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。
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这项研究揭示了大型语言模型的惊人能力:只需两个特殊训练的向量,冻结的语言模型就能在一次计算中生成数百个准确词汇,而非传统的逐词生成。研究者发现,这种能力要求特定的输入排列方式,且生成速度比自回归方法快约279倍。这一发现不仅展示了语言模型未被充分探索的并行生成潜力,还为快速文本重建开辟了新方向。
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这项由香港科技大学团队开展的研究首次全面评估了压缩对大语言模型Agent能力的影响。研究发现,虽然4位量化能较好地保留工作流生成和工具使用能力(仅下降1%-3%),但在实际应用中性能下降达10%-15%。团队提出的ACBench基准测试横跨工具使用、工作流生成、长文本理解和实际应用四大能力,评估了不同压缩方法对15种模型的影响。结果显示,AWQ量化效果最佳,蒸馏模型在Agent任务上表现不佳,大型模型对压缩更具韧性。研究还提出ERank等创新分析方法,为实际部署提供了切实指导。