也許你以為科技和生活的距離還很遠(yuǎn)?來(lái)科博會(huì)看看吧。2015北京科博會(huì)以“引領(lǐng)科技創(chuàng)新,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展”為主題,吸引了大批高科技特色展品蜂擁亮相。即日起至5月17日,在科博會(huì)由微信支付搭建的“微信智慧生活館”主題展館,你可以用微信刷卡買零食;還可以搖一搖支付個(gè)飯錢(qián),微信切歌點(diǎn)贊送禮物,微信掃封面續(xù)簽港澳通行證……你會(huì)發(fā)現(xiàn),其實(shí)生活中已是滿滿的科技感
重要的是,微信帶來(lái)的這種真實(shí)的智慧生活體驗(yàn)已接入20多個(gè)行業(yè),遍布全國(guó)各大城市。
微信智慧生活 陪伴你的每一瞬
科博會(huì)的“微信智慧生活館”展館,整合了微信支付、搖一搖、公眾平臺(tái)等開(kāi)放能力,能真實(shí)還原購(gòu)物、娛樂(lè)、餐飲、城市服務(wù)等生活場(chǎng)景,全方位展現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”在城市生活各個(gè)領(lǐng)域的智慧結(jié)合。
在智慧娛樂(lè)區(qū),你可以在雷石VOD呈現(xiàn)的智慧KTV現(xiàn)場(chǎng)High一把,現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)微信點(diǎn)歌、點(diǎn)贊、送禮物、彈幕等新式KTV玩法;
在智慧餐飲區(qū),你可以在鮮果時(shí)光里點(diǎn)份鮮榨飲品,體驗(yàn)遠(yuǎn)程排號(hào)、手機(jī)點(diǎn)單和微信支付買單的便利;
在智慧購(gòu)物區(qū),你可以從連鎖便利店好鄰居開(kāi)始,體驗(yàn)微信刷卡支付的快速;
此外,還有更多智慧特色生活等你體驗(yàn)。比如速遞易,你可以現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)微信掃碼支付最后再開(kāi)箱取件,即使你不在家,也不用擔(dān)心你的快遞不安全;微信掃封面,續(xù)簽港澳通行證,一場(chǎng)說(shuō)走就走的旅行不再是夢(mèng)想。而在多雷暴的季節(jié),用微信買份航空延誤險(xiǎn),另一種貼心的安慰不讓天氣影響心情。
遍地開(kāi)花的微信智慧生活
事實(shí)上,上述體驗(yàn)都是微信智慧生活全行業(yè)解決方案在各個(gè)行業(yè)的落地。2014年8月以來(lái),微信智慧生活全行業(yè)解決方案通過(guò)“公眾號(hào)+微信支付”模式已經(jīng)成功接入醫(yī)療、酒店、零售、百貨、餐飲、票務(wù)、快遞、高校、電商、民生等20多個(gè)行業(yè)。
在過(guò)去一年里,上文提到的這些展館案例“從0到1”的數(shù)據(jù)也十分喜人:
鮮果時(shí)光代表的智慧餐廳為消費(fèi)者節(jié)約時(shí)間超多30萬(wàn)小時(shí),人力成本、運(yùn)營(yíng)成本等多角度為商家節(jié)約費(fèi)用超過(guò)100萬(wàn),其中微信支付成交占比超過(guò)20%。
好鄰居代表的智慧便利店、商超更是以此方案為切入點(diǎn),找到了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代連接人和流量的最佳模式。據(jù)悉,好鄰居在今年春節(jié)期間下發(fā)的微信紅包,線下店內(nèi)使用率達(dá)到53.8%。而在今年微信支付團(tuán)隊(duì)主推的“微信支付日”活動(dòng)中,好鄰居則嘗到了人流量和營(yíng)業(yè)額雙增長(zhǎng)的甜頭:支付筆數(shù)增長(zhǎng)3.4倍,新晉會(huì)員數(shù)的增長(zhǎng)則近10倍。
科技改變生活。而在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,科技不僅改變著生活,也改變著我們的想象力和創(chuàng)造力。伴隨著微信持續(xù)為第三方合作伙伴提供更多開(kāi)放能力,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)+的更多連接力量,最終將實(shí)現(xiàn)微信智慧生活帶動(dòng)“大眾創(chuàng)新,萬(wàn)眾創(chuàng)業(yè)”的新浪潮。
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。