1月23日外卖超人CEO刘凯先生出席了中国第十一届营销领袖年会,在年会中发表了主题为M2M时代的演讲,首次提出移动互联网M2M模式,阐述了M2M新模式的含义和意义,以及与O2O模式的差别。M2M模式一提出便轰动全场,新模式新理念颠覆了以往很多关于O2O行业和模式的认识,M2M模式或是移动互联网发展的未来。
(中国第十一届营销领袖年会 外卖超人CEO 刘凯(Lucas Englehardt))
M2M时代
M2M,Mobile to Mobile,指用户通过手机移动端获取商家在手机移动端提供的服务,用户在移动端进行消费、支付和社交,商家在移动端完成经营、收费和管理。M2M新模式的核心就是未来商家、企业对大众提供私人订制且移动的服务。刘凯在演讲中表示M2M是一种更注重服务的新模式。“产品容易通过互联网获得,而很多服务在网上不容易获取。对于产品,用户更在意价格,而对于服务,其实更重要的是价值和品质,尤其是可定制的服务。”
他表示,随着中国经济的快速发展,人们对服务的要求越来越高,现在最火的O2O模式已经不能满足人们日益增长的需求了,大部分O2O企业仍以低价、折扣等价格优惠的方式来吸引用户、留住用户,这依旧是一种把服务当产品一样售卖的思维模式,而真正的服务要求的是品质,品质是不容打折的,是由人去提供的,与规模化生产出来的产品不同,要求更高,是可以任何时间、任何地点、任何产品和服务都可以依照用户需求来定制满足的。如此就需要一种新模式的诞生,那就是M2M模式。
关于M2M模式,刘凯讲了两个案例。理发服务的获取,目前受到很多限制,比如时间和地点,人们必须选择一个自己较空闲的时间去理发店才能获取该服务,而未来M2M模式下,人们可以在家中通过移动端获取理发服务,商家在移动端接收到该业务,派专业理发师上门完成服务。打车软件也已经逐渐由O2O模式向M2M模式发展,专车、拼车、家用闲置车租给有需求的人,这些业务正是由于人们对打车服务的需求越来越高而演变和产生的。
M2M下的I模型
刘凯在演讲中还提出一个新模型概念,它是支撑M2M模式的重要框架,即I模型。此模型是T模型的衍生和发展,T模型比较常见于当前O2O企业中,横为平台,竖为业务,而I模型下面多出来的一横是“商家和服务”,I模型更注重和商家的合作以及商家的利益,也更注重平台服务和商家服务。突出服务的重要性,这是M2M模式下必定会发生的。
(中国第十一届营销领袖年会 外卖超人CEO 刘凯(Lucas Englehardt))
刘凯表示团购就是一种典型的不利于商家的模式,它的模型结构也是典型的T型,没有注重“商家和服务”这一环。相关数据显示70%的用户是到店后购买团购的,所以团购并不是商家的营销方式,而是让利模式,商家赔本赚吆喝。
餐饮M2M模式
餐饮行业未来的发展也会M2M模式化,比如,当用户不想叫外卖,也不想去餐厅吃饭,可以在移动端预定专业大厨到家中来做一顿美味的大餐,也可以租用别人闲置的家中、花园顶楼享受大厨上门服务。这种餐饮服务需求更高,是目前O2O模式所覆盖不了的。
餐饮M2M模式下的I模型,平台与商家之间的关系更为融洽,为商家提供更好的服务支持,带去更多的利益。商家与用户、平台与用户、平台与商家,这三者之间由服务支撑和联系。
外卖超人目前提供网上订餐服务,用户使用移动端进行点餐,商家配送,用户拿到外卖,即获取到订餐服务。现在外卖超人的I模型已经架构,但让用户随时随地获取到想要的任何订餐服务,这一阶段还没有达成,还不是M2M模式,未来会注重建设这一模式。
随着社会发展进程加快,人们的物质生活水平提高,M2M模式的应用将更加普及。刘凯表示兴许几年、十几年之后,M2M模式会涉及移动互联网的各行各业,包括医疗、健身、餐饮、美容、美发、美甲、服装、家政等,那时,人们愿意付出更高的成本获取服务,商家提供货的服务的价值与品质更高,整个社会对于服务将会有一番新认识。
好文章,需要你的鼓励
这项由Midjourney团队主导的研究解决了AI创意写作中的关键问题:如何让AI既能写出高质量内容,又能保持创作的多样性和趣味性。通过引入"偏差度"概念和开发DDPO、DORPO两种新训练方法,他们成功让AI学会从那些被传统方法忽视的优秀独特样本中汲取创意灵感,最终训练出的模型在保持顶级质量的同时,创作多样性接近人类水平,为AI创意写作开辟了新方向。
上海AI实验室联合多所高校开发出VisualPRM系统,这是首个专门用于多模态推理的过程奖励模型。该系统能像老师批改作业一样逐步检查AI的推理过程,显著提升了AI在视觉推理任务上的表现。研究团队构建了包含40万样本的训练数据集和专门的评估基准,实现了在七个推理基准上的全面性能提升,即使是最先进的大型模型也获得了5.9个百分点的改进。
上海AI实验室团队通过LEGO积木设计了创新评测基准LEGO-Puzzles,系统测试了20个先进多模态大语言模型的空间推理能力。研究发现即使最强AI模型准确率仅57.7%,远低于人类93.6%的表现,揭示了当前AI在三维空间理解和多步序列推理方面的重大不足,为机器人、自动驾驶等应用发展提供重要参考。
字节跳动团队突破了AI图像生成领域的三大难题:身份识别不准确、文字理解偏差和图片质量不佳。他们开发的InfiniteYou技术采用创新的InfuseNet架构和多阶段训练策略,能够根据用户照片和文字描述生成高质量个性化图像。实验显示该技术在身份相似度、文本匹配度和图像质量方面均超越现有最佳方案,并具备出色的兼容性,为个性化内容创作开辟了新道路。