隨著酒后開車叫代駕觀念的普及,代駕成為很多司機(jī)兼職賺取報酬的一份工作,但代駕司機(jī)到達(dá)用戶目的地后面臨的深夜返程問題也被很多人關(guān)注著。為了解決旗下合作的15萬代駕司機(jī)深夜返程問題,國內(nèi)最大互聯(lián)網(wǎng)代駕信息服務(wù)平臺e代駕,推出了專注夜間代駕返程的APP應(yīng)用KK用車,目前已經(jīng)成為代駕司機(jī)夜間出行的“神器”,構(gòu)成e代駕“司機(jī)服務(wù)體系”的一部分。
e代駕于2014年6月正式推出KK用車APP,專注夜間出行,以保障代駕司機(jī)的回程方便與安全。當(dāng)代駕司機(jī)在夜間出行的時候,打開KK用車APP,就能看到周圍的KK注冊車輛,通過軟件叫車后,司機(jī)就會第一時間趕到現(xiàn)有位置,并按規(guī)定路線將司機(jī)送往目的地。
據(jù)了解,KK用車具有快捷、省錢 、安全以及規(guī)范的優(yōu)勢。不僅一鍵下單后車輛就能快速到位,而且價格十分優(yōu)惠,每公里不足0.7元,堪稱同行最低價格;同時,公司為所有車輛都購買了商業(yè)保險,乘客保額高達(dá)10萬;此外,所有車主上崗之前也都必須實車檢驗并通過培訓(xùn)考試。
快捷省錢的同時,又強(qiáng)調(diào)安全規(guī)范,KK用車應(yīng)用自推出之后,備受代駕司機(jī)歡迎。據(jù)悉,目前KK用車已經(jīng)在全國20座城市開設(shè)了 500條線路,活躍車主數(shù)萬人,累計已經(jīng)為數(shù)百萬人次的代駕司機(jī)提供了返程服務(wù)。
與此同時,KK用車近期還舉辦了“E家人天天1元”活動,e代駕補(bǔ)貼千萬元讓e代駕師傅享受“1元坐KK”的福利,而且不限次數(shù)、不限線路。KK用車負(fù)責(zé)人李金山表示,該活動已經(jīng)從7月29日起在全國20個城市同步啟動,為更多的代駕司機(jī)提供便捷安全的返程服務(wù)。“KK的心愿就是成為大家代駕工作的堅強(qiáng)后盾。”李金山說。
對于所有代駕司機(jī)而言,在送完顧客之后都要面對返程問題。通常情況下,多數(shù)司機(jī)返程時會選擇搭乘夜班公交,或使用滑板車,甚至步行回家。不過隨著代駕成為人們一種生活方式,越來越多人接受代駕,因此出現(xiàn)越來越多邊遠(yuǎn)郊區(qū)或偏僻地段的訂單,但不是所有地方都有夜班公車,而且太遠(yuǎn)的距離對電動自行車也并不方便。正是在這樣的情況下,KK用車應(yīng)運而生,很好的解決了代駕司機(jī)返程問題。
e代駕通過大數(shù)據(jù)分析,總結(jié)司機(jī)的運動軌跡,推出KK用車應(yīng)用,將司機(jī)返程行為納入到整體的司機(jī)調(diào)度體系中來,讓代駕司機(jī)可以輕松方便的實現(xiàn)偏遠(yuǎn)地段返程與動態(tài)接單相結(jié)合,極大的方便了代駕司機(jī)群體,提高了他們的接單效率,可謂一舉兩得。在e代駕精心打造的最強(qiáng)代駕司機(jī)服務(wù)體系中,KK用車無疑成為其中最具科技感的一塊拼圖。
據(jù)了解, e代駕一直以來把15萬代駕司機(jī)視為最珍貴的合作伙伴,始終堅持對合作代駕司機(jī)群體的關(guān)懷,此前就已經(jīng)聯(lián)合眾安保險推出首個代駕司機(jī)意外險,與KK用車一起全方位保障司機(jī)的切身利益,實現(xiàn)在e代駕平臺上代駕無憂。
對于e代駕力推KK用車這一舉措,業(yè)內(nèi)人士紛紛表示贊譽(yù):“KK用車展現(xiàn)了e代駕作為行業(yè)開創(chuàng)者重視服務(wù)的初心,在完善e代駕司機(jī)服務(wù)體系的同時,也進(jìn)一步穩(wěn)固了e代駕市場老大地位。”
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。實驗顯示,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),實現(xiàn)AI視頻實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、注意力錨點機(jī)制和高效訓(xùn)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(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。實驗結(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。