新零售正在成為北京社區(qū)商業(yè)的賦能者。北京市商務(wù)委發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示,截至7月底,北京市新建和規(guī)范提升蔬菜零售、便利店、早餐等基本便民商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)3267個(gè);基本便民商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)在城市社區(qū)覆蓋率提升了7.1個(gè)百分點(diǎn),達(dá)到86.8%。
其中,“互聯(lián)網(wǎng)+生活型服務(wù)業(yè)”新模式不斷涌現(xiàn),實(shí)體零售企業(yè)與電商企業(yè)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),以“新零售”的模式創(chuàng)新,提升居民消費(fèi)便利性。生鮮電商實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上下單、送菜上門(mén),保障了市民“菜籃子“的升級(jí)需求;城市物流末端配送網(wǎng)點(diǎn)持續(xù)增加,兩年來(lái)新建和規(guī)范末端配送網(wǎng)點(diǎn)500余個(gè),智能快件箱350組。
北京市商務(wù)委披露的信息顯示,今年北京市計(jì)劃建設(shè)提升1000個(gè)便民商業(yè)網(wǎng)店,1-7月已實(shí)現(xiàn)新建543個(gè)、規(guī)范提升249個(gè)網(wǎng)點(diǎn),完成全年任務(wù)的79.2%。從今年起,北京還將連續(xù)3年每年安排約2億元市政府固定資產(chǎn)投資用于補(bǔ)助商業(yè)便民服務(wù)設(shè)施項(xiàng)目,引導(dǎo)、帶動(dòng)更多企業(yè)投資商業(yè)便民服務(wù)設(shè)施的建設(shè)運(yùn)營(yíng)。
在北京市商務(wù)委的引領(lǐng)和帶動(dòng)下,企業(yè)投資紛至沓來(lái)。前不久,天貓宣布“北京戰(zhàn)略”,并且聯(lián)動(dòng)盒馬、蘇寧、銀泰、易果生鮮以及眾多品牌合作伙伴,在北京率先啟動(dòng)“三公里理想生活區(qū)”計(jì)劃。8月,天貓超市推出一小時(shí)達(dá),以更快的物流速度和更便捷的新零售模式,服務(wù)北京社區(qū)居民。
被譽(yù)為“新零售活樣板”的盒馬鮮生,也在北京開(kāi)出十里堡店和大成店兩家門(mén)店,第三家門(mén)店?yáng)|壩店,也已經(jīng)進(jìn)入最后的籌備階段。據(jù)盒馬鮮生相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,盡管開(kāi)業(yè)時(shí)間不長(zhǎng),但北京兩家門(mén)店極大地滿(mǎn)足了周邊3公里居民不斷升級(jí)的消費(fèi)需求,目前十里堡店的銷(xiāo)售額已經(jīng)超過(guò)不少成熟門(mén)店,在全國(guó)13家盒馬鮮生會(huì)員店中名列前茅。
天貓北京負(fù)責(zé)人嚶鳴表示,天貓北京專(zhuān)享城市平臺(tái)——“北京頻道”已經(jīng)上線兩個(gè)月以來(lái),已成為北京消費(fèi)者最?lèi)?ài)的本地化網(wǎng)商商超。北京頻道會(huì)基于天貓海量消費(fèi)者數(shù)據(jù)、本地化商品運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和本地化選品,為北京消費(fèi)者提供專(zhuān)屬商品、智慧推薦和專(zhuān)享補(bǔ)貼。北冰洋、稻香村等深受北京市民喜愛(ài)的品牌,都已開(kāi)始與天貓攜手,探索新零售,服務(wù)北京市民。
資料顯示,在各項(xiàng)業(yè)務(wù)布局上,北京消費(fèi)者已成為其旗下各項(xiàng)業(yè)務(wù)布局的關(guān)注重點(diǎn)。例如,菜鳥(niǎo)在北京建設(shè)了3個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)基地,實(shí)現(xiàn)北京包裹普遍當(dāng)日達(dá);阿里孵化的盒馬鮮生未來(lái)將布局全北京,構(gòu)成未來(lái)社區(qū)中心;阿里健康通過(guò)鏈接北京數(shù)百家藥房,提供1小時(shí)送藥服務(wù),并已覆蓋北京中心城區(qū)。
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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。