CNET科技資訊網(wǎng) 3月15日 北京消息(文/齊豐潤): “國家品牌計劃”,是中央電視臺在2016年9月提出的,為尋找、培育、塑造一批能夠在未來三十年里代表中國參加全球商業(yè)競爭和文化交流的國家級品牌的長遠計劃,希望培育“中國工匠”,實現(xiàn)“中國智造”的復興,京東就是該計劃的第一批成員。
3月14日,京東聯(lián)合央視宣布推出首個315京東國品日,并聯(lián)手“國家品牌計劃”成員為中國消費者帶來品質(zhì)體驗。京東表示,希望通過京東國品日的舉辦,在315消費者權(quán)益保護日來臨之際,打造一個品質(zhì)誠信的購物節(jié),幫助CCTV“國家品牌計劃”成員建立與消費者的溝通和互動的平臺,幫助中國品牌持續(xù)健康成長。
據(jù)悉,在315京東國品日期間,京東將與十幾家CCTV “國家品牌計劃”成員以“品牌國家隊”的形象登上紐約時代廣場大屏。藍燁表示,今年315的主題是“網(wǎng)絡(luò)誠信,消費無憂”, 這個主題背后是消費者對于品質(zhì)消費,特別是提升網(wǎng)購服務(wù)水平的強烈期待,京東國品日的舉辦讓315不再僅僅是消費者權(quán)益保護日,更成為了品質(zhì)誠信購物節(jié)。
中央電視臺廣告經(jīng)營管理中心主任任學安表示,中國是制造大國,但卻是品牌小國,在過去很長時間里,中國在國際上有顯著競爭力和影響力的知名品牌寥寥無幾,亟待打造一批擁有國際競爭力的中國品牌,這也是CCTV “國家品牌計劃”誕生的初衷。央視與京東攜手推出了315京東國品日,整合中國領(lǐng)先電商平臺與媒體平臺的核心優(yōu)勢,將共同推動中國產(chǎn)品向中國品牌升級。
京東集團首席公共事務(wù)官藍燁表示,電商是中國新經(jīng)濟的重要組成部分,2016年京東平臺全年交易總額已達到9392億元人民幣,每年有十余萬品牌商在京東平臺上為數(shù)以億計的消費者提供高品質(zhì)的商品和服務(wù)。目前京東已經(jīng)在營銷、物流、售后服務(wù)、質(zhì)控、金融服務(wù)和技術(shù)支撐等方面具備了全方位的開放能力,并希望通過這些能力的輸出,幫助中國企業(yè)深化供給側(cè)改革,實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。
“中國制造2025”希望通過“互聯(lián)網(wǎng)+”的應用,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)的變化和產(chǎn)量的增加,是希望在中國工業(yè)相對落后的情況下,一方面通過硬件技術(shù)創(chuàng)新增強生產(chǎn)能力,另一方面通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新引入市場和用戶的價值鏈條,提升中國品牌的制造能力,推動產(chǎn)業(yè)、消費的升級,催生新工業(yè)革命。
在這樣的愿景下,京東打造的國品日,就成為了向大眾展示中國產(chǎn)品的一個大平臺。隨著制造產(chǎn)業(yè)的升級,中國品牌的品質(zhì)與信心都在不斷得到提升,讓中國品質(zhì)、中國品牌真正走出去,也將是京東和眾多國品們共同努力的方向。
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。