



亚马逊CEO杰夫•贝索斯(Jeff Bezos)周四宣布,亚马逊应用商店内的应用数量突破了20万,总量接近一年前的三倍。
贝索斯在致投资者的一封信件中称,当前亚马逊应用商店内的应用数量达到了去年同期的近三倍,而且覆盖了近200个国家。
贝索斯还提及了公司当前开展的其他服务,比如Prime、Instant Video、AWS和Mayday支持等,他称如此众多的服务,均体现了亚马逊的创新精神和追求卓越的决心。
但华尔街投资者似乎对此不以为然,周四美股市场,亚马逊股价较在上一个交易日下跌近4%,跌至319.38美元。
2011年3月,亚马逊应用商店正式上线,当时店内应用数量约为3800左右。但在去年8月份时,亚马逊应用商店规模达到了10万个——在不足一年时间里,亚马逊应用商店规模翻了一番。
但与苹果、谷歌相比,亚马逊应用商店尚有一定差距。苹果仍主导着应用市场,其应用商店内的应用总量超过了100万,而且谷歌应用商店里的应用量在去年也达到了100万。
此前亚马逊曾表示,它将专注于应用的质量,而非仅仅数量。目前,亚马逊正努力吸引应用开发者,并向开发者提供了大量支持工具、添加了很多心功能,目的是吸引客户在上面更多消费。
亚马逊推出的新功能之一——“亚马逊币”(Amazon Coins),最近亚马逊在发布Fire TV的的同时推出了“亚马逊币”:消费者购买Fire TV游戏控制器配件的话,可免费获得亚马逊提供的1000枚“亚马逊币”。
 0赞
 0赞好文章,需要你的鼓励
 推荐文章
 推荐文章
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术,实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新,解决了长视频生成中的错误累积问题,可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频,延迟仅0.76秒,质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01,为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。