共享單車模式的成熟、普及在極大程度上滿足了人們對(duì)“最后一公里”出行的需求,然而劍有雙刃,部分用戶的不文明騎行頻現(xiàn),使城市文明建設(shè)面臨巨大威脅,政府、群眾對(duì)于將共享單車使用納入信用評(píng)價(jià)體系的呼聲也越來越強(qiáng)烈。
8月,國家十部委聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于鼓勵(lì)和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)租賃自行車發(fā)展的指導(dǎo)意見》,要求推進(jìn)租賃自行車停車點(diǎn)位設(shè)置和建設(shè),同時(shí)有序引導(dǎo)車輛運(yùn)營,各省市也因地制宜陸續(xù)出臺(tái)有關(guān)共享單車管理的實(shí)施細(xì)則。上海、深圳相繼宣布暫停新增投放共享單車,武漢、鄭州、南京多地交警部門更是建立共享單車“黑名單”機(jī)制,違規(guī)者有可能被終生禁騎。
近期,哈羅單車披露一組數(shù)據(jù),自信用分獎(jiǎng)懲制度實(shí)行以來,全國共有7047位用戶總計(jì)受到7282次扣分懲罰,其中有263名用戶因嚴(yán)重違規(guī)賬號(hào)被永久凍結(jié)、終身禁騎。哈羅單車相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,扣除信用分本意不是為了懲罰,而是用個(gè)人信用管理的方式規(guī)范用戶文明停放和騎行。比如,用戶信用初始分?jǐn)?shù)為100分,違規(guī)停車(小區(qū)、地庫等)一次扣20分,加裝私鎖、私自改造車輛扣至0分,當(dāng)分?jǐn)?shù)低于80分時(shí),租車費(fèi)用將狂飆猛漲。
與扣分相對(duì)應(yīng),哈羅用戶在正常騎行、上報(bào)故障、舉報(bào)違停經(jīng)后臺(tái)審核通過后,信用分會(huì)增加一分。據(jù)哈羅單車騎行大數(shù)據(jù)一位負(fù)責(zé)人透露,截至9月8日,山東東營一位哈羅單車用戶以令人咂舌的2953分排在全國的哈羅單車用戶信用分首位。哈羅單車方面表示,將給該用戶開啟終生免費(fèi)騎行的資格,以鼓勵(lì)并獎(jiǎng)勵(lì)該用戶的文明騎行行為。據(jù)悉,這是全國首個(gè)終身免費(fèi)騎行的共享單車用戶。
哈羅單車客服負(fù)責(zé)人姚萍表示,扣除信用分目的不是為了懲罰,而是用個(gè)人信用管理的方式規(guī)范用戶文明停放和騎行,各城市不定期開展的信用分兌換禮品、信用分消費(fèi)抵扣等類似活動(dòng)優(yōu)惠都可以看做是對(duì)用戶規(guī)范騎行的一種獎(jiǎng)勵(lì)。
此前有專家表示,“作為共享經(jīng)濟(jì)的參與者,誰都不能‘任性’,有誠信才能有秩序,有公德才能有共享”。信用分作為一個(gè)硬性指標(biāo),其信用好壞、分?jǐn)?shù)高低將會(huì)直接影響用戶單車使用。
以武漢交警黑名單機(jī)制為例,當(dāng)用戶在使用哈羅單車出現(xiàn)交通違法、拒絕接受交警處罰時(shí),交警將單車車號(hào)提供給哈羅單車,哈羅將根據(jù)用戶的注冊(cè)信息,視其違規(guī)情況扣分,當(dāng)用戶信用分扣至0分時(shí),該賬戶將被永久凍結(jié),用戶則再也不能使用哈羅單車。
為應(yīng)對(duì)部分用戶違停的情況,哈羅單車已在多座城市推行網(wǎng)格化管理。“網(wǎng)格化管理力爭(zhēng)第一時(shí)間響應(yīng)并處理車輛違停。”上述哈羅單車負(fù)責(zé)人表示,在車輛投放的商超、學(xué)校、醫(yī)院等用車輛較大區(qū)域均有指定的專員維護(hù),引導(dǎo)用戶規(guī)范停車,并在早晚高峰期間整理規(guī)范車輛停放,運(yùn)維人員對(duì)故障、停放不規(guī)范的單車可以做到15分鐘內(nèi)響應(yīng)并處理。
哈羅單車COO韓美認(rèn)為,以用戶體驗(yàn)為核心,以技術(shù)為支撐的精細(xì)化運(yùn)營是企業(yè)未來應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的核心競(jìng)爭(zhēng)力。共享單車企業(yè)應(yīng)該在此基礎(chǔ)上,建立更為完善、高效的停放管理系統(tǒng),將網(wǎng)格化運(yùn)營落到實(shí)處,輔以獎(jiǎng)懲分明的信用體系,更好地引導(dǎo)用戶規(guī)范出行,才能在真正意義上實(shí)現(xiàn)“做綠色出行的使者,不做文明添堵者”,提高用戶騎行體驗(yàn),助力城市智慧交通出行“落地生根”,推進(jìn)文明共享。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
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(duì)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(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(duì)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。