
CNET科技资讯网 5月25日 北京消息(文/周雅):2016年5月25日下午,就开发者爆料“使用TalkingData SDK后,其产品在Google Play应用商店被下架”的消息,TalkingData发布了一份官方声明,声明称,此次事件起因于Google Play的审核策略调整,开发者只要下载新版SDK后重新提交上架申请即可通过审核。
以下是TalkingData官方声明原文:
TalkingData官方声明
目前,有部分开发者反馈,其产品使用TalkingData SDK后,在Google Play应用商店被下架。此次事件起因于Google Play的审核策略调整,在此过程中TalkingData一直保持着与Google相关部门的紧密沟通与合作。
截止到目前为止,TalkingData已完成了对自身产品的调整,并发布了针对Google Play新版的TalkingData SDK,且已通过Google官方审核。开发者下载新版SDK后,重新提交上架申请,即可通过审核。新版SDK相关内容请访问:http://www.talkingdata.com/sdk-forgp.jsp
作为一家以数据服务为核心业务的企业,TalkingData一直以来以提供优质的服务为己任,我们会继续优化并加强与开发者的沟通。
进一步消息,请大家关注TalkingData官方网站及官方自媒体。
TalkingData 运营团队
2016年5月25日
好文章,需要你的鼓励
RGPO用"临时脚手架"破解大模型强化学习的奖励稀疏难题:先让模型独立解题,失败则分段放出标准解法引导重写,仅采纳经验证更优的答案。难题测试准确率从0跃至99.5%,语言模型平均分高出最强基线5.0分。
论文提出用MoE模型的路由器输出作为跨语言对齐目标,通过持续预训练对翻译句对施加路由KL散度损失,在不改变分词和架构的前提下让隐藏表示更接近,并在四个开源MoE模型、七种语言上验证了下游任务性能的一致提升。
DiffGate提出难度门控的教师指导机制,让验证器决定何时需要教师介入,仅对失败且困难的轨迹提供有界教师指导,结合GRPO强化学习,在数学与代码任务上显著提升解题覆盖率与跨领域迁移能力。
研究者用固定不变的16位二进制编码替代传统可训练词嵌入表,在17亿参数规模模型上训练1000亿token,证明模型仍可获得实质语言能力,揭示输入表并非必需,但性能略逊于可学习方案。