近日,全球用户过亿的Mobogenie应用商店和东南亚第一支付平台MOL宣布达成战略合作,将携手巩固和开拓发展迅猛的东南亚移动游戏和应用市场。近年来东南亚市场移动游戏和应用市场发展势头引人注目,据Newzoo预测2017年东南亚游戏市场收入规模将翻倍,达到22亿美元,是全球范围内游戏收入规模增长最快的市场。
Mobogenie在东南亚地区已有超过4000万的下载量。此次合作能令Mobogenie具备更大的用户基数。MOL在东南亚广受欢迎,东南亚地区的Mobogenie用户将通过MOL享受到更熟悉、更值得信赖的支付服务。因此,这一战略合作将为智能手机用户、移动游戏玩家和移动端应用及游戏开发商带来更多益处:Mobogenie用户将享受到更多热门新游戏和更简单易用的支付服务。而移动应用和游戏开发商将领略Mobogenie应用商店的全新魅力:MOL上百万支付服务用户将为他们提供更好的变现机遇;同时,Mobogenie和MOL将携手为开发商提供更完善更优质的服务。
Mobogenie与MOL的合作能进一步吸引移动端应用和游戏开发商,同时能提升Mobogenie应用商店的用户体验。作为市场领先的一站式平台,Mobogenie通过与东南亚交易额第一的在线商品服务电子支付平台MOL合作,旨在为全球终端用户提供更好的娱乐体验,并从MOL引入更丰富的娱乐内容和更方便快捷的全新支付方式。东南亚的移动游戏玩家和应用用户能在Mobogenie上使用MOL这一值得信赖的支付方式。同时,移动端应用和游戏开发商在Mobogenie上发布应用和游戏时,也能享受来自MOL的支付服务,这一服务值得信赖、方便使用,能令开发商进一步获益。
MOL在东南亚实力雄厚,是奉行国际化加本地化的Mobogenie的完美合作伙伴
Mobogenie应用商店接入MOL支付后,用户将能体验到快速、轻松、安全的支付过程。MOL的网络覆盖13个国家超过97万个站点,其电子分发渠道也涵盖了预付费卡、运营商账单等,接受超过100家银行的主流信用卡和电子银行交易,进一步保障了覆盖面和可用性。此外,MOL在东南亚国家如泰国、新加坡、印度尼西亚、越南、菲律宾、马来西亚等国普及度很高,当地Mobogenie用户将能使用的这一熟悉、值得信赖的支付平台。
Mobogenie始终致力于为全球用户提供最新最相关的本地化内容,其与MOL的合作进一步证明了其尊重、适应当地玩家喜好的态度。Mobogenie应用商店拥有超过1200万的娱乐资源,在覆盖的每一个区域市场,都能既照顾主流用户又照顾小众需求。Mobogenie在全球的安装量超过5亿次,日分发量高达5900万,仅在东南亚下载量就超过4000万。
MOL和Mobogenie的合作对移动游戏和应用开发商而言是一个利好和机遇
作为拥有良好声誉和高品质全球用户基础的一站式安卓商店,Mobogenie是开发者发布和销售其产品的理想平台。应用、游戏、音乐、图片&壁纸、视频、电子书等娱乐资源的开发者可依靠Mobogenie高品质、高透明度的用户基础将资源变现。Mobogenie的用户基础还将在MOL的资源共享下进一步扩大。基于两大组织的合作,移动游戏和应用开发商开发商还将享受到更高品质的服务、更方便快捷的到账流程,以及将内容分发给MOL的数以百万计付费用户的便利。
提升用户与开发者体验的新篇章:Mobogenie与MOL的创新合作
Mobogenie应用商店与MOL的合作对用户和开发者来说都是双赢的,尤其是针对东南亚地区。这次合作表明Mobogenie正在深入进行本地化,获取MOL大量的游戏和流媒体资源以及其热门支付手段。不过,这只是此次合作的开始,在未来数月内,还将有新内容持续公布。
媒体咨询请联系
Chloe Lin
Mobogenie
Email: Mobogenie.global@mobogenie.com
Alvin Tan / Shyla Sangaran
MOL Global, Inc.
Email: atan@mol.com / shyla@mol.com
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。