在了本地化生活服务和商业化方面,形成线上互动、线下交易闭环,构建了移动O2O平台。
内容上,网易创始人兼CEO丁磊提出“移动阅读节奏”概念,新版本强调把握用户的阅读习惯。力求在提供内容的同时,发掘出用户的潜在阅读规律。通过大数据分析得出典型用户的阅读节奏,顺应每个用户的阅读特点,通过更智能、更个性的推荐机制,关注用户在不同情境下的不同需求,帮助用户把碎片时间进行梳理,既考虑阅读兴趣,又兼顾不同时间段阅读习惯,为每个用户打造专属的阅读节奏。
图为网易公司创始人兼CEO丁磊
同时,网易新闻抓住用户对本地资讯刚性需求的契机,借助O2O模式,将本地服务模式融入用户的生活中。新版本推出个一线城市。
此外,网易跟贴作为网易新闻的一大特色,也有了升级。该版本中的“跟贴”不再拘泥于普通的文字形式,而是实现了多媒体化升级。例如,语音跟贴、跟贴PK和跟贴弹幕,以用户间的互动叠加,形成滚雪球效应。
网易移动互联网部总经理徐诗介绍,从2011年上线至今,网易新闻客户端迭代了56个版本,平均每22天更新一次,是国内第一个精品阅读,第一个开始建立原创栏目,第一个建立起用户积分体系、活动广场的资讯类APP。
图为网易移动互联网部总经理徐诗
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。