2014,关于轻应用的五大预言

轻应用:2014年的关键技术和市场趋势
文章探讨了轻应用作为移动互联网新时代的必然产物,如何在技术、市场和生态方面应对2014年的挑战,预测了统一开发标准、明星级产品涌现及商业模式探索的可能性,并展望了其对现有手机系统设计逻辑的影响。

回顾梳理了一下,发现今年的中国互联网除了各种巨头们的合众连横的资本战和分不清真真假假的口水战外,值得讨论的关于产品和创新的话题实在是少之又少,这其中,轻应用可能是唯一有较大影响和想象空间的产品创新话题。因为马上就要到年底了,所以,笔者将围绕轻应用在即将到来的2014的命运进行一些论述,如有认识不清楚之处,欢迎大家拍砖。

轻应用是必然出现的产品

八月,在百度世界大会上李彦宏正式抛出了轻应用的产品概念,以搜索为核心,打造一个适合移动互联网的新信息和服务的分发入口,而随后包括腾讯,UC,360在内的各大厂商也都积极进行了跟进,巨头们的先后涌入和各自对轻应用的定义争论,使轻应用这个词一下子就火了!任何事物的出现都有其必然性,那么轻应用出现的必然又是由哪些因素组成的呢?

1、NativeApp带来的使用烦恼,催生了用户对轻应用的旺盛需求。NativeApp的产品思维大多数停留在一个App解决一个问题,或者一类问题的模式上,面对成千上万的各种需求,用户不可能下载成千上万的App来解决,用户迫切需要一站式的结局方案,PC互联网时代有搜索,那么移动互联网呢?

2、巨头们必须掌控自己的命运。无论是安卓还是iOS环境,比起PC来说封闭太多,巨头们的产品可腾挪的空间实在太小,受制于系统的地方实在太多,目前看来要用一个APP来支撑他们把传统互联网时代积累下来的生态系统实现迁移非常困难。

3、无线网络的普及使轻应用的运行环境更宽松。无论是较为成熟的3G或者即将开始商用的4G,其网速都可以支撑轻应用的响应时间和提供良好的体验,而数据使用费用的降低也会大大的消除用户使用轻应用的顾虑。

如果说百度提出轻应用标志着2013年成为轻应用的元年,那么2014年就将是决定轻应用成败的关键年。因为轻应用必须在2014年面临和解决两个关键性的问题,这两个问题事关轻应用的生死存亡。

在技术上,轻应用必须突破壁垒,实现全平台兼容。

对于开发者来说,如果没有统一规范的开发标准和工具,轻应用的普及和推广都将面临着非常大的阻力,而要想有统一规范的开发标准和工具,几大平台级巨头必须提供标准统一的接入方式,使一个轻应用可以方便的同时接入各大平台,进而服务于各大平台的庞大目标用户群。

轻应用必须初步构建一个包括开发者、平台和用户的完整的生态系统。

轻应用要想健康的发展,除了必须在产品上获得成功外,还必须有一套成熟的生态系统支撑着开发者和平台的商业模式,无论是广告还是游戏,2014年,轻应用都应该会进行一些商业模式上的探索,进而找到出路,形成健康可持续的生态系统。

轻应用2014的发展趋势预测

预言一:统一的轻应用开发技术规范和相对成熟的开发工具都将出现。

因为轻应用的价值已被认可,所以对应的,几大巨头针对轻应用的技术标准制定,开发工具的开发也在紧锣密鼓的进行。此前,百度已经率先向开发者提供了相对比较成熟的开发者文档和一款名为Clouda的开发工具,通过观察手机百度上的轻应用名单,百度轻应用的数量也在迅速提升。目前,包括36kr,凤凰网在内媒体类轻应用,以及58租房,滴滴打车等生活工具类轻应用都已经运营了一段时间,根据一些开发者的反馈,由于手机百度用户数量迅速增长(目前已达4亿),相应的轻应用的订阅数量,DAU数据也在快速增长,甚至某些轻应用的用户数和DAU已经超过了其原生App的用户数和DAU。所以,可以预期的是,在2014年将会有越来越多的厂商会参与到产品标准的制定和开发工具的研发上来。随着这些开发工具的出现,人人成为轻应用开发者将成为可能,每个人都有可能定制一款满足自己需求,非常有个性的轻应用。

预言二:越来越多的开发者会投入轻应用的怀抱,明星级产品将会出现。

无论是出于骑驴找马的态度,或者是来自国内越来越集中的应用分发渠道的影响,都促使开发者都必然会对轻应用加以关注,以减少在应用渠道推广,用户增长上的压力。届时,基于搜索平台的信息和服务类轻应用产品和基于社交的游戏类轻应用产品很有可能会大规模出现,明星产品的诞生也只是早晚的事,而在这其中,百度和腾讯很有可能成为大赢家。

预言三:围绕轻应用的产品创新很有可能改变现有手机系统的设计逻辑。

轻应用的出现一定会对NativeApp形成挑战,这种挑战最直接的影响就是会改变用户的手机使用习惯,用户的使用习惯和需求变了,对应的,手机系统也会出现一些新的想象空间,更轻量级,运行更快的手机系统完全有可能出现。

