北京時(shí)間4月16日上午消息,谷歌剛剛面向Android平臺(tái)推出了一項(xiàng)新的移動(dòng)搜索功能,可以在用戶搜索內(nèi)容時(shí)向其展示移動(dòng)應(yīng)用安裝廣告。
這相當(dāng)于把谷歌移動(dòng)搜索頁(yè)面變成一個(gè)應(yīng)用發(fā)現(xiàn)服務(wù),對(duì)于移動(dòng)開(kāi)發(fā)者而言或許會(huì)成為一大福音。
隨著計(jì)算行業(yè)從桌面端向移動(dòng)端全面轉(zhuǎn)移,優(yōu)質(zhì)內(nèi)容往往都通過(guò)應(yīng)用來(lái)展示,在這種情況下,搜索引擎的用途便有所降低。為了解決這一問(wèn)題,谷歌在2013年推出了應(yīng)用索引,使之可以抓取部分應(yīng)用的內(nèi)容,并將鏈接顯示在搜索頁(yè)面中。
不過(guò),在初期版本中,用戶必須首先安裝相關(guān)應(yīng)用才能通過(guò)鏈接查看內(nèi)容,今年早些時(shí)候則開(kāi)始通過(guò)Google Now Cards顯示相關(guān)內(nèi)容。谷歌今后將面向所有開(kāi)發(fā)者開(kāi)放這個(gè)項(xiàng)目。
而移動(dòng)搜索的最新升級(jí)則進(jìn)一步加強(qiáng)了應(yīng)用索引的概念,幫助用戶通過(guò)尚未安裝的應(yīng)用找到相關(guān)內(nèi)容。
應(yīng)用索引項(xiàng)目現(xiàn)在已經(jīng)獲得了300多億個(gè)深度鏈接——這是谷歌第一次公布這一數(shù)據(jù),但該公司尚未披露具體有多少開(kāi)發(fā)者部署了這個(gè)項(xiàng)目。
該項(xiàng)目的大致模式是:如果你通過(guò)Android手機(jī)搜索菜譜,而谷歌算法認(rèn)為某款應(yīng)用恰恰可以提供這一信息,你便會(huì)在搜索結(jié)果中看到相關(guān)應(yīng)用, 旁邊還會(huì)附帶一個(gè)醒目的“安裝”按鈕。只要點(diǎn)擊該按鈕,便會(huì)跳轉(zhuǎn)到Google Play商店,以便安裝應(yīng)用。應(yīng)用安裝完畢后,只要點(diǎn)擊“繼續(xù)”按鈕,應(yīng)用就會(huì)打開(kāi),并為你展示剛剛查找的信息。
此舉對(duì)移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者而言至關(guān)重要。畢竟,應(yīng)用發(fā)現(xiàn)仍是一個(gè)沒(méi)有完全解決的問(wèn)題,只要能將安裝按鈕和相關(guān)應(yīng)用展示給更多人,都將給應(yīng)用開(kāi)發(fā)者帶來(lái)福音。
“這個(gè)項(xiàng)目的目的是方便開(kāi)發(fā)者繼續(xù)在應(yīng)用內(nèi)創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,并通過(guò)深度鏈接讓用戶可以直接訪問(wèn)這些內(nèi)容。”負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的谷歌工程師拉吉安·帕特爾(Rajan Patel)說(shuō)。
帕特爾還表示,該團(tuán)隊(duì)正在尋找各種方法來(lái)做大規(guī)模,使之不僅僅局限于Android平臺(tái)。但他目前不肯披露詳細(xì)信息。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,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)不同類型問(wèn)題偏愛(ài)不同專家配置,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。