近年來(lái),中國(guó)本土移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司已逐漸成為全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中不可忽視的力量。尤其當(dāng)國(guó)內(nèi)的應(yīng)用市場(chǎng)已逐漸進(jìn)入紅海階段,許多中國(guó)移動(dòng)開發(fā)者都將目光轉(zhuǎn)向了海外市場(chǎng),并已取得了一定的成績(jī)。
據(jù)友盟+最新數(shù)據(jù)顯示,2015年中國(guó)移動(dòng)游戲的活躍設(shè)備中,有1/3來(lái)源于海外;據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示,全球工具類App榜單前十名中,國(guó)產(chǎn)應(yīng)用已經(jīng)占了6個(gè)席位。全球移動(dòng)游戲收入榜單前十名中,有4個(gè)出自中國(guó)。國(guó)產(chǎn)應(yīng)用在Google Play的前50名中占了50%。
可以肯定的是,占領(lǐng)海外市場(chǎng)無(wú)疑是下一個(gè)浪潮。然而出海之路也并非一帆風(fēng)順,“海上”的迷霧依舊未散,仍有許多開發(fā)者會(huì)遇到各種困境與難題。為了幫助更多開發(fā)者搶先占據(jù)這片藍(lán)海,在2016UBDC全域大數(shù)據(jù)峰會(huì)中,友盟+聯(lián)合眾多出海服務(wù)商成立“遠(yuǎn)航計(jì)劃”。
“遠(yuǎn)航計(jì)劃“由友盟+發(fā)起,聯(lián)盟成員包括移動(dòng)出海平臺(tái)白鯨社區(qū)、移動(dòng)營(yíng)銷平臺(tái)匯量科技Mobvista、應(yīng)用商店與移動(dòng)應(yīng)用分發(fā)平臺(tái)9APPS,以及云計(jì)算提供商阿里云等企業(yè),為有出海需求的開發(fā)者提供海外精準(zhǔn)數(shù)據(jù)服務(wù)、海外云服務(wù)、海外廣告、海外渠道、海外發(fā)行、海外咨詢等多種資源與服務(wù),幫助開發(fā)者在出海路上少走彎路,獲得更大的海外市場(chǎng)份額。
友盟+提供了什么?
“友盟+統(tǒng)計(jì)分析海外版”致力于為開發(fā)者提供穩(wěn)定準(zhǔn)確個(gè)性化的數(shù)據(jù)解決方案。鑒于國(guó)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品在統(tǒng)計(jì)出海APP的數(shù)據(jù)時(shí)很難保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。“友盟+統(tǒng)計(jì)分析海外版”借助阿里巴巴強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)資源,為開發(fā)者提供海外獨(dú)立服務(wù)器集群,保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的及時(shí)、穩(wěn)定、準(zhǔn)確回傳。還可以按照不同國(guó)家來(lái)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù),滿足出海開發(fā)者數(shù)據(jù)分析的核心需求。
同時(shí),為了滿足開發(fā)者的個(gè)性化需求,“友盟+統(tǒng)計(jì)分析海外版”提供了額外的針對(duì)海外運(yùn)營(yíng)的OpenAPI。開發(fā)者不但可以根據(jù)自身需求在友盟+后臺(tái)分析數(shù)據(jù),同時(shí)也可以將數(shù)據(jù)導(dǎo)出結(jié)合自有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的業(yè)務(wù)分析。
聯(lián)盟成員提供了什么?
白鯨社區(qū):為出海開發(fā)者提供專題及采訪報(bào)道,在白鯨社區(qū)公司名錄予以重點(diǎn)推薦;
Mobvista:使用Mobvista自主研發(fā)的變現(xiàn)管理平臺(tái)“M系統(tǒng)“,在審核通過(guò)后則可享受100%分成的獨(dú)家優(yōu)惠;
9APPS:被聯(lián)盟成員評(píng)估為優(yōu)質(zhì)的開發(fā)者可獲100%獨(dú)享收益獎(jiǎng)勵(lì);
阿里云: 為創(chuàng)客提供從云服務(wù)資源、技術(shù)專家培訓(xùn)、阿里云架構(gòu)師一對(duì)一指導(dǎo)等扶持;
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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。