移动互联网大数据监测平台TrustData于11月14日发布《2015年Q3中国移动互联网行业发展分析报告》、《2015年双十一中国移动互联网电商行业发展分析报告》,报告从智能移动设备品牌分布、移动互联网用户上网方式、热门移动应用、移动电商双十一支付转化率等方面,用大数据解读用户数据及移动互联网行业趋势变化。
国产品牌竞争愈加白热化,华为与小米手机保有量差距显著缩小。TrustData《2015年Q3中国移动互联网行业发展分析报告》数据统计显示,智能移动设备苹果依然占据首位,果粉群体热度不减,占比33.4%。国产手机品牌成长迅速,第三季度比2015年上半年增长近4个百分点,小米以微弱优势力压三星夺得智能终端保有量次席,占比11.9%。值得关注的是,华为保有量从上半年的7.4%增长至8.9%,正在快速的缩小与小米的差距。
政策有力的推动4G的发展。移动互联网接入方面,随着国家鼓励运营商推出流量不清零等优惠政策,相比2015年上半年,4G网络迅速普及,用户增长3.8%,第三季度占比为16.2%,反超2G和3G用户,位居第二。WIFI上网依然是用户选择首要的上网方式占53.7%。
微信和QQ差距正在逐步拉大。移动互联网使用时间最长的TOP20应用占据移动网民使用时长的52%。腾讯系应用使用时长占网民总时长的比例已经超过30%。值得关注的是,微信和QQ之间的差距在逐步拉大,Q3微信时长占比16.9%,上半年年该比例为15.8%;QQ则从上半年的11.6%下降至10.2%。
双十一当天淘宝DAU过亿。与TrustData《2015年Q3中国移动互联网行业发展分析报告》同步发布的《2015年双十一中国移动互联网电商行业发展分析报告》数据显示,自十一月以来,淘宝DAU逐渐扩大,双十一当天爆发到达峰值,DAU超过1个亿。
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亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit,这是一种新型图像编辑AI系统,能够准确理解和处理指代表达(如"中间那个人"、"右边的猫")。通过创建RefEdit-Bench基准测试,研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程,仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。
这项研究提出了Critique-GRPO,一种创新的在线强化学习框架,将自然语言批评与数字反馈相结合,克服了传统仅用数字反馈的三大局限:性能瓶颈、自我反思效果有限和顽固性失败。实验表明,该方法使大语言模型能够从错误中学习并改进,在八项数学和通用推理任务中,将Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型的平均通过率分别提高了约4.5%和5%,超越了包括那些引入专家示范的方法。研究还揭示,高熵探索和长回答并不总是最有效的学习方式,质量更重要。这一方法为大语言模型的自我提升能力开辟了新路径。
这篇研究介绍了"量化LLM评价者",一个创新框架,能使大型语言模型(LLM)在评估其他AI输出时更接近人类判断。由麻省理工和Adobe联合研发的这一方法,将评估过程分为两个阶段:先让LLM生成文本评价,再用轻量级机器学习模型将这些评价转化为更准确的数值评分。研究提出了四种评价者模型,适用于不同评估场景,实验表明它们不仅能显著提高评分准确性,还比传统微调方法更节省计算资源。这一框架特别适合人类反馈有限的场景,为AI评估领域开辟了高效且可解释的新路径。
这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统,通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同,它采用规划-行动-总结的三步骤推理,使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体,并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法,系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。