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身边很多朋友都在使用 Google Analytics ,作为免费的网站分析工具,Google Analytics 已经足够强大了。 不管从网站趋势数据,还是群体细分功能都不逊色于付费的商业工具,但是仅仅如此就足够了吗? 未必如此! 首先谷歌的服务在国内经常会不太稳定,所以在数据收集方便
使用事件跟踪(TrackEvent),可以记录用户与网站元素的交互,这些元素包括 Flash 网站中的元素、嵌入的视频播放器、嵌入的 AJAX 网页元素、网页小工具、文件下载等。通过将方法调用(在 Urchin.js 跟踪代码中提供)附加到要跟踪的特定用户界面元素来跟踪交互。
除了按预定义群体对用户进行分组(如地理区域和语言)外,Urchin 还可通过setvar(Google Analytics使用setcustomer)自定义群体并对各群体行为进行分析。例如,可以要求访问者在表单上选择其工作类别(如技术人员/工程师、营销/公关等),可以将用户区分为注册用户和非注册用户,然后可以根据访问者信息分析其浏览和购买行为。
如何在一个配置文件中跟踪网站的所有子域?包括两部分:一是在所有域名下的页面中定义主域,二是在配置文件中区分不同域名下文件信息。
大多数托管环境都对客户网络服务器提供某种类型的监控,以维持服务级别协议 (SLA) 得到遵守。不过它也有副作用:来自此监控服务的点击数会对这些受监控网站的 Urchin 报告造成偏差,人为抬高会话、综合浏览量、点击和字节计数。
地理详情设置是Google Urchin的重要设置,该设置直接影响了与区间相关的维度及交叉分析数据。Urchin地理详情设置包括联股份:地理信息和地理数据库。
很多时候,我们站外广告投放,用utm做代码跟踪,竞争对手通过长期有规律的监测,大体可以获得我们投放基本情况。所以我们想要实现站外投放链接的隐秘性。如何实现站外广告投放的隐秘性?其实就是Urchin使用主跟踪代码代替普通的广告链接标记。
Urchin 的报告数据存储在各个配置文件所独有的每月数据库中(注:Urchin分析后的数据是按月归档),这些数据库一般位于 Urchin 的 data/reports 目录下。每个配置经过处理的数据库大小为原日志大小的5% 至10%。
与Google Analtics一样,Google Urchin跟踪电子商务功能,需要特定插码。通过在收据页面(订单提供成功提示页)加入某些简单功能,Urchin 可自动检测并记录交易和产品信息。所需信息会被置入隐藏表单,该表单会被解析为交易和产品信息。
OpenAI正在积极开发Perplexity的竞争对手——Sonic-SNC,目前该工具已经进入评估阶段,并新增了多项实用功能。域名:https://search.chatgpt.comSearchGPT的新增功能包括:图像搜索:用户现在可以进行图像搜索,增强了信息检索的能力。随着评估阶段的进行,我们可以期待SearchGPT在未来几个月内正式发布,届时它将与Perplexity形成竞争,推动整个行业向更智能、更个性化的搜索服务发展。
ArchetypeAI推出的Newton是一个革命性的人工智能平台,专为理解和推理物理世界设计。与传统的文本和图像分析AI模型不同,Newton结合了实时传感器数据和自然语言处理技术,使用户能够对周围环境提出开放式问题,并据此做出明智的决策。Newton支持与各种传感器结合使用,支持实时或预录数据流。
Meta近日发布了全新的训练推理一体加速器MTIAv2,旨在加强内容排名和推荐广告模型的性能。这款新一代MTIA芯片采用了台积电5nm制程工艺,带有256MB片上内存,频率为1.3GHz。Meta发布的这款全新训练推理一体加速器MTIAv2代表了他们在硬件研发领域的持续投入和创新,旨在提升AI模型的性能和效率。
LLocalSearch是一个开源项目,它提供了一种基于局部搜索的优化方法。这种方法可以在一定区域内搜索最优解,广泛应用于组合优化、调度问题和其他需要寻找最佳解决方案的场景。点击前往LLocalSearch官网体验入口需求人群:LLocalSearch适用于需要解决优化问题的开发者和研究人员,特别是在资源有限的情况下寻找最优解的场景。
CircletoSearch是一款旨在简化和提升在线搜索过程的Chrome浏览器扩展。它利用AI技术将用户的查询转化为对话,从解锁Chrome浏览体验的全部潜力。要获取更多详细信息并开始您的搜索增强之旅,请访问CircletoSearch官方网站。
设计在特定环境中实现目标的一系列操作是测试人工智能能力和规划能力的重要标志。这一领域通过算法来制定潜在的操作序列,以寻找最优解,对于从机器人到自动决策系统等应用至关重要。IBMResearch团队的工作强调了将经典规划方法与LLMs先进能力相结合的转变潜力,为未来创造更可靠和复杂的人工智能系统奠定了基础。
贾扬清在周末项目LeptonSearch登顶GitHub热榜,展示了使用500行代码打造AI搜索引擎的能力。LeptonSearch作为一个Demo演示,旨在向开发者展示简洁高效的实现方式。LeptonSearch的出现无疑为AI搜索引擎领域带来了新的思路和可能性,也引发了行业内外的讨论和关注。
