CNET科技資訊網(wǎng) 4月29日 北京消息(文/齊豐潤(rùn)): 流量變現(xiàn)對(duì)于許多企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)都不是一件輕松的事情,如何通過(guò)流量來(lái)實(shí)現(xiàn)變現(xiàn),對(duì)于他們來(lái)說(shuō)也相當(dāng)關(guān)鍵。4月28日下午,赤子城在第8屆GMIC全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上向全球公布覆蓋6億用戶的移動(dòng)變現(xiàn)廣告平臺(tái)PingStart 。
PingStart由赤子城自主研發(fā),是結(jié)合了源自硅谷核心技術(shù)的商業(yè)化平臺(tái)。通過(guò)實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)系統(tǒng)和基于場(chǎng)景化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)推薦引擎,PingStart極大提高了轉(zhuǎn)化率與eCPM,成為移動(dòng)出海領(lǐng)域變現(xiàn)效率最高的廣告平臺(tái)。
今年3月,赤子城宣布對(duì)全球增速最快的移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)LeadHUG的全資收購(gòu),以強(qiáng)化其為全球廣告主提供優(yōu)質(zhì)流量入口的服務(wù)能力。而此次正式公布的PingStart商業(yè)化變現(xiàn)平臺(tái),則是面向移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)鏈條的開(kāi)發(fā)者一側(cè),搭建幫助出海開(kāi)發(fā)者變現(xiàn)的基礎(chǔ)設(shè)施。
赤子城聯(lián)合創(chuàng)始人、COO李平在發(fā)布現(xiàn)場(chǎng)表示,PingStart平臺(tái)的開(kāi)發(fā)源于赤子城對(duì)于移動(dòng)應(yīng)用流量變現(xiàn)的豐富經(jīng)驗(yàn)。赤子城一直堅(jiān)持在Solo系統(tǒng)產(chǎn)品上加入原生廣告,這些嘗試非但沒(méi)有像業(yè)界普遍擔(dān)心的那樣影響應(yīng)用產(chǎn)品品質(zhì),反而使赤子城在獲得收益的同時(shí),旗下數(shù)款產(chǎn)品獲得谷歌認(rèn)證的年度全球最佳應(yīng)用殊榮。
PingStart的核心技術(shù)之一,是由前IBM科學(xué)家、來(lái)自卡耐基梅隆大學(xué)的Ji Hao博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的Solo Aware大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。作為全球首款基于場(chǎng)景化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)推薦引擎,通過(guò)精準(zhǔn)匹配算法,Solo Aware可以根據(jù)用戶不同的使用場(chǎng)景推薦相關(guān)廣告,有效提高點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率等關(guān)鍵變現(xiàn)數(shù)據(jù)。
李平在現(xiàn)場(chǎng)表示,場(chǎng)景化廣告對(duì)于達(dá)成效果有著非常重要的影響,通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)用戶的行為軌跡進(jìn)行分析,在正確的時(shí)間、正確的地點(diǎn)將信息推送給正確的人,這對(duì)實(shí)際的變現(xiàn)也有著相當(dāng)重要的影響。
通過(guò)PingStart平臺(tái)發(fā)布,赤子城希望將移動(dòng)出海應(yīng)用變現(xiàn)的成功解決方案分享給更多的開(kāi)發(fā)者,共同促進(jìn)行業(yè)的繁榮。同時(shí),通過(guò)對(duì)移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)上下游的深度整合,赤子城不斷增強(qiáng)對(duì)其“一點(diǎn)三面”業(yè)務(wù)模型中的商業(yè)面,即全球性流量入口的布局。
在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng),琥珀天氣創(chuàng)始人兼CEO湯城和Mico 副總裁陳旺峰對(duì)流量變現(xiàn),以及與赤子城PingStart平臺(tái)的合作做了分享。兩位均表示,PingStart不但具有幫助產(chǎn)品流量變現(xiàn)收益顯著提高的核心技術(shù),同時(shí)還有一支專(zhuān)業(yè)細(xì)致的對(duì)接團(tuán)隊(duì),提供持續(xù)的個(gè)性化定制、數(shù)據(jù)分析等服務(wù)。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)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(kāi)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。