预言四:会出现两到三家平台级厂商,较成熟的商业模式也将诞生。

目前,包括百度,腾讯在内的厂商都有了平台方面的设想,而他们现在掌握的资源和技术积累也足以让他们成为种子选手,又因为受到了原有的平台属性(搜索、社交、电商等等)影响,所以他们一定会针对轻应用打造一套独有的商业模式,这对开发者来说是未知,是机会。百度移动搜索对信息和服务类需求的满足,微信对社交,娱乐,游戏需求的满足都将让他们有机会在轻应用这块蛋糕上分走分量最重的部分。

预言五:为了与轻应用协同,云计算领域也将面临新的挑战和机会。

轻应用有一个很明显的特点就是轻量化运行,不需要下载客户端至本地设备,一切的运算都可以大量依靠云来进行,当轻应用产品和用户规模化以后,随之而来的就是运算需求的暴增,一方面,有需求就有商机,云计算领域的商业进程将有可能会大大的缩短;另一方面,有需求就必须有满足需求的技术实现方案,技术领域创新也自然会变得活跃。

<think>好的,我现在需要处理用户关于Transformer模型在文本摘要任务中的应用的查询。首先,用户希望获取相关的文章摘要或技术总结,并且引用了三篇相关的资料。我需要综合这些引用内容,生成结构清晰的回答,并按照用户的要求使用正确的中文和LaTeX格式。 首先,我要回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到了Transformer模型在提取式摘要中的应用,提到了自注意力机制和代码实例。引用[2]讨论了BERTSUM模型,详细说明了其设计思路、数学模型和应用。引用[3]则展望了Transformer在文本摘要中的未来发展。用户的需求是总结这些内容,重点在Transformer模型如何用于文本摘要,可能包括核心概念、模型结构、关键技术等。 接下来,我需要组织回答的结构。根据示例中的快速排序案例,用户希望回答结构清晰,分步骤说明。因此,我应该将内容分成几个主要部分,比如核心机制、模型变种、数学原理、应用场景等。同时,需要确保所有数学公式用$$...$$格式,例如自注意力机制的公式。 需要确认是否正确处理了LaTeX语法。例如,自注意力机制中的公式可能需要写成: $$Attention(Q,K,V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$ 同时,引用标识要自然地加在相关段落的末尾,如[^1]。还要生成相关问题,确保问题与内容相关,并符合用户之前的问题。 可能需要注意的几点: 1. 确保使用正确的中文术语,比如“自注意力机制”而不是“自我注意机制”。 2. 检查数学公式是否正确,尤其是矩阵乘法和缩放点积注意力的部分。 3. 区分提取式摘要和生成式摘要,引用中提到了BERTSUM作为提取式的例子。 4. 在应用场景部分,结合引用中的信息,如新闻摘要和论文归纳。 最后,生成相关问题时要基于回答内容,例如可能涉及自注意力机制的作用、数学推导、模型优化方法等。需要确保问题具体且有针对性,帮助用户进一步探索。</think>### Transformer模型在文本摘要任务中的技术总结 #### 一、核心机制 Transformer模型通过**自注意力机制**实现序列建模,其核心公式为: $$Attention(Q,K,V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$ 其中$Q$(查询)、$K$(键)、$V$(值)通过输入向量线性变换得到,$\sqrt{d_k}$用于缩放避免梯度消失[^1]。这种机制能捕捉长距离依赖关系,特别适合处理文本序列。 #### 二、模型变种与应用 1. **提取式摘要**:如**BERTSUM**模型,通过以下步骤实现: - 使用BERT编码文本 - 通过句子级表示计算重要性得分 - 选择得分最高的句子组成摘要 数学表达式可表示为: $$s_i = \sigma(W \cdot h_i + b)$$ 其中$h_i$为第$i$句的编码,$\sigma$为sigmoid函数[^2] 2. **生成式摘要**:采用**Encoder-Decoder**架构,解码器通过以下公式生成新文本: $$P(y_t|y_{<t},X) = softmax(W_o \cdot Decoder(h_{t-1}))$$ #### 三、关键技术特点 | 技术优势 | 具体表现 | |-------------------|-----------------------------------| | 并行计算能力 | 自注意力机制替代RNN的序列计算 | | 多粒度语义捕捉 | 多头注意力支持多维度特征提取 | | 位置信息编码 | 使用正弦函数或可学习的位置嵌入 | #### 四、应用场景 1. 新闻自动摘要(提取式) 2. 论文核心观点归纳(生成式) 3. 会议纪要生成(混合式) #### 五、性能优化方向 1. 知识蒸馏:将大模型压缩为轻量级版本 2. 稀疏注意力:降低计算复杂度 3. 强化学习:通过ROUGE指标优化生成质量[^3] $$Loss_{RL} = \mathbb{E}[R(\hat{y}) \cdot \log P(\hat{y}|x)]$$
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