据称,谷歌最近表示,目前越来越多的人开始在移动设备上使用谷歌搜索,这种趋势渐渐开始超越传统的桌面搜索。
而移动设备真的能取代传统PC吗?当然,你可以从不同角度来看这个问题,但随着传统PC销量的下降,我们似乎看到了这一苗头,但可惜目前还没到这个时机(也许根本就没这一天),但是谷歌还是给我们带来了一些信息,“更多的搜索发生在10几个国家中,包括美国和日本的移动设备上。”
从这些信息来看,移动设备的确超越了台式机,至少在谷歌搜索上是这样,这就难怪谷歌开始通过网站的“移动友好度”来进行站点评分,这也是多年来谷歌最大的一次算法改变。由此看出,广告和搜索业务的确都在与时俱进的发展。
另一作证是,根据谷歌近期的研究,发现移动应用程序,而不是Web浏览器,目前平均占每个用户每月30小时。所以,企业的目光都盯向了移动应用这块,也就是APP。
但是,简单地释放为您服务或网站的应用程序是不够的。谷歌建议你让用户轻松找到您的应用程序通过搜索引擎和宣传他们。最重要的是,谷歌建议您定期刷新您的应用程序,在其中加入广告,并添加深层链接,这些广告。
并非所有人都同意与谷歌的分析。 ComScore公司在其2015年3月的数字设备和流量调查发现,“虽然大多数生长在数字媒体消费,在过去四年中已经出现在智能手机上(高达394%)和平板电脑(高达1721%的),这些移动平台是不是吃进入花在桌面聚集的时间,这仍然增长37%超过这个时间。“
不过,comScore还发现,移动搜索查询,包括智能手机和平板电脑,来到了总搜索量只有29%。在另一方面,该研究公司还发现,在2014年Facebook的移动业务收入超过了台式机的收入。
另取来自comScore的数据,这或许可以解释谷歌新的重点放在手机,从发布Search Engine Land的是,“谷歌搜索收入可能有本质见顶的PC上。谷歌这样既有权采取份额从竞争对手在PC上还是推动移动搜索收入保持增长。“
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。