這是一場沒有硝煙的戰(zhàn)爭,這也是一場生死攸關(guān)的戰(zhàn)爭。
11月30日,同程網(wǎng)對媒體透露,途牛網(wǎng)在11月中旬的合作伙伴大會上向旅行社代表放話,給同程的價格必須要比途牛高,旅行社與途牛聯(lián)合采購的資源不允許在同程平臺上銷售。如果屬實(shí),無疑給正往出境游轉(zhuǎn)型的同程帶來重創(chuàng),而這已經(jīng)是同程網(wǎng)的第三次轉(zhuǎn)型。
同程網(wǎng)成立于2004年,2008年獲得1500萬元風(fēng)險投資。早期面向旅行社提供軟件服務(wù),后來轉(zhuǎn)型進(jìn)入攜程、藝龍所在的在線旅游領(lǐng)域。
2014年2月,獲得騰訊、博裕、元禾投資,2014年初,同程網(wǎng)又轉(zhuǎn)型門票業(yè)務(wù)。轉(zhuǎn)型意味著摸索,不斷摸索的同程網(wǎng)再次嘗試轉(zhuǎn)型,可以猜測他并不滿足于現(xiàn)在門票業(yè)務(wù)帶來的業(yè)績,意圖在新的方向找贏利點(diǎn)。
為什么說這次轉(zhuǎn)型對于同程網(wǎng)而言生死攸關(guān)?
這不是同程網(wǎng)第一次性命堪憂。2013年4月17日,如家酒店單方面終止與同程網(wǎng)的合作關(guān)系,未作任何提前通知。不久,漢庭也選擇終止合作關(guān)系,讓同程雪上加霜。而且,同一時期,攜程居然聯(lián)合“老冤家”藝龍,攜手如家、漢庭兩大經(jīng)濟(jì)型酒店前所未有地進(jìn)行五一大規(guī)模返現(xiàn)促銷。
同程網(wǎng)CEO吳志祥在接受采訪時說:“這事給我們團(tuán)隊的刺激很大,我們看到了危機(jī),攜程要想干掉我們這些市場上的“小弟”,竟然可以如此輕松。”為了能活下去,同程選擇轉(zhuǎn)型門票業(yè)務(wù),為自己創(chuàng)造差異化競爭,“我們意識到,在未來的市場中,我們只有成為細(xì)分市場的第一,才可能活下來。”
憑借著門票業(yè)務(wù),同程網(wǎng)勉強(qiáng)轉(zhuǎn)危為安,但門票業(yè)務(wù)畢竟能夠講的故事太小,出境游則是一塊誘人蛋糕,也能有更大的故事空間,于是同程再次將自己推到了風(fēng)口浪尖。
只是令同程沒有想到的是,進(jìn)入出境游市場沒那么容易,被出境游和休閑旅游老大途牛輕而易舉就“封殺”了,這也意味著同程在出境游方面很難大展拳腳。僅靠客單價100的門票業(yè)務(wù)幾乎不可能講出一個足以支撐其業(yè)績持續(xù)良好增長的故事。某種程度上,不能踏入資本市場,一切努力就付諸東流。這也是為什么說同程網(wǎng)再次走到了生死攸關(guān)的路口。
同程網(wǎng)這一戰(zhàn)將很吃力,結(jié)果可能要比去年的“雙程”大戰(zhàn)糟糕許多,因?yàn)槠溆幸粋€無法自圓的問題,怎么把客單價100的顧客變成客單價10000的出境游顧客?這是一個非常大的挑戰(zhàn)!
途牛CEO于敦德在炮轟同程時表示:“同程的邏輯是把100塊客單價的門票的客戶轉(zhuǎn)化到10000塊客單價的出境游上面。但實(shí)際上從我們內(nèi)部的數(shù)據(jù)上能夠非常清晰的看的出來,門票的客戶群與出境游的客戶群重疊程度較低,更不用說一元門票。所以大量的門票客戶并不能轉(zhuǎn)化到出境游,要是能轉(zhuǎn)化的話同程也不用這么著急了。”
12月2日,途牛宣布和同程門票業(yè)務(wù)的死對頭驢媽媽旅游網(wǎng)戰(zhàn)略合作,途牛網(wǎng)的出境游和驢媽媽的門票、周邊自駕游將展開深度合作。同程后路被斷,這對同程而言無疑是雪上加霜,可不要賠了夫人又折兵!
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團(tuán)隊提出動態(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)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時,輸出長度減少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)隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(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,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,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AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準(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。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。