ZD至顶网CIO与应用频道 10月28日 北京消息:一年一度电商人的盛会“双十一”即将到来,为帮助电商卖家了解平台政策、梳理业务流程、了解E店宝ERP新功能、传授大促技巧和注意事项,E店宝在全国举办了以北上广杭为核心的20余场双十一培训会。培训会中,E店宝邀请了淘宝小二带给大家讲解有关2016年平台的新政策和新的运营玩法。同时分享了行业大咖客户们的成功经验,帮助卖家在大促中直线前进,不走弯路。2016年双十一淘宝推出了网红直播,E店宝邀请模界网红专家带来淘宝网红直播营销的培训,教授广大卖家利用社交媒体及直播通道运营网红流量。帮助卖家利用社交媒体引流,快速实现业务增长。
为顺利完成双十一任务,确保平台的高效平稳运行,E店宝已经开始对平台及接口研发进行升级计划,对自身软件进行压力测试以及性能问题全面分析,针对不同类型的原因制定支持策略;双十一针对系统运维保障方面,对数据进行归档,优化服务器及网络的运行环境,全网安全检查及安全加固,完成防病毒、系统升级等。期间还会派出400余名驻场技术和服务人员赶赴卖家客户营销中心进行全程跟踪、服务指导,确保客户稳定度过双十一。
每年双十一后的发货环节,也是卖家注重的重要环节。E店宝已经与国内最大的快递物流查询平台快递鸟进行了合作,打通国内400多家快递物流公司。从订单处理到仓库管理,再到发货的物流跟踪,E店宝一直致力于为广大卖家提供一站式的电商ERP业务管理解决方案。
E店宝已有连续六年双十一支持经验, E店宝全员实行72小时值班制,除派出研发及实施工程师、销售顾问、服务顾问等300余人为全国客户提供客户现场驻场支援,“面对面”处理卖家问题,其余的人员聚集总部做好后备支持,做到“及时反馈,快速反应,迅速处理”。 自2014年起,E店宝ERP软件突破日单发包200万,满足了卖家在双十一期间大批量发货的需求。
2015年双十一,淘宝主会场报名的卖家,超过40%由E店宝提供服务。
2015年,E店宝总处理单量超过2亿。承载了总单量的30%。并在阿里规定发货期限内顺利地帮助卖家完整进行订单处理、打包发货、全程跟踪。
好文章,需要你的鼓励
这篇研究提出了OThink-R1,一种创新的大型推理模型,能够像人类一样在快速直觉思维和慢速深度推理之间自动切换。研究者发现,现有推理模型即使面对简单问题也会生成冗长的推理过程,导致计算资源浪费。通过分析推理轨迹并使用LLM评判员区分冗余和必要推理,OThink-R1能根据问题复杂度动态调整思考深度。实验表明,该方法平均减少了23.4%的生成文本量,同时保持或提高了准确率,代表了向更高效、更人性化AI推理系统迈出的重要一步。
这项研究提出了SHARE,一种新型文本到SQL修正框架,它利用三个小型语言模型(SLM)协同工作,实现高效精准的SQL错误修正。SHARE首先通过基础行动模型将SQL转换为行动轨迹,再经过模式增强模型和逻辑优化模型的层次化精细化修正。研究团队还创新性地提出了层次化自演化训练策略,大大提高了训练数据效率。实验结果表明,SHARE在多个基准测试上显著提升了SQL生成准确率,计算成本仅为传统方法的十分之一,并展现出强大的泛化能力,适用于各种生成器模型和SQL方言。
这项由香港大学和南京大学等机构研究人员联合开发的双专家一致性模型(DCM)解决了高质量视频生成中的效率难题。研究团队发现扩散模型蒸馏过程中存在优化冲突:早期阶段负责语义布局与运动,后期阶段关注细节精修,两者学习动态差异显著。DCM创新性地将这两个任务分配给不同的专家模型,通过参数高效的实现方式,使模型仅需4步即可生成接近50步原始模型质量的视频,大幅提升生成速度,为实用化AI视频创作铺平道路。
这项研究介绍了QARI-OCR,一种基于Qwen2-VL-2B-Instruct模型微调的阿拉伯文字识别系统。研究团队通过三阶段合成数据训练,成功解决了阿拉伯文字识别中的主要挑战:曲线连笔特性、上下文变化的字母形状和发音符号。QARI v0.2模型创下了0.061的字符错误率和0.160的单词错误率,超越了现有开源解决方案,为阿拉伯文化遗产的数字化保存提供了重要工具。