CNET科技資訊網(wǎng) 4月29日 北京消息(文/齊豐潤): 流量變現(xiàn)對于許多企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者來說都不是一件輕松的事情,如何通過流量來實現(xiàn)變現(xiàn),對于他們來說也相當(dāng)關(guān)鍵。4月28日下午,赤子城在第8屆GMIC全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會上向全球公布覆蓋6億用戶的移動變現(xiàn)廣告平臺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。通過實時競價系統(tǒng)和基于場景化數(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,成為移動出海領(lǐng)域變現(xiàn)效率最高的廣告平臺。
今年3月,赤子城宣布對全球增速最快的移動營銷平臺LeadHUG的全資收購,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,則是面向移動營銷鏈條的開發(fā)者一側(cè),搭建幫助出海開發(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)場表示,PingStart平臺的開發(fā)源于赤子城對于移動應(yīng)用流量變現(xiàn)的豐富經(jīng)驗。赤子城一直堅持在Solo系統(tǒng)產(chǎn)品上加入原生廣告,這些嘗試非但沒有像業(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,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、來自卡耐基梅隆大學(xué)的Ji Hao博士帶領(lǐng)團(tuán)隊研發(fā)的Solo Aware大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。作為全球首款基于場景化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)推薦引擎,通過精準(zhǔn)匹配算法,Solo Aware可以根據(jù)用戶不同的使用場景推薦相關(guān)廣告,有效提高點擊率、轉(zhuǎn)化率等關(guān)鍵變現(xiàn)數(shù)據(jù)。
李平在現(xiàn)場表示,場景化廣告對于達(dá)成效果有著非常重要的影響,通過數(shù)據(jù)對用戶的行為軌跡進(jìn)行分析,在正確的時間、正確的地點將信息推送給正確的人,這對實際的變現(xiàn)也有著相當(dāng)重要的影響。
通過PingStart平臺發(fā)布,赤子城希望將移動出海應(yīng)用變現(xiàn)的成功解決方案分享給更多的開發(fā)者,共同促進(jìn)行業(yè)的繁榮。同時,通過對移動營銷上下游的深度整合,赤子城不斷增強(qiáng)對其“一點三面”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)布會現(xiàn)場,琥珀天氣創(chuàng)始人兼CEO湯城和Mico 副總裁陳旺峰對流量變現(xiàn),以及與赤子城PingStart平臺的合作做了分享。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),同時還有一支專業(yè)細(xì)致的對接團(tuán)隊,提供持續(xù)的個性化定制、數(shù)據(jù)分析等服務(wù)。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團(tuán)隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(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,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊提出SIRI方法,通過"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"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(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)隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,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)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,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AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。