今日,在微信公開(kāi)課第三季長(zhǎng)沙站現(xiàn)場(chǎng),微信團(tuán)隊(duì)宣布“搖一搖·周邊”(以下簡(jiǎn)稱“搖周邊”)正式對(duì)外開(kāi)放。擁有微信認(rèn)證的公眾帳號(hào)商戶,均可通過(guò)搖周邊的商戶申請(qǐng)平臺(tái)https://zb.weixin.qq.com/或者微信公眾平臺(tái)后臺(tái)申請(qǐng)入駐。聯(lián)合微信支付、公眾帳號(hào)、微信卡包,搖周邊為更多商家提供了便捷連接用戶和精準(zhǔn)近場(chǎng)服務(wù)的能力。
據(jù)悉,搖周邊還將于4月13日開(kāi)展“免費(fèi)送設(shè)備”體驗(yàn)活動(dòng),前2000名入駐的商戶將有機(jī)會(huì)獲得微信團(tuán)隊(duì)免費(fèi)贈(zèng)送的搖周邊設(shè)備。
搖周邊是微信基于低功耗藍(lán)牙技術(shù)的O2O入口級(jí)應(yīng)用,與微信的其他線下連接能力一道,加速促成了微信O2O閉環(huán)的實(shí)現(xiàn)。
申請(qǐng)接入搖周邊的條件也非常簡(jiǎn)單,商戶只要擁有1個(gè)經(jīng)過(guò)微信認(rèn)證的公眾帳號(hào)(訂閱號(hào)、服務(wù)號(hào)均可),按流程指引5分鐘即可完成申請(qǐng)接入。
如選擇通過(guò)微信公眾平臺(tái)申請(qǐng)接入,可按以下三步操作:
第一步:添加“搖一搖周邊”插件
商戶登陸微信公眾平臺(tái)(mp.weixin.qq.com)后,點(diǎn)擊界面左側(cè)“功能-添加功能插件”,再在“插件庫(kù)”中選擇“搖一搖周邊”插件。
第二步:申請(qǐng)入駐
添加成功后,點(diǎn)擊即可打開(kāi)搖一搖周邊商戶管理后臺(tái),再點(diǎn)擊“立即接入”,進(jìn)入申請(qǐng)條件和流程說(shuō)明頁(yè)。
點(diǎn)擊“授權(quán)微信搖一搖周邊”,進(jìn)行公眾號(hào)授權(quán)登錄,再按照流程填寫基本資料后,即完成申請(qǐng)入駐;
第三步:正式啟用
入駐申請(qǐng)審核大約需要三個(gè)工作日,審核通過(guò)后,再次登錄https://zb.weixin.qq.com/,即可進(jìn)入管理后臺(tái)。按照首頁(yè)的配置流程指引,即可成功啟用微信搖一搖周邊。
搖周邊打通了“人-信息-服務(wù)-線下場(chǎng)所”的四重連接。
除購(gòu)物場(chǎng)景下的精準(zhǔn)服務(wù)與移動(dòng)支付便利外,在展館、景區(qū)、博物館,用戶也能通過(guò)搖周邊享受定位導(dǎo)航、隨身講解服務(wù);在展會(huì)、會(huì)議、公關(guān)活動(dòng)等現(xiàn)場(chǎng),用戶可通過(guò)搖周邊與主辦方進(jìn)行投票、提問(wèn)、發(fā)言、游戲等互動(dòng),還可輕松簽到;而對(duì)于廣告行業(yè)來(lái)說(shuō),甚至可以將搖周邊設(shè)備置入廣告箱和指示牌,用戶僅需搖一搖手機(jī),即可實(shí)時(shí)查詢附近門店、導(dǎo)航,還可延伸瀏覽、領(lǐng)取優(yōu)惠券等,促進(jìn)有效引流。未來(lái),相信將有更多商戶能夠通過(guò)搖周邊與用戶“+”到一起。
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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。