据一项最新报道表示,亚马逊公司计划成为客户和公司之间的“中间人”,针对企业客户推出管理订阅支付服务,以此挑战第三方支付领域eBay旗下PayPal的权威。
据路透社报道,该电子零售巨头预计将于当地时间本周一宣布一项新服务,届时亚马逊将成为小型和大型公司支付账单和处理交易的“中间人”。亚马逊卖家服务部门副总裁汤姆•泰勒(Tom Taylor)在接受新闻媒体的一次采访时表示,这是公司“拓展用户希望获得亚马逊支持领域”计划的一部分。
对eBay旗下的PayPal而言,亚马逊此项服务的推出可能是个坏消息。毕竟在互联网上,数不胜数的网站和公司都允许客户通过PayPal支付账单。而这些交易都是通过消费者在PayPal存储的信用卡和通过PayPal服务支付现金完成的。之后PayPal将从每笔交易中抽取一定的费用。
据路透社报道,亚马逊的支付服务采取的支付策略与PayPal近乎相同。亚马逊已拥有超过2.4亿名活跃用户在亚马逊存储有信用卡,未来这些用户在支付时将可使用亚马逊支付按钮为交易付款,交易款项将从用户在亚马逊上存档的信用卡账户中扣除,并完成交易。
亚马逊一直在同几家创业公司测试其支付服务,包括移动电话公司Ting。这项测试工作的重点主要是基于订阅服务的支付系统。与PayPal一样,亚马逊也会从每笔交易中收取一定的费用。
为了支付系统的启动和运行,亚马逊需要与能够接受这种交易方式的公司进行合作,但目前尚不清楚有多少公司迄今已签约该项服务。
无论如何,在这个越来越没有安全感的世界里,PayPal和亚马逊推出的这类服务为用户增加了一定的安全保障。通过提供PayPal和亚马逊支付按钮,即便用户不希望与未知公司分享其信用卡信息,未知商人也能够为顾客提供安全的服务。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。