CNET科技資訊網(wǎng) 7月1日 北京消息: 成都哪家火鍋最正宗?上海哪里喝咖啡最有情調(diào)?今后登陸手機淘寶,就可以在“淘寶頭條”看到所在城市的生活消費資訊。
7月1日,阿里巴巴集團旗下生活消費資訊聚攏平臺淘寶頭條,宣布正式啟動本地化戰(zhàn)略——城市斑馬計劃,淘寶頭條推出的首個地方城市頻道——成都頻道也于當日正式上線。
與此同時,“斑馬計劃”一期會在北京、上海、廣州、深圳、天津、杭州、南京、重慶、成都9個城市招募主流媒體做為城市合作伙伴,共建基于用戶LBS定位功能的城市頻道。如成都消費者,就可訂閱喜歡的成都本土內(nèi)容頭條號,一邊看頭條熱文掌握消費資訊,一邊在文章頁面下單購物。
據(jù)悉,內(nèi)容化、社區(qū)化、本地生活服務(wù)是淘寶未來的三大方向,而淘寶頭條上線不到一年已經(jīng)是中國最大的在線消費類媒體平臺,每個月有超過8000萬消費者通過淘寶頭條獲取最新最優(yōu)質(zhì)的消費類資訊內(nèi)容。
斑馬計劃——讓城市地域號能賺錢
“斑馬的紋路,既像二維碼,又像商品條碼;我們用‘斑馬’比喻城市生活的內(nèi)容創(chuàng)作者們,他們獨立自由、時尚優(yōu)雅,又極富爆發(fā)力,同時有高度的社群聚合能力。淘寶頭條希望通過城市頻道,把流量和內(nèi)容變現(xiàn)的‘草原’,帶給像‘斑馬’一樣內(nèi)容創(chuàng)作者。”7月1日,在淘寶頭條聯(lián)合成都商報舉行的“淘寶頭條·成都頻道”上線發(fā)布會上,淘寶頭條負責人懷俊杰這樣介紹斑馬計劃。
而提供生活消費資訊的淘寶頭條,也希望滿足用戶在當?shù)氐馁Y訊需求與偏好,千人千面,量身訂制,并借助手機淘寶地理位置定位功能,將使商品和服務(wù)的供給需求更好匹配。因此,斑馬計劃應(yīng)運而生。
該計劃的核心,是與全國各大城市的主流媒體共建城市頻道,并通過當?shù)貎?yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)者對接阿里生態(tài),構(gòu)筑城市媒體的垂直生態(tài)圈,讓優(yōu)秀的地域內(nèi)容創(chuàng)客通過淘寶頭條入口,實現(xiàn)內(nèi)容價值變現(xiàn)。
據(jù)了解,在與“斑馬計劃”合作中,城市合作伙伴限量不排他,一個城市的數(shù)量一般不超過3個,城市合作伙伴可邀請該城市符合淘寶頭條要求的新媒體成為其聯(lián)盟成員,以聯(lián)盟形式集體進駐淘寶頭條。
而城市合作伙伴也將協(xié)同淘寶頭條一起,對內(nèi)容創(chuàng)作者提供培訓服務(wù),幫助他們在淘寶頭條上掌握更多內(nèi)容變現(xiàn)的訣竅。
淘寶頭條首席內(nèi)容官鐘躍東透露的數(shù)據(jù)顯示,淘寶頭條日活躍用戶千萬,一篇優(yōu)質(zhì)內(nèi)容可以收獲800萬+的閱讀量; 而一個優(yōu)質(zhì)賬號8個月訂閱粉絲90多萬,平均每月漲粉可達10萬+。
此外,淘寶頭條的讀者,都有相當明確的消費意愿,這也為內(nèi)容創(chuàng)作者們提供了價值變現(xiàn)的一片天然沃土:從賬號收益來看,一篇淘寶頭條熱讀文章,能給自媒體人帶去10多萬元的傭金收益,相當于一個城市白領(lǐng)全年的收入,此外也不乏入駐淘寶頭條的機構(gòu)媒體,通過商家策劃活動內(nèi)容定制,2周內(nèi)盈利180萬的案例。
而通過盈利又能更好地反哺內(nèi)容,能讓用戶在城市頻道看到更多優(yōu)質(zhì)的本地生活消費資訊。“斑馬計劃”就是在循環(huán)閉合的鏈條中構(gòu)筑了這樣一個健康繁榮的內(nèi)容生態(tài)。
淘寶頭條派發(fā)4000萬“貓超”紅包做成都見面禮
對于選擇成都作為城市頻道的首站,懷俊杰表示:“這是因為作為休閑之都,成都與生活消費資訊平臺天然匹配。”
當日,在成都擁有多年影響力和公信力,在新媒體領(lǐng)域有著多類型、全領(lǐng)域嘗試的成都商報,簽約成為淘寶頭條成都頻道的合作伙伴,并攜旗下20余個自營號以及招募數(shù)百個賬號陸續(xù)入駐成都頻道平臺,涵蓋母嬰、時尚美妝、旅游運動等多個領(lǐng)域。
與此同時,淘寶頭條還給成都的城市合作伙伴準備了一份“見面禮”。與淘寶頭條平臺對接,天貓超市7月將為成都地區(qū)消費者提供4000萬紅包資源,紅包將通過“密令”等形式,由淘寶頭條在成都的合作伙伴發(fā)放。成都的消費者接下來將能通過淘寶頭條閱讀本土內(nèi)容資訊號,并獲得天貓超市送出的滿減紅包福利。
據(jù)悉,淘寶頭條目前正在與北京、上海、廣州、深圳、天津、杭州、南京、重慶、成都九大城市的主流媒體洽談合作,各地城市頻道也將陸續(xù)上線。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(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,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。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)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(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)合深度學習和數(shù)學優(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。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學習訓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練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。