IBM Digital Analytics数字营销方案是一项SaaS服务,也就是说,只需要在一个账号和密码,就可以通过浏览器使用。该方案可以提供实时数据分析和智能推荐,可以增加企业交叉销售的机会,并确保各渠道中消息的一致及相关。同时,该方案还能提供与同行及竞争对手的比较,让企业更好的了解自己的优劣势。
Digital Analytics分析菜单分为:分析、优化和集成。分析就是了解已发生的事,帮助数字营销人员了解网站和数字渠道中发生的事情,更好的了解客户行为;优化在分析之后,用于重新定位客户,比如向客户推荐相关产品获得重复消费机会;集成用于导入和导出。Digital Analytics自带了很多仪表板,汇集各种饼图、柱状图报告, 用户也可以在explore中创建新的报告。
分析是IBM数字营销方案的重中之重,可以帮助企业了解社交媒体对企业产品、服务、市场、营销活动、员工以及合作伙伴的影响,并采取相应的行动。
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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。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。