日前,高德地图推出“越打越有钱”活动,凡是首次通过高德地图打车的乘客,一律返话费15元,打车3次以上送30元话费,而打车7次再送70元,合计奉送100元。
高德相关人士表示,高德打车优惠活动将持续半个多月,覆盖全国32座城市。“手机地图早就不再只是查询路线和导航的功能,高德希望本次活动能让更多用户发现地图能够为自己带来更多便利和价值”。
此外,点击高德地图下端“附近”就能看到“出租车”功能,初次使用的用户需要按提示进行手机号码验证,通过后就可以用此号码直接叫车,由于高德接入了嘀嘀、快的等等多家打车服务,因此一旦点击“叫车”,就能迅速得到出租车司机的响应,最快的打车记录响应时间为5秒。
除了打车之外,用户还可以用高德地图就近找保洁、就近找代驾、就近找电影院并订票,预订餐馆等等。
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这项研究探索了如何通过"LLM情境调节"和"持续工作流程提示"技术来提高大型语言模型在验证化学分子式时的准确性。研究者发现,普通提示方法往往不可靠,因为LLM倾向于自动"纠正"错误而非指出它们。然而,通过精心设计的情境调节提示,研究成功引导Gemini 2.5 Pro不仅识别出文本中的错误,还发现了之前人工审阅未察觉的图像中的分子式错误。这一概念验证研究表明,即使不修改模型本身,也能通过适当的提示策略显著提高LLM在科学技术文档细节验证中的表现。
复旦大学研究团队开发的uLLSAM模型成功将多模态大语言模型(MLLMs)与分割一切模型(SAM)结合,解决了显微镜图像分析的跨域泛化难题。通过创新的视觉-语言语义对齐模块(VLSA)和语义边界正则化(SBR)技术,该模型在9个领域内数据集上提升了7.71%的分割准确度,在10个从未见过的数据集上也展现了10.08%的性能提升。这一统一框架能同时处理光学和电子显微镜图像,大大提高了生物医学图像分析的效率和准确性,为科研人员提供了强大的自动化分析工具。
斯坦福大学等机构研究团队利用强化学习训练大语言模型,使其能够优化汇编代码性能。研究构建了8,072个程序的数据集,并通过近端策略优化(PPO)训练模型生成既正确又高效的汇编代码。实验表明,训练后的Qwen2.5-Coder-7B-PPO模型实现了96.0%的测试通过率和1.47倍平均加速比,超越包括Claude-3.7-sonnet在内的所有其他模型。研究发现模型能识别编译器忽略的优化机会,如用单一指令替代整个循环,为性能敏感应用提供了有价值的优化途径。
这项研究提出了一种改进的声乐效果风格迁移方法,通过在推理时间优化过程中引入高斯先验知识,解决了传统ST-ITO方法忽视参数合理性的问题。研究团队基于DiffVox数据集构建了专业效果器参数分布模型,将风格迁移转化为最大后验概率估计问题。实验结果表明,该方法显著优于基准方法,参数均方误差降低了33%,并在主观听感测试中获得最高评分。这一创新为音频处理领域融合数据驱动和专业知识提供了新思路。