现如今,电商的普及对于价格而言已经没有明显的低价优势,随着移动互联网和直播的双重作用,直播带货也应运而生。按我的理解这个模式其实并不创新,早年间在只有电视的年代,电视上就有各种导购频道,里面也有大大小小的主持人从早到晚的在介绍着产品。
但是直播带货的成功还是得益于其主打的低价标签,尤其是疫情期间,大家都宅在家加速了直播带货的发展,但是现在也可以看到直播观看人数也在呈现下降趋势,大家已经比较清楚直播带货其中的模式。
直播带货的门槛是非常低的,一部手机、一个支架,几乎就可以直播卖货了。最近频频出现带货翻车现场,其实,夸大效果、虚假宣传在直播行业还是比较普遍的。翻车事件的出现,不仅会影响的产品的销售,流失用户,还可能会影响用户对主播个人形象的评价。
不论是主播还是平台,要做到长期盈利,就必须先抓好产品的质量。其实相关机构对此问题还是比较重视的,监管和处罚也已经出炉,行业也会越来越健全和完善。
当然之其中还有要探讨的是信任机制的问题,就像本期《数据故事》所说,十余年过去了,这些被信任的超级个体,并未展现出超越机构组织的境界,正在接连辜负信任他们的粉丝。
其实商品的翻车,也有主播的因素,原因还是不了解产品。低价是吸引消费者的一个手段,但作为消费者也不能盲目信任,一味地寻求低价。当然这些翻车也是一个积极地信号,将促进未来主播以及团队进一步提升专业性,因为只有这样才能真正得到消费者的认可。
好文章,需要你的鼓励
谷歌宣布为Chrome iOS版推出新功能,用户可在工作和个人谷歌账户间轻松切换,无需反复登录登出。该功能支持托管账户浏览,实现严格的数据分离,工作账户的标签页、历史记录和密码等本地数据与个人浏览完全隔离。随着企业不再提供公司手机,员工常需在个人设备上访问公司资源,此更新有助企业允许员工使用自选设备。
以色列理工学院和希伯来大学研究团队通过创新的"对调训练"实验,首次系统性地揭示了大语言模型认知偏见的真正来源。研究发现,AI模型的32种认知偏见主要源于预训练阶段而非微调阶段,这一发现颠覆了此前的认知,为开发更公正的AI系统指明了新方向。
OpenAI宣布其最新实验性推理大语言模型在2025年国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平。尽管机器在数学推理、代码生成等认知任务上表现卓越,但这并不意味着它们具备真正的智能。机器缺乏知识迁移能力、情感理解、自我意识、内在动机等关键特征。它们无法像人类那样灵活适应新环境,也不具备主观体验和意识。真正的智能需要多方面综合能力,而非仅仅在特定任务上的优异表现。
约翰霍普金斯大学团队开发了VLV系统,仅用1000美元成本就能达到GPT-4o级别的AI图像描述效果。该系统巧妙组合现有的视觉编码器、扩散模型和语言模型,通过两阶段训练实现高质量图像描述。测试显示VLV在重建质量和人类评价方面与顶级商业模型相当,同时具备出色的空间理解和创意组合能力,为AI技术普及化提供了新思路。