ZDNet至顶网软件频道消息:Adobe发布了《2014年移动基准报告》,该报告分析了最新的移动趋势,包括WiFi与手机网络数据使用对比、屏幕大小与浏览器市场份额的关系、社交网络在智能手机和平板电脑中的角色、跨设备内容分享以及其他更多内容。《Adobe数字指数报告》的关键发现表明,下一代iPhone必须增大屏幕尺寸,以扭转其移动浏览器市场份额下降的趋势;Pinterest是最受青睐的移动社交网络;来自Tumblr的移动推荐访问能够产生最多的人均访问收入;iBeacons的使用正日益成为主流。
Adobe《移动基准报告》汇总Adobe Marketing Cloud和Adobe Digital Publishing Suite收集超过10000个网站的180亿次访问量以及7亿个移动应用会话,是行业内最具综合性的移动趋势分析报告。与此有关的移动调查则采访了300多名移动用户和100多名美国主要品牌营销人员。
AdobeMarketing Cloud战略业务开发副总裁John Mellor说:“移动市场不断变革,为了紧跟技术创新与消费者期望,任何数字营销策略都应当将移动需求作为首要和中心任务。主要品牌在接触移动消费者方面面临着巨大的竞争。对营销人员而言,2015年将是充满变革的一年,他们必须在移动终端上提供高度个性化的内容。”
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这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。