虛擬運營商與互聯(lián)網(wǎng)金融有些異曲同工之妙了吧?我覺得是。
近日,虛擬運營商170號段全面開閘,一時間搞得我都心里癢癢的,想要去申請一個來玩玩。我在某家虛擬運營商網(wǎng)站上看上一個1709的號碼,需要預(yù)存50元,最低消費每月19元。考慮到自己已經(jīng)有三個卡號了,這個170的號碼雖然錢不多,但是我還是暫時略微地克制了自己的消費。
從之前得到的信息判斷,我知道幕后的物理運營商是中國聯(lián)通——說虛擬,就要有物理哈,這類似于談到云計算的第一步,要做虛擬化,某臺服務(wù)器也就是物理機(jī)可以虛擬成不同數(shù)量的虛擬機(jī),這個時候我有些佩服起名的人了,虛擬運營商這個名字確實有些高雅,但與此同時又對虛擬有些小擔(dān)心了。好吧,借助這次機(jī)會說說我對虛擬運營商未來的看法:
虛擬運營商帶來意識變革
上面提到了虛擬運營商與互聯(lián)網(wǎng)金融的關(guān)系,整體而言,我覺得這是虛擬運營商真正從消費者的角度出發(fā),是一種向傳統(tǒng)運營商模式的挑戰(zhàn),虛擬運營商終于打破了以自我為中心的服務(wù)模式,但是這僅僅是一個開始,別期望著虛擬運營商能夠全面打破物理運營商的那些陋習(xí),因此這算是意識形態(tài)上的變革,但是這種變革的深度和廣度到底有多大,或者說它是否會對母體產(chǎn)生抗?fàn)庍€很難說。
虛擬運營商難成主流
虛擬運營商勢必會大行其道,但是不會成為市場的主流。運營商還是有品牌可言的,中國移動、中國聯(lián)通、中國電信,這三大運營商深入人心,當(dāng)然不管是好還是壞都是這樣,在母體上滋生出來的這么多虛擬運營商,不會成為市場的最寵。這讓我想起此前紅火的互聯(lián)網(wǎng)金融,曾紅火得不可一世,一股子顛覆的架勢,但是后面的金融機(jī)構(gòu)卻很坦然。
虛擬運營商開辟特定空間
有了虛擬運營商,終于可以不再為出國時考慮買哪種當(dāng)?shù)財?shù)據(jù)卡劃算的問題了,這是我首先想到的,如果虛擬運營商能夠做好這個,我舉得對商旅用戶而言是個巨大的福利,價格差不多的前提下,沒必要再去多買一個國外的卡,用不了幾天再扔掉。另外,設(shè)備廠商都可能加入虛擬運營商競爭行列中來,這將讓市場百花齊放。目前來看,從部分虛擬運營商公開的套餐來看,吸引力不大,可能是因為人們對于虛擬運營商期望值太高了吧?您別嫌棄人家折扣低。
虛擬運營商要有節(jié)操
虛擬運營商最讓人擔(dān)心的事情,是成為下一個騷擾電話、垃圾短信/彩信等滋生的溫床。如今,人們看到153的號碼呼來的電話時,首先想到的是拒接,那些騷擾電話、垃圾短信是否會轉(zhuǎn)戰(zhàn)170陣地,真的很難說。我覺得虛擬運營商應(yīng)該無法幸免,三大運營商母體都無法做的事情,你們能做到嗎?這里真的為三大運營商臉紅。
虛擬運營商野蠻生長的啟示
虛擬運營商肯定會野蠻生長,因為作為富二代的他們,有著更加可以揮霍的資本,他們要么是原來就有很殷實的家底兒,要么是他們從母體那邊拿到了很多給養(yǎng),這足以給用戶帶來更加吸引消費者眼球的套餐、解決方案、福利,他們的沖鋒陷陣,勢必會給運營商市場帶來全新的局面,而且消費者會獲得更好的體驗。但是他們只是豐富和提升了行業(yè)的服務(wù)能力,對于網(wǎng)絡(luò)覆蓋、制式亂戰(zhàn)等問題無法帶來根本的解決。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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)隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,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),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。