今天,CDN及IDC綜合服務(wù)提供商網(wǎng)宿科技對(duì)外發(fā)布其專(zhuān)門(mén)針對(duì)移動(dòng)應(yīng)用的分發(fā)與加速解決方案—MAA(Mobile Application Accelerator,即移動(dòng)應(yīng)用加速),其實(shí)現(xiàn)了無(wú)線(xiàn)傳輸優(yōu)化技術(shù)上的重大突破,可在正常通信速率基礎(chǔ)上平均提升50%以上,大幅提升移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)體驗(yàn),可用于電商、金融、資訊、社交、O2O線(xiàn)下到線(xiàn)上等諸多領(lǐng)域應(yīng)用。
數(shù)據(jù)顯示,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的使用量已經(jīng)超過(guò)PC互聯(lián)網(wǎng),MAA移動(dòng)應(yīng)用加速解決方案的問(wèn)世,也是網(wǎng)宿正式邁入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的重要舉措。
網(wǎng)宿科技副總裁劉洪濤認(rèn)為,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將是網(wǎng)宿未來(lái)利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)的重要來(lái)源之一。過(guò)去五年,網(wǎng)宿科技收入及利潤(rùn)都保持了快速增長(zhǎng),這得益于流媒體、游戲、電子商務(wù)在內(nèi)的整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展帶來(lái)的紅利。未來(lái)3-5年,網(wǎng)宿的發(fā)展需走向縱深化,進(jìn)一步加大政府、企業(yè)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)等垂直行業(yè)的拓展,以獲得更加持續(xù)、穩(wěn)定的增長(zhǎng)空間。
據(jù)介紹,在影響移動(dòng)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程的眾多因素中,固網(wǎng)傳輸?shù)沫h(huán)節(jié)造成的延時(shí)僅占到30%左右,而移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)占70%。也就是說(shuō),在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)消耗時(shí)間占比遠(yuǎn)高于固網(wǎng)。網(wǎng)宿MAA的重要意義在于首次將互聯(lián)網(wǎng)傳輸過(guò)程的分發(fā)及優(yōu)化延伸至移動(dòng)終端,從而全面提升了固網(wǎng)以及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率,讓網(wǎng)民可以在點(diǎn)擊移動(dòng)應(yīng)用的瞬間就可以快速、穩(wěn)定、安全的訪(fǎng)問(wèn)到互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容。
在技術(shù)部署方面,網(wǎng)宿MAA移動(dòng)應(yīng)用加速解決方案僅需要在移動(dòng)應(yīng)用中嵌入SDK,四行代碼即可實(shí)現(xiàn)。其基于網(wǎng)宿CDN云分發(fā)平臺(tái),利用高效的無(wú)線(xiàn)傳輸優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的快速傳輸及調(diào)度,在提升移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)速度和可用性的同時(shí),也可以提高移動(dòng)應(yīng)用APP的使用率,并幫助網(wǎng)民節(jié)省上網(wǎng)流量。
網(wǎng)宿MAA無(wú)線(xiàn)傳輸技術(shù)可以使得鏈路優(yōu)化更加高效,上下行傳輸進(jìn)行優(yōu)化,帶寬感知及優(yōu)化,內(nèi)容智能分配。
使用網(wǎng)宿MAA加速解決方案,可以幫助移動(dòng)應(yīng)用獲得更好的用戶(hù)體驗(yàn)。比如,在手機(jī)導(dǎo)航應(yīng)用中,可以幫助信息傳輸智能選擇節(jié)點(diǎn),避免導(dǎo)航應(yīng)用因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)速度慢帶來(lái)滯后而影響導(dǎo)航的準(zhǔn)確性。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專(zhuān)家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話(huà)多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。