為適應全球市場擴張需要,美國移動出行服務商Uber在調整服務策略。日前,Uber在印度宣布,將首次支持現(xiàn)金支付車費,未來可能會拓展到其他國家。
據(jù)悉,人口大國印度是Uber十分看重的市場,盡管Uber目前已經(jīng)是全球移動出行服務的老大,但在印度卻明顯落后,這主要是相比Uber的本土競爭對手Ola而言的,它已經(jīng)掌控了八成的市場份額。不過目前,Uber已進入了印度、中國在內的全球300多座城市。
分析師指出,Uber在印度之所以明顯落后,是因為其產(chǎn)品和服務不能夠適應印度消費者的特點,其中之一就是現(xiàn)金支付。據(jù)路透社報道,5月11日,印度宣布將會在南部城市海德拉巴德(也是科技業(yè)中心城市)進行消費者現(xiàn)金支付的第一次試驗,未來可能會拓寬至全球市場。
Uber在海德拉巴德的總經(jīng)理Siddharth-Shanker表示,消費習慣決定著現(xiàn)金支付在印度消費者當中仍然扮演重要角色,因此Uber必須調整適應。此前,Uber只接受信用卡、銀行卡或是其他電子支付手段。而印度在信用卡和銀行卡方面發(fā)展落后。有著13億人口的印度,信用卡發(fā)行量只有2000萬張。盡管印度政府一直致力于普及信用卡,但眾多印度消費者仍習慣現(xiàn)金支付和消費。目前,Ola和其他移動打車工具均支持現(xiàn)金支付車費。美國電子商務巨頭亞馬遜,為了適應印度市場,亞馬遜提供了貨到付現(xiàn)金選項。
另外,發(fā)現(xiàn)除了普通出租車外,印度人還對一種隨處可見的三輪摩托出租車表示歡迎,因此15年4月份,為進一步擴大用戶規(guī)模,Uber也開始學習其競爭對手,在手機叫車服務中接納這種三輪出租車。此外,針對之前在印度首都新德里發(fā)生司機強暴女乘客的事件,Uber很快推出了多種保障乘客安全的舉措,如用戶可在手機軟件中一鍵報警,或向好友報告自己的位置。據(jù)悉,盡管在少數(shù)城市遭遇阻力,但Uber在印度仍在快速擴張市場,而印度政府交通部門對Uber仍有支持態(tài)度。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務上顯著提升推理準確率,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。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(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量視頻,延遲僅0.76秒,質量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。