樂(lè)逗游戲是《三劍豪》安卓版大獲成功的幕后推手,作為《三劍豪》安卓版的獨(dú)代發(fā)行商,不僅以國(guó)內(nèi)ARPG手游簽約價(jià)的最高紀(jì)錄拿下,更在推廣上不遺余力,邀請(qǐng)人氣美女陳妍希作為代言人,幫助游戲短時(shí)間內(nèi)吸引了大批玩家擁躉。
《三劍豪》是風(fēng)際游戲研發(fā)的國(guó)內(nèi)首款3D武俠類ARPG手游,采用高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)3D渲染技術(shù),同時(shí)擁有國(guó)內(nèi)頂級(jí)聲優(yōu)配音,從視覺(jué)和聽覺(jué)給玩家?guī)?lái)立體享受?!度齽馈芳辛藬?shù)百位經(jīng)典俠客,集角色扮演、養(yǎng)成策略于一身,讓玩家體驗(yàn)最真實(shí)的江湖刀光劍影。
由于采取端游的長(zhǎng)線運(yùn)營(yíng)模式,通過(guò)不停地內(nèi)容迭代以及強(qiáng)調(diào)不同階段玩家的交互,《三劍豪》的游戲生態(tài)長(zhǎng)期維持在非常活躍的狀態(tài),產(chǎn)品的生命周期也持續(xù)延長(zhǎng),在上線一年以后,仍保持了穩(wěn)步遞增的勢(shì)頭。
“此前樂(lè)逗游戲代理《三劍豪》安卓版在中國(guó)區(qū)的發(fā)行就非常成功。”風(fēng)際游戲CEO張?chǎng)硎荆?ldquo;在競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈的手游市場(chǎng),優(yōu)秀的內(nèi)容更加需要優(yōu)秀的發(fā)行合作伙伴。有了之前愉快的合作經(jīng)歷,讓我們對(duì)和樂(lè)逗游戲的進(jìn)一步合作充滿信心。”
“樂(lè)逗游戲的定位是精品游戲發(fā)行商,《三劍豪》的音畫、故事、人設(shè)到用戶體驗(yàn)都是當(dāng)之無(wú)愧的武俠精品。”樂(lè)逗游戲創(chuàng)始人兼CEO陳湘宇表示,未來(lái)樂(lè)逗游戲會(huì)用多元化的營(yíng)銷推廣和強(qiáng)大的渠道覆蓋,讓《三劍豪》在安卓和蘋果兩大領(lǐng)域更創(chuàng)佳績(jī)。
中重度游戲生命周期長(zhǎng),用戶忠誠(chéng)度高,同時(shí)也能為公司帶來(lái)更高的ARPU值(每用戶平均收入)。樂(lè)逗游戲認(rèn)為,雖然現(xiàn)階段游戲手游整體的用戶新增在放緩,但是目前但玩家中的大部分還屬于初級(jí)用戶,中重度游戲還具有很高的成長(zhǎng)空間。
從《三劍豪》開始,樂(lè)逗游戲開始在中重度手游上加大布局力度,2014年第4季度公司休閑游戲與中重度游戲帶來(lái)的收入比例約為7:3。在2季度,樂(lè)逗游戲還將發(fā)行兩款重度手游:《蒼穹變》和《亂斗之王》。
樂(lè)逗游戲的這一布局已經(jīng)成效顯現(xiàn),由于加快了中重度游戲的布局,并成功將一批用戶培養(yǎng)成為中重度手游玩家,這讓Q4中重度游戲收入占比提升。公司2014年第四季度平均月活躍用戶數(shù)(MAUs)同比增長(zhǎng)21.5%達(dá)到1.11億;當(dāng)季每用戶平均收入(ARPPU)明顯增長(zhǎng),較第三季度的13.2元環(huán)比增長(zhǎng)20.5%至15.9元,同比增長(zhǎng)120.8%。平均月付費(fèi)用戶達(dá)到690萬(wàn)人,付費(fèi)轉(zhuǎn)化率也提升至6.2%。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。