4月29日,國(guó)內(nèi)最大的汽車互聯(lián)網(wǎng)公司易車重磅宣布,其全新的汽車電商平臺(tái)“惠買車”正式上線,顛覆傳統(tǒng)汽車電商模式,依靠C2B來(lái)反向定義汽車網(wǎng)購(gòu)行為,充分滿足汽車交易供需雙方的需求,使用戶享有絕對(duì)的購(gòu)車主動(dòng)權(quán)和真正底價(jià)。
汽車電商的概念近來(lái)火爆十足,但如何才能順利買到心儀的車,在和經(jīng)銷商博弈的過(guò)程中,消費(fèi)者們由于信息不對(duì)等,往往苦不堪言。哪怕在網(wǎng)上訂車、獲得資格之后,還需要再到線下找4S店二次侃價(jià)和交易,得到的往往也不是最低價(jià)格和最大實(shí)惠。
而此次易車推出的C2B模式惠買車,則真正幫助用戶當(dāng)家作主,為用戶提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)?;葙I車純粹從用戶購(gòu)車需求出發(fā),堅(jiān)持真正底價(jià),消費(fèi)者只需動(dòng)動(dòng)手指在平臺(tái)上發(fā)布購(gòu)車意向,4S店就會(huì)爭(zhēng)相來(lái)競(jìng)價(jià)。最后消費(fèi)者會(huì)根據(jù)后臺(tái)競(jìng)價(jià)系統(tǒng)生成的購(gòu)車憑證,去選擇最適合的4S店來(lái)完成交易。
惠買車的全新汽車電商理念,將確保用戶享有與傳統(tǒng)購(gòu)車模式徹底不同的全新體驗(yàn):比如底價(jià)承諾,如不是4S店當(dāng)前最低價(jià),惠買車則賠付消費(fèi)者5000元;訂金隨時(shí)退,價(jià)格或看車試駕等不滿意,易車均可隨時(shí)退還訂金;專屬服務(wù)顧問(wèn),提供全程幫助;隱私高度保密,杜絕販賣用戶信息等等。
消費(fèi)者反向定義、掌握主動(dòng)權(quán)已經(jīng)成為消費(fèi)領(lǐng)域的大勢(shì)所趨。而在汽車電商領(lǐng)域,購(gòu)車者當(dāng)家做主、權(quán)利反轉(zhuǎn)的時(shí)代,或因惠買車的上線而真正來(lái)到。
據(jù)了解,“惠買車”平臺(tái)獨(dú)立于易車網(wǎng),分為WEB端、移動(dòng)站、APP三個(gè)渠道。平臺(tái)第一期上線覆蓋北京、上海、鄭州等十個(gè)城市,每個(gè)城市的合作經(jīng)銷商均為正規(guī)認(rèn)證4S店,入駐時(shí)易車會(huì)嚴(yán)格審核資質(zhì)。
此前,在惠買車上線預(yù)熱時(shí),易車發(fā)起的“好友為你支付1元,你的買車基金賬戶就立刻增加100元”眾籌買車活動(dòng),也得到超過(guò)4萬(wàn)名用戶的積極參與,共籌集到超過(guò)2000萬(wàn)的購(gòu)車款項(xiàng)。通過(guò)參與眾籌活動(dòng),每名用戶在惠買車平臺(tái)實(shí)際購(gòu)車時(shí)最高可享受到5000元的優(yōu)惠。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)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(kāi)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。