根据哈佛商业评论，近40%的营销人员难以将营销混合模型（MMM）与商业决策相结合。为此，谷歌推出了Scenario Planner，帮助决策者和数据科学家通过友好的界面实验不同预算场景，实时估算投资回报率，简化分析与规划过程。

本研究解决了人机共创在音乐领域的应用问题，特别是如何评估AI工具的用户接受度和体验。文章提出了一种将多轨音乐机（MMM）整合到流行数字音频工作站Cubase中的新方法，并通过三部分混合方法研究评估该系统的可用性和用户体验。结果显示用户对该系统的可用性和接受度评价积极，指出了在生成音乐时控制性和可预测性方面的局限性，表明不同水平作曲者之间在使用体验上并无显著差异。

MMM运动生成模型通过将3D人体动作转化为潜空间中的离散标记序列，实现高保真和快速的动作生成。它使用条件掩码动画变换器来捕捉动作标记之间的依赖性，并与文本标记进行语义映射，支持细粒度文本描述的动作解码。MMM还支持动作编辑，通过掩码标记实现平滑过渡。实验显示，MMM在生成质量和速度上优于现有方法，并支持身体部位修改和动作插值等高级编辑功能。

通用信息抽取大型语言模型（GIELLM）能同时处理多个信息抽取子任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取和事件抽取。通过互相增强效应（MRE），GIELLM在综合任务中表现出色，并在六个日语混合数据集中取得了最先进的结果。这一突破为信息抽取子任务的合并提供了可能。

随着媒体消费碎片化和隐私变化，营销人员面临复杂问题。市场混合模型（MMMs）正在复兴，帮助衡量跨渠道营销的整体影响。Google推出开源的Meridian MMM，提供创新、透明、可操作和教育的解决方案。

本文研究了Shapley Value Regression在分解渠道合作伙伴的营销绩效中的应用，并通过金融服务行业的真实数据展示了其实用性。该方法能够评估个体合作伙伴的贡献，并提出了一种简单的推导调整系数的方法。

本文介绍了一种名为MMM的新型神经网络的自主学习框架，能够结合过去的时间信息和未来的已知信息进行时间序列预测。实验表明，这种方法胜过传统的基于样本或回归的方法，并且推理速度与传统回归训练的时间序列预测模型相当，是一种更好的选择。

基于掩码动作模型的MMM运动生成范例解决了实时性、高保真度和动作可编辑性之间的权衡。通过转换成离散标记序列和预测随机掩码动作标记的条件掩码动画变换器，MMM捕捉了动作标记之间的依赖性和与文本标记的语义映射。实验表明，MMM在生成高质量动画方面超过了当前领先的方法，并提供了先进的编辑功能。与可编辑动作扩散模型相比，MMM速度提高了两个数量级。

该文介绍了一种针对异构表格数据集的新算法MMM，用于聚类和合成数据生成。该算法使用EM-based聚类算法确定合成数据的聚类和恢复真实数据的结构。提出了一种名为MMMsynth的合成表格数据生成算法，该算法在测试中表现优异。

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