Intel、AMD 時隔多年再次合作,共同打造更高效能筆電處理器!

除了博通表明將以1300億美元收購 Qualcomm讓人震驚之外,稍早 Intel 更是確認將再次與AMD 攜手合作,未來雙方將在 Intel 第八代 Core i 系列筆電處理器進行合作,預期將在H系列處理器規格提供更好的顯示效能。
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本篇來自合作媒體 mashdigi,INSIDE 經授權轉載。

除了博通表明將以 1300億美元收購 Qualcomm 讓人震驚之外,稍早 Intel 更是確認將再次與 AMD 攜手合作,未來雙方將在 Intel 第八代 Core i 系列筆電處理器進行合作,預期將在  H 系列處理器規格提供更好的顯示效能。

如同過去傳聞許久的消息, Intel 確定再次攜手 AMD 合作打造整合更高顯示效能的筆電處理器,預期將把 AMD 最新 Vega 顯示架構帶進 Intel 第八代 Core i 系列筆電處理器,藉此讓筆電顯示效能得以明顯提昇,同時也能有效降低筆電設計厚度與熱功耗問題。

在此次合作裡, Intel 將把 AMD 半客製化的 Radeon GPU 顯示效能帶進旗下處理器內,並且藉由 Intel 旗下 EMIB (Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)技術進行運算資料溝通,藉此提供相比過往 Intel 採用整合顯示元件更高運算效能表現。

至於此次與 Intel攜手合作,原則上並不會影響 AMD 自有 Ryzen 行動處理器發展,主要在於合作產品定位在打造更具運算效能的行動處理器,同時並非在單一處理器晶片內整合 GPU元件,而是將 CPU、GPU 以更簡單方式封裝而成,但在自身推行 APU 產品則仍強調性價比表現,同時鎖定輕薄筆電產品使用需求。

未來雙方合作處理器產品預期將歸類在 H系列規格,而在這樣合作模式之下,將更有利筆電產品在不配合獨立顯示卡即可發揮更高效能,對於長久與 Intel、AMD 合作的蘋果來說,也預期有助於 MacBook Pro 系列發揮更好運算效能,同時更多採用 H系列處理器打造電競產品的廠商,例如 Razer,也能以此打造效能更高、機身更薄的電競筆電產品。

 


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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