CNET科技資訊網(wǎng) 3月7日 北京消息:亞馬遜中國2017春季上新了,逾八千國際品牌助陣,亞馬遜Prime會員也推出了新的優(yōu)惠舉措:海外購英國新增40萬會員商品,亞馬遜Prime會員服務(wù)的188元優(yōu)惠期持續(xù)至今年11月26日。如果這時(shí)候你有一個(gè)春季購物清單,可以跟著亞馬遜的潮流趨勢劃重點(diǎn)了。
從亞馬遜的春季上新來看,時(shí)尚選品數(shù)量占據(jù)八成,其中海外時(shí)尚大牌及爆款潮品更是玲瑯滿目。包括設(shè)計(jì)極具顛覆性的英倫街頭潮牌Boy London,以狂野性感風(fēng)格著稱的意大利時(shí)尚先鋒品牌Roberto Cavalli,以及融合高貴氣質(zhì)、俏皮風(fēng)格的米蘭年輕品牌Moschino莫斯奇諾等。這些時(shí)尚服飾精品的入駐不僅契合時(shí)下消費(fèi)者對于高品質(zhì)好物的消費(fèi)需求,同時(shí)也為本次上新注入了時(shí)尚活力。
美妝類,涵蓋了來自歐美和日韓的一百多個(gè)全球大牌:有全球?qū)I(yè)彩妝品牌Bobbi Brown芭比波朗,也有來自法國的經(jīng)典美妝品牌Givenchy紀(jì)梵希,法國高端護(hù)膚品牌Fresh馥蕾詩,嬌蘭kiss-kiss唇膏、Fresh紅茶面膜、屢獲大獎(jiǎng)的Bobbi Brown流云眼線膏等等,想必美妝達(dá)人已經(jīng)耳熟能詳。
在消費(fèi)電子領(lǐng)域及家居領(lǐng)域,亞馬遜強(qiáng)調(diào)了“獨(dú)家”。如結(jié)合了多面積木、創(chuàng)客組件及互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的全概念機(jī)器人教育產(chǎn)品Sony編程機(jī)器人KOOV,戶外運(yùn)動(dòng)愛好者的最佳伙伴Garmin新款運(yùn)動(dòng)手表Fenix 5系列、,日本制造的美容院級家用產(chǎn)品YA-MAN旋風(fēng)鉑金滾輪等,泰國天然乳膠寢具的著名品牌Laytex,倡導(dǎo)舒適高端的歐式生活理念的德國衛(wèi)浴品牌唯寶,來自美國的辦公用品先鋒品牌Humanscale,以及擁有百年歷史的德國制膠品牌TESA德莎等等。
當(dāng)然,與新品一同推出的還有一系列促銷活動(dòng),力度低至三折。從今年3月3日至3月26日,亞馬遜推出了系列滿減和優(yōu)惠活動(dòng),上新促銷覆蓋了美妝、服飾鞋靴、首飾箱包、智能電子、母嬰、食品、家居、運(yùn)動(dòng)、閱讀等亞馬遜獨(dú)具特色的品類;另外,女性消費(fèi)者鐘愛的國際大牌熱門品類將以最低99元的價(jià)格出現(xiàn)在亞馬遜“3.8女神節(jié)”的活動(dòng)中。
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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。