3月12日,由中國(guó)電子商會(huì)(CECC)主辦,工信部、國(guó)家廣播電視產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心等部門協(xié)辦的“品質(zhì)創(chuàng)新爭(zhēng)優(yōu) 服務(wù)變革升級(jí)——2014年中國(guó)平板電視3.15品質(zhì)與服務(wù)座談會(huì)”在京舉行。會(huì)上中國(guó)電子商會(huì)消費(fèi)電子產(chǎn)品調(diào)查辦公室發(fā)布了《2014年中國(guó)平板電視消費(fèi)者滿意度調(diào)研報(bào)告》。報(bào)告顯示,消費(fèi)者家庭平板電視使用及售后服務(wù)兩項(xiàng)滿意度平均水平分別為92%和81%,與去年基本持平。值得一提的是,TCL在消費(fèi)者家庭平板電視使用滿意度調(diào)研中,高于其他品牌,成為消費(fèi)者使用最滿意的電視品牌。
隨著平板電視產(chǎn)品的日新月異,技術(shù)的不斷進(jìn)步,消費(fèi)者對(duì)于平板電視的售后服務(wù)提出的要求更加多樣更加復(fù)雜,傳統(tǒng)的三包服務(wù)已很難滿足服務(wù)需求的快速升級(jí)。尤其是智能電視、跨界互聯(lián)網(wǎng)電視這些新型產(chǎn)品,延伸出來(lái)的售后服務(wù)問(wèn)題大多成為了“三包”盲點(diǎn),消費(fèi)者面對(duì)軟硬件不能同步升級(jí)、病毒木馬威脅、操作運(yùn)行卡屏死機(jī)等問(wèn)題時(shí)常常束手無(wú)策,從而導(dǎo)致消費(fèi)體驗(yàn)不佳。由此可見,智能電視、互聯(lián)網(wǎng)電視發(fā)展需技術(shù)的進(jìn)步,更要在售后服務(wù)跟上步伐。
所幸的是,不少彩電企業(yè)都已經(jīng)意識(shí)到這些問(wèn)題并采取了相應(yīng)的改進(jìn)措施。TCL作為中國(guó)彩電領(lǐng)導(dǎo)品牌,更在日前率先發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)宣言:TCL 2014年智能電視八大行動(dòng)》,再次強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品品質(zhì)和服務(wù)的重要性,從互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)品內(nèi)容、功能、體驗(yàn)、銷售、渠道、服務(wù)等多個(gè)層面著手,推行聯(lián)網(wǎng)百分百、真智能行動(dòng)、持續(xù)滿意行動(dòng)、杜絕概念炒作、真高清進(jìn)萬(wàn)家行動(dòng)、免費(fèi)生態(tài)圈行動(dòng)、全方位服務(wù)行動(dòng)、全渠道銷售行動(dòng)這八大行動(dòng),為用戶打造貼心、極致的互聯(lián)網(wǎng)電視使用體驗(yàn)。
“在當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)電視行業(yè)還存在著概念炒作、虛假宣傳等各種不良風(fēng)氣,服務(wù)品質(zhì)更是屢受批評(píng),TCL發(fā)布《八大行動(dòng)》,將會(huì)起到榜樣的作用,成為互聯(lián)網(wǎng)電視服務(wù)體系構(gòu)建的新標(biāo)桿,推動(dòng)行業(yè)服務(wù)全面升級(jí)。”業(yè)內(nèi)專家表示,《八大行動(dòng)》的推出將有效的引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)正確發(fā)展方向,把互聯(lián)網(wǎng)電視的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)回歸到產(chǎn)品力、服務(wù)力原點(diǎn),為行業(yè)重新建立起良性發(fā)展秩序。而TCL將憑借創(chuàng)新的服務(wù)體系優(yōu)勢(shì),為其自身帶來(lái)更突出的產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)勢(shì),極大加強(qiáng)消費(fèi)者的使用滿意度與忠誠(chéng)度,其行業(yè)第一品牌的地位將得到鞏固。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。