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阿里提出AIforIndustries,阿里還推出了人工智能實(shí)驗(yàn)室A.I.Labs進(jìn)行AI布局,將AI技術(shù)整合到阿里云旗下ET當(dāng)中,將ET從單點(diǎn)的技能升級為具備全局智能的ET大腦,大腦成為阿里巴巴AI應(yīng)用的關(guān)鍵。阿里巴巴人工智能至2017年始,這一年阿里推出了“達(dá)摩院”,整合了***計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)芯片技術(shù)等AI高應(yīng)用場景,此外,阿里達(dá)摩院還聯(lián)合中天微成立半導(dǎo)體公司“平頭哥”,并于2019年9月正式推出含光800芯片。比如阿里云曾宣布與農(nóng)業(yè)結(jié)合實(shí)現(xiàn)AI養(yǎng)豬,ET大腦提升了母豬年生產(chǎn)能力3頭,死胎率降低了3%左右。
對產(chǎn)品和服務(wù)來說,將模式平移到新平臺并調(diào)整和適配,成為討巧的方式,然而對于基礎(chǔ)需求發(fā)生變化的產(chǎn)品來說,移動互聯(lián)網(wǎng)則是另一個全新的領(lǐng)域,需求發(fā)生巨變的產(chǎn)品也將面臨更大的挑戰(zhàn)。在基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生巨變的時代,在未來并不明確的蠻荒時代,勝利終屬于眼光獨(dú)到且終ALLin的選手。
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我忘記了,在哪里看到過這樣的一句話“搜索引擎只能識別200KB以內(nèi)的內(nèi)容”,對于一個網(wǎng)站而言,200KB算是很大了,我的博客只有30KB左右,所以我博客在搜索引擎中抓取是完全沒有壓力,如果你的網(wǎng)站有超過200KB,我覺得你是應(yīng)該要優(yōu)化了。
其面向自動駕駛場景,輸入感知融合后的文本序列,輸出自動駕駛場景文本序列,即將自動駕駛場景Token化(令牌化形成“駕駛語言”,終完成自車的決策規(guī)控障礙物預(yù)測以及決策邏輯鏈的輸出等任務(wù)。例如,2023年4月,毫末智行發(fā)布業(yè)內(nèi)自動駕駛生成式大模型DriveGPT(中文名“雪湖?海若”。當(dāng)前,行業(yè)正在積極探索。該模型還會根據(jù)輸入端的提示語以及自動駕駛場景庫的決策樣本去訓(xùn)練模型,讓模型學(xué)習(xí)推理關(guān)系,從而將完整駕駛策略拆分為自動駕駛場景的動態(tài)識別過程,完成可理解可解釋的推理邏輯鏈生成。該模型通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),對自動駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。
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對于電商而言,其核心競爭力就是品類管理,從核心品類切入往往更容易形成線下消費(fèi)驅(qū)動,比如盒馬鮮生通過生鮮這一傳統(tǒng)的超市品類將消費(fèi)者重新導(dǎo)入線下,將生鮮這一品類做全做深,并由其形成一系列的線上和餐飲服務(wù),形成線下,線上導(dǎo)流。新零售給我們的借鑒尋找核心品類,以此品類打造一系列的服務(wù)和體驗(yàn)。例如百貨中的化妝品,通過化妝品所衍生的一系列服務(wù)去形成百貨線下優(yōu)勢。相對以往的全品類擴(kuò)張思路,這樣的方向往往能達(dá)到更好的效果。因此,尋求差異化并以此建立核心競爭品類也是未來求變的一個方向。核心品類的威力