逛街逛累了想找地方吃飯,拿出手機(jī)打開微信,發(fā)送自己的地理位置信息,搜尋到周邊各式口味的美食館子。再來種玩法,通過團(tuán)購網(wǎng)站下單、訂位,到餐館直接開吃,吃完用微信即可“埋單”。如果覺得這頓吃的還行,在微信朋友圈里分享一把……“吃什么,去哪兒吃”的難題在移動(dòng)時(shí)代變得便捷許多,更為美團(tuán)這樣的團(tuán)購網(wǎng)站帶來新機(jī)會(huì)。
2013年10月開始,美團(tuán)接入微信支付,隨之移動(dòng)端銷售額出現(xiàn)了快速增長(zhǎng)。截至目前,美團(tuán)主移動(dòng)客戶端用戶超過5000萬,移動(dòng)端月銷售額占比接近70%,超過10億元。
“微信價(jià)”背后:十萬代金券推美團(tuán)“團(tuán)爆”
美團(tuán)的這一喜人數(shù)據(jù)產(chǎn)生于2013年圣誕節(jié)。當(dāng)天,美團(tuán)網(wǎng)開展了“即時(shí)返!10元美團(tuán)代金券”的主題活動(dòng)。吃貨們只需在美團(tuán)網(wǎng)的手機(jī)客戶端上搶得“美團(tuán)手機(jī)客戶端代金券”,并用微信支付完成付款,即可在團(tuán)購下單付款時(shí),直接抵扣10元現(xiàn)金。
在為期五天的活動(dòng)中,每天限量的20000張現(xiàn)金券均在10分鐘內(nèi)全部秒完。對(duì)比活動(dòng)前后使用微信支付的數(shù)據(jù)變化可發(fā)現(xiàn),微信支付的交易量由活動(dòng)前的日均上萬單增長(zhǎng)到活動(dòng)后的超5萬單,增長(zhǎng)了數(shù)倍;微信支付的交易金額由活動(dòng)前的日均百萬萬增長(zhǎng)到活動(dòng)后的近兩百萬,增長(zhǎng)超過40%。而增長(zhǎng)幅度最大的是新用戶數(shù),活動(dòng)前美團(tuán)網(wǎng)日均增長(zhǎng)新用戶為千人左右,活動(dòng)開展以后日均增長(zhǎng)用戶超過了上萬人,增長(zhǎng)超10倍。
“借助微信支付巨大的裝機(jī)量,支付環(huán)節(jié)更加直達(dá)不僅有效地降低了掉單量,同時(shí)也帶來了大量微信上忠實(shí)的用戶群體,”美團(tuán)相關(guān)負(fù)責(zé)人指出。
微信+團(tuán)購的天然優(yōu)勢(shì)
隨著手機(jī)等移動(dòng)智能終端用戶體驗(yàn)的不斷升級(jí),越來越多的用戶愿意通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)打發(fā)碎片時(shí)間,用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來解決問題,推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶從PC端大規(guī)模向移動(dòng)端遷移。
“微信支付打通了O2O的交易閉環(huán),作為正在迅速增長(zhǎng)的第三方支付,能更好的滿足美團(tuán)網(wǎng)用戶需求,并有效提高美團(tuán)用戶在手機(jī)支付上的體驗(yàn)。”美團(tuán)網(wǎng)相關(guān)負(fù)責(zé)人指出,盡管美團(tuán)網(wǎng)目前的購買、結(jié)算、客服還需要內(nèi)部帳號(hào)體系的支持,但隨著合作的深入,借助微信的開放,未來微信還能為美團(tuán)網(wǎng)帶來更大的價(jià)值。
正如微信產(chǎn)品部副總經(jīng)理張穎此前表示,讓微信公眾帳號(hào)跟用戶的觸達(dá)實(shí)現(xiàn)二次連接才是微信支付最大的價(jià)值。企業(yè)接入微信支付功能不僅可以享受到微信用戶的迅猛增長(zhǎng),也可以搶占移動(dòng)消費(fèi)新習(xí)慣的制高點(diǎn),整合進(jìn)入微信生態(tài)圈,將給傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型O2O帶來成熟的移動(dòng)互聯(lián)平臺(tái)及龐大的客戶流量。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。