在这个数字化潮流中,「ArcSearch」应运生,将浏览器、搜索引擎和AI融为一体,成为新一代互联网使用方式的典范。用户只需输入问题,点击「Browseforme」,ArcSearch即刻展开行动,从多个网站中提炼信息,为用户构建定制网页。尽管公司尚未透露产品未来的商业计划,但无疑ArcSearch为互联网搜索的未来描绘了令人兴奋的蓝图。
谷歌在与三星的联合发布活动中宣布了一项新的Android手机搜索功能,名为“CircletoSearch”。这一功能的目的是通过手势操作更自然地与Google搜索进行互动。随着时间的推移,更多的Android智能手机将支持这一功能。
蚂蚁开源了两项与大模型相关的新技术:ATorch和Lookahead。ATorch是一个大模型分布式训练加速扩展库,可实现深度学习自动资源动态优化和分布式训练稳定性提升,可提升深度学习的智能性,千亿模型千卡级别训练的算力利用率可达60%。为了提高易用性,Lookahead的trie树构建不依赖额外的草稿模型,只利用推理过程中的prompt及生成的回答进行动态构建,降低了用户的接入成本。
GoLinks最新发布的GoSearch标志着企业搜索领域的一场变革。该人工智能搜索工具旨在解决大型企业在不断增长的软件应用堆栈中应对信息泛滥的问题。减少员工在信息检索上花费的时间的影响巨大,有望对生产力和企业效率产生连锁效应。
PyTorch团队在其博客中分享了一篇关于如何加速大型生成式AI模型推理的文章。该团队以Llama7B为例,展示了如何通过一系列优化技术将推理速度提升10倍,达到了244.7tok/s。PyTorch团队通过一系列创新性的优化手段,不仅成功提升了大模型的推理速度以不到1000行的纯原生PyTorch代码展示了这一技术的实现过程。
PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码!项目名为GPT-fast,加速效果观感是这样婶儿的:通畅,属实通畅!重点是,团队直接放出了代码以及详细“教程”。这些性能都接近或超越了当前SOTA。
PyTorch团队发布了一篇名为《AcceleratingGenerativeAIwithPyTorchII:GPT,Fast》的博文,重点介绍如何使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型。正如最近在PyTorch开发者大会上宣布的那样,PyTorch团队从头开始编写了一个LLM,其速度几乎比基线快10倍,并且没有损失准确性,所有这些都使用本机PyTorch优化。使用torch.compile,我们也可以提高性能。
PyTorch团队对Meta的「分割一切」模型进行了重写,使其在保持准确率的同时提速8倍。该优化过程涉及多方面的PyTorch原生特性和新功能的应用。整篇文章通过深入的性能分析和实验,为读者提供了一手关于PyTorch模型加速优化的详实指南。
Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,但它的高成本、复杂性以及依赖于注意力机制和多层感知机等组件使得人们开始寻求替代方案。一篇题为《比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反更强了》的文章介绍了一种名为MonarchMixer的全新模型架构,这个架构在序列长度和模型维度上都表现出次二次复杂度的特点,同时在现代硬件加速器上具有出色的�
这两天在使用一款新产品,名字叫Airchat,这是一款有AI大模型加成的社交产品。创始人之一是硅谷有名的投资人纳瓦尔,读过《纳瓦尔宝典》这本书的读者应该知道,挺厉害的一个人。
高通发布骁龙XElite芯片,成为全球性能最强的CPU,能在PC上运行130亿参数的大模型,实现离线AI应用。爆火智能体项目AutoGPT获1200万美元融资AutoGPT项目最近成功获得1200万美元的融资,备受GitHub关注,使用GPT-4和GPT-3.5等语言模型构建多功能智能体。复旦大学团队发布金融领域的大语言模型——DISC-FinLLM复旦大学的FudanDISC团队发布了DISC-FinLLM,一款多专家微调框架的中文智慧金融系�
近期推出的社交产品Airchat引起了广泛的关注,吸引了许多用户的好奇和兴趣。Airchat是一款有AI大模型加成的社交产品,创始人之一是硅谷著名投资人纳瓦尔。Airchat作为一种新的社交产品,吸引了人们的好奇和兴趣,展示了AI在产品应用中的潜力,尽管生命力尚待验证,但它为未来的产品发展提供了有趣的思路。
ExecuTorch:ExecuTorch是PyTorchEdge团队推出的全新解决方案,旨在支持移动设备和边缘设备上的本地推断能力,得到了Arm、Apple和QualcommInnovationCenter等行业领先公司的支持。ExecuTorch的关键组成部分:ExecuTorch提供了紧凑的运行时环境,具有轻量级操作员注册表,可以覆盖PyTorch模型生态系统,并为在边缘设备上执行PyTorch程序提供了简化的路径。PyTorchEdge提供了核心组件的可移植性,这些组件适用于不同硬件配置、性能和效率的设备,通过自定义优化以及定义良好的入口点、表示和工具,提高了开发人员的生产力。