天貓11.11購物狂歡節(jié)開場(chǎng)38分鐘28秒之后,交易額沖到了100億元,其中無線占比45.5%。去年,沖到100億用了5小時(shí)49分。
消費(fèi)者的購物熱情可以用瘋狂來形容:來自阿里的數(shù)據(jù)顯示,1分11秒破億;凌晨剛過3分鐘,狂歡節(jié)交易額就達(dá)到10億,14分鐘02秒,突破50億。
今年雙十一,手機(jī)購物成為今年1111購物狂歡節(jié)的一大亮點(diǎn)。
天貓今年在移動(dòng)端率先發(fā)力,向會(huì)員推出四大特權(quán),包括“優(yōu)先購”、“專享購物券”、“T4寶箱”和“T4專場(chǎng)”。“終于不用扎堆搶貨了”。有著4年雙十一網(wǎng)購經(jīng)歷的沈先生表示,自己是天貓T4會(huì)員,在9-10日兩天可以通過天貓無線端支付100元定金優(yōu)先購,優(yōu)先買產(chǎn)品,T4會(huì)員有5個(gè)機(jī)會(huì)。其中包括一臺(tái)yunos系統(tǒng)的明基投影儀10日就已下定金。“送無線鍵盤、耳機(jī),禮品蠻多,加上300店鋪優(yōu)惠券,省錢,還不用跟人爭(zhēng)搶,爽。”
除天貓和手淘之外,阿里巴巴集團(tuán)投資的公司也加入到今年雙十一當(dāng)中來。比如微博在移動(dòng)端發(fā)力,包括26位明星在內(nèi)的1111位微博紅人在微博上發(fā)放天貓雙十一紅包,UC瀏覽器也在移動(dòng)端發(fā)放紅包,這也激發(fā)了消費(fèi)者網(wǎng)購熱情,并助推雙十一迅速破百億。
天貓總裁王煜磊表示,雙11早已不再是天貓的雙11,而是屬于全社會(huì)、全球的雙11。今年的雙11將更加聚焦在全球化、無線化的基礎(chǔ)上,讓我們?yōu)橹餐⒌纳虡I(yè)的生態(tài)體系、更加健康有序地發(fā)展。
據(jù)悉,今年雙十一,是歷年商家數(shù)目參與最多的一年,僅天貓就有近2.7萬商家、4.2萬個(gè)品牌參與。除了耐克、ONLY、雙立人、GAP、寶潔、歐普照明等品牌之外,服飾的CK、ASOS,衛(wèi)浴的高儀、廚具的fissler、汽車的寶馬MINI等眾多品牌均參與雙十一。與菜鳥網(wǎng)絡(luò)合作的14家快遞公司新增了25萬名新的快遞員,至此今年將有125余萬名快遞員加入到雙十一。天貓和商家投入的客服達(dá)到近百萬。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。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(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視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)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(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(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。