賬號(hào)集中管理
數(shù)據(jù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)
運(yùn)營(yíng)效果評(píng)估
任務(wù)考核排名
矩陣風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)
內(nèi)容資產(chǎn)留存
看趨勢(shì)，了解品牌聲量
聽聲音，洞察用戶偏好
管聲譽(yù)，發(fā)現(xiàn)品牌正負(fù)面輿情
做對(duì)比，明確競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
留存投放資產(chǎn)
復(fù)盤投放效果
優(yōu)化投放策略
擴(kuò)寬行業(yè)視角
新榜訊 6月5日，字節(jié)跳動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過微信公眾號(hào)發(fā)布消息。由字節(jié)跳動(dòng)ByteBrain團(tuán)隊(duì)牽頭，聯(lián)合美國(guó)加州大學(xué)默塞德分校（UC Merced）和加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）提出了VMR2L，并研發(fā)出一套基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的VMR系統(tǒng)。該系統(tǒng)在保持近似最優(yōu)性能的情況下，將推理時(shí)間大幅壓縮至1.1秒，成功達(dá)成了系統(tǒng)性能與工業(yè)可部署性的統(tǒng)一。此項(xiàng)研究成果已在系統(tǒng)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議EuroSys25上發(fā)表。值得一提的是，論文的兩位共同一作均為字節(jié)跳動(dòng)ByteBrain團(tuán)隊(duì)的實(shí)習(xí)生，他們的研究聚焦于長(zhǎng)期以來被忽視卻極為關(guān)鍵的虛擬機(jī)重調(diào)度（VMR）問題。
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