ZD至顶网CIO与应用频道 05月03日 北京消息:
腾讯借力微信平台
微信作为社交平台,虽然同样希望在火热的电商行业开拓疆域,但是为了避免伤害到用户体验,其发展步调节奏缓慢,小心谨慎。因此,微信的电商化发展步入了初期阶段。对于电子商务专业人士而言,在打算采用微信平台开展电子商务业务的时候,首先,需要理解微信平台的三个基本电子商务业务模式;其次,需要了解微信支付是微信平台电商化的良好开始且在逐步改进。
微信有助于促进销售发展和客户参与的提升
微信在移动社交方面的整合为客户参与创造了价值。品牌和零售商需要识别微信能够如何促进销售发展和客户参与的提升:第一,将微信作为一个多渠道解决方案;第二,在微信平台发展新产品的宣传与促销;第三,利用微信支付改进业务成效;第四,在微信平台发布独家产品服务销售来刺激销售;第五,将实体店的消费者拉进微信移动的数字化渠道;最后,在微信平台发展独立微型企业业务和个人创业者的开发业务。
Forrester 建议:将微信平台作为在中国的电子商务策略长期发展的一个关键要素
● 评估微信的潜在商业能力与价值来触及更多客户。
● 多渠道地宣传企业的微信公众服务号。
● 利用微信平台开展“借用移动时刻”来服务客户。
● 利用微信平台来服务企业 O2O 战略。
● 利用 HTML5 的技术来增强电商渠道的销售能力。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。