
百度、Bing、搜狗等是大家比较熟悉的搜索引擎,而豌豆荚却另辟蹊径,着手布局应用内搜索领域。
豌豆荚的联合创始人之一王俊煜曾表示,豌豆荚从来都不把自己定义为应用商店,在一开始就确定了做内容入口的战略。
而豌豆荚也依照战略迅速做出反应,在去年,豌豆荚发布了视频搜索正式版;在今年一月份,豌豆荚则推出了移动内容搜索战略以及全新的4.0版本,将搜索范围拓展到游戏、应用软件、视频、电子书、壁纸等类别。
今天,豌豆荚在京正式发布了应用内搜索技术协议,这是国内首个公开发布、全面支持移动独有内容的应用内搜索技术协议,提供了对应用内内容的检索、手里和调起的标准。
豌豆荚产品设计副总裁刘亚平表示,希望今天发布的应用内搜索技术协议,成为豌豆荚与内容提供商,应用开发者构建开放和共赢的移动互联网生态系统的基础。在此之上,豌豆荚会加快整合各类移动应用的内容资源,为用户带来优质和丰富的手机娱乐搜索体验,并将用户和流量直接导到开发者的产品中,真正为开发者带来效益。
现如今,豌豆荚已经囊括了非常丰富的资源,包括195万部视频、198万本电子书、248万张壁纸。
豌豆荚搜索平台技术负责人李大海表示有很多的优秀移动应用诞生在移动时代,他们的内容存在于应用内,但是并没有与之配套的网站,豌豆荚希望能够全面接入这些移动的独有内容。
豌豆荚应用内搜索技术协议有普适性、经济性及实时性的特点,提供不需要应用与网页绑定的途径、全面支持移动端独有内容的接入。选择复用Microdata等方案可降低开发者接入成本,提升经济性;内容提交上可通过Sitemap来提交内容,还可以通过豌豆荚的专用的API,把最新鲜的内容推送给豌豆荚。
开发者通过描述应用内内容、向豌豆荚提交内容信息、使应用支持外部调起这三个步骤即可接入豌豆荚。
据悉,豌豆荚开发者中心同步上线应用内搜索接入申请入口。豌豆荚重视开发者的利益,豌豆荚也将保证搜索和推荐结果的公平公正、完全依照内容质量和用户使用数据提供,与开发者共同打造开放供应的移动互联网生态系统。
好文章,需要你的鼓励
这篇论文提出一种插件式2D动作接口,让已训练好的3D运动语言模型无需修改或微调即可直接理解2D姿态输入。实验证明2D输入效果媲美3D输入,且在真实视频场景下配合专门的降噪适配器,2D方案比3D姿态估计更省算力、更实用,为动作理解模型的现实部署提供了新路径。
研究团队让8种AI智能体独立完成100项真实科研任务,深度剖析800份研究轨迹后发现,即便是最强模型,也普遍存在"发现问题却不修正"的现象,背后根源指向AI缺乏检验自身产出、主动纠错的元认知能力。
WorldRover是一套面向可探索世界建模的合成视频数据引擎,基于虚幻引擎构建,能让同一段探索轨迹在保持路线与场景一致的前提下,重新渲染为多种视角和外观状态,并同步提供深度、光流、长程点追踪等丰富标注,最终发布WorldRover-10M数据集,含2190万帧、202.7小时视频。
这篇论文指出,现有多目标强化学习训练大模型时存在"一刀切"分配优化精力的问题,提出SA-MRPO方法,根据每个奖励目标的饱和程度动态调整其权重,在数学推理、自适应推理、代码生成等任务上均取得优于现有方法GDPO的效果。