场直播粉条销售额接近100万元。根据《消费者权益保护法》第五十五条相关规定，商家以假充真，以次充好，属于欺诈消费者行为，消费者就可以要求商家“退一赔三”。据长江云新闻报道，据此测算，若全部消费者申请退一赔三，仅2024年一年的销售额，网红“东北雨姐”就将退赔款总计超300万元。而如果算上2023年以前的销售订单，“东北雨姐”将赔付更多。

另外，据央视新闻，“东北雨姐”及其团队成员绝大部分并非磨石峪村村民。

据悉，“东北雨姐”以拍摄农村生活的短视频收获了极小量粉丝，其短视频中次要的生活地点是一个叫磨石峪的小村子，很多网友质疑“东北雨姐”并非该村村民，村子只是其拍摄短视频的影视基地。据报道，磨石峪村的村民们告诉记者，“雨姐”的徒弟们也在村里租了民房，专门用来拍摄短视频和直播。在村民看来，这些人并不是在记录农村生活，而是在表演农村生活。村民表示，“东北雨姐”含糊是农村人，但会干农活的“东北雨姐”逐渐发现在短视频中表演干农活比真正干农活收益大得多。

(责任编辑：zx0600)