ZDNet至顶网软件频道消息: 随着移动互联网和国内4G网络、智能终端手机的普及,越来越多的玩家开始倾向于拿着手机玩游戏,致使手游行业快速增长,手游市场进入集中爆发期,市场竞争也随之不断加剧。如何才能有效推广自己的产品,突出自己的优势,赢得更多忠实的用户呢?
哇棒知道单靠开发好的产品是远远不够的,面临当前激烈的竞争现状,必须要制定有效的移动营销策略。哇棒作为国内极具实力的移动互联网广告公司,依靠丰富的渠道资源:合理配置、有效整合,满足手游行业广告主的多元化推广需求。
哇棒经过深入市场调查,手游开发时间短,且产品品牌力普遍不足,了解到很多的手游厂商更注重短期高效爆发和导入用户,不管是前期预热还是市场营销都很少去做,还没有真正意识到品牌的价值所在。而今手游已然成为一个高压行业,因此它的移动营销重要性渐渐凸显。哇棒建议,除了爆发式的产品推广之外,还要加强并巩固自身的品牌宣传,锁定自身产品的市场定位,采取最适合自己的推广方式。
哇棒看到未来手游市场无限的发展力,顺势而动,及时掌握市场动向,帮助手游从业者在不断变化的市场中取得先机,铺就手游行业移动营销的成功之路!
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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。