"功能分析"相关的文章
业界动态
“滑动匹配”玩法升级,多款社交APP收入飙升,指尖下再现新商机?

“滑动匹配”玩法升级,多款社交APP收入飙升,指尖下再现新商机?

Tinder 的“右滑心动”13 年后仍在全球狂飙:Peeps 凭“先浏览后点赞”拿下 80 万美元年收入;Purp 用宝石氪金模式横扫欧美、东南亚,今年已进账 300 万美元;Renz 靠标签化资料在欧美蹿红;新生 Kizz 上线 2 个月下载 2 万。四款案例拆解显示:滑动匹配已从“交友神器”升级为跨场景商业引擎,AI 筛选、虚拟陪伴、广告裂变成为下一轮增长密码。
直觉设计打造用车创新体验-携程接送机列表页改版

直觉设计打造用车创新体验-携程接送机列表页改版

携程用一次“直觉设计”的改版给出答案:把页面主角从供应商换成 3D 车型,用汽车广告级布光建立虚拟影棚,再让冰箱门打开、大象塞进去的场景化动效替代干巴巴的文字。结果,更大的车型被更多人下单,鸥翼门 Model X 的点击率飙升。一次改版告诉你:好设计,让用户无需思考就能选对车。
AI
RAG已死,召回为王:揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”(深度案例版)

RAG已死,召回为王:揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”(深度案例版)

在大型语言模型(LLM)驱动的应用浪潮中,我们都梦想着拥有一个无所不知的AI助手。检索增强生成(RAG)技术正是实现这一梦想的钥匙,它让大模型能连接外部知识库,回答专业、实时的问题。然而,许多开发者在满怀激情地搭建完RAG系统后,却常常遭遇“AI失忆”的尴尬:模型要么回答“我不知道”,要么就开始一本正经地胡说八道。 问题的根源,往往不出在那个聪明的大模型上,而是出在了它那个“健忘”的图书管理员——检索系统上。当这个管理员无法从书架上找到相关的书籍(信息)时,再博学的教授(LLM)也无能为力。