在了本地化生活服務(wù)和商業(yè)化方面,形成線上互動、線下交易閉環(huán),構(gòu)建了移動O2O平臺。
內(nèi)容上,網(wǎng)易創(chuàng)始人兼CEO丁磊提出“移動閱讀節(jié)奏”概念,新版本強調(diào)把握用戶的閱讀習(xí)慣。力求在提供內(nèi)容的同時,發(fā)掘出用戶的潛在閱讀規(guī)律。通過大數(shù)據(jù)分析得出典型用戶的閱讀節(jié)奏,順應(yīng)每個用戶的閱讀特點,通過更智能、更個性的推薦機制,關(guān)注用戶在不同情境下的不同需求,幫助用戶把碎片時間進行梳理,既考慮閱讀興趣,又兼顧不同時間段閱讀習(xí)慣,為每個用戶打造專屬的閱讀節(jié)奏。
圖為網(wǎng)易公司創(chuàng)始人兼CEO丁磊
同時,網(wǎng)易新聞抓住用戶對本地資訊剛性需求的契機,借助O2O模式,將本地服務(wù)模式融入用戶的生活中。新版本推出個一線城市。
此外,網(wǎng)易跟貼作為網(wǎng)易新聞的一大特色,也有了升級。該版本中的“跟貼”不再拘泥于普通的文字形式,而是實現(xiàn)了多媒體化升級。例如,語音跟貼、跟貼PK和跟貼彈幕,以用戶間的互動疊加,形成滾雪球效應(yīng)。
網(wǎng)易移動互聯(lián)網(wǎng)部總經(jīng)理徐詩介紹,從2011年上線至今,網(wǎng)易新聞客戶端迭代了56個版本,平均每22天更新一次,是國內(nèi)第一個精品閱讀,第一個開始建立原創(chuàng)欄目,第一個建立起用戶積分體系、活動廣場的資訊類APP。
圖為網(wǎng)易移動互聯(lián)網(wǎng)部總經(jīng)理徐詩
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這項研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機制,該方法在減少90%參數(shù)的同時實現(xiàn)10倍速度提升,在七個基準測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團隊承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻、多角度收集觀點的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗證有效性。
清華大學(xué)研究團隊首次提出情感認知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團隊通過創(chuàng)新的多智能體強化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。