买夏普电视拍宝马,电视宝马一起带回家。
在2014年初进行的“夏普跨年大行动”活动中,最引人注目的是网上进行的如火如荼的【一元拍宝马】活动。在网上1元起拍的2013款宝马1系116i领先版轿车,最终经过网友们的轮番出价,这辆售价约为22.5万元的宝马轿车,被京东网友winsonmilk幸运的以92351元的价格拍下,颁奖时间于2014年4月9日,由夏普高管亲自为中奖用户颁发奖品。此次活动除去这款特别的奖品外,夏普还设置了其他豪礼回馈消费者,在活动期间,通过京东商城活动页面购买夏普电视的用户即可参与抽奖,奖品分别为iPhone 5s、夏普空气净化器和夏普电视优惠券。由此可见,夏普对于本次活动的高度关注。
夏普始终以通过开发独有技术,开创独一无二而独具特色的商品,创造新市场需求为社会的发展做贡献。更为重要的是夏普对于消费者的关怀与回馈。自迈入2014年以来,被称为传统大佬的夏普公司动作频出,在短时间内推出了诸多新品,为消费者带来了很多惊喜。
夏普高管表示,非常感谢消费者对夏普的大力支持与厚爱。将在秉承一贯的服务理念下,配合新产品的发布、促销等一系列活动,陆续给消费者带来惊喜,使得消费者在享受到夏普优质产品的同时也能够感受到夏普对消费者的回馈。
这次夏普高管亲自为消费者颁奖,在回馈消费者的同时充分体现了夏普对消费者的关心与重视。因此活动将持续下去,后续会有更多惊喜回馈给消费者,也希望网友们继续关注夏普产品和活动的动态。
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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。