羊年春节,看电影成为人们节日期间最为热门的休闲娱乐方式。今日,中国领先的城市生活消费平台大众点评透露,今年春节期间,越来越多的人通过大众点评购买电影票,今年春节,大众点评共卖出电影票650万张,全国每7张电影票就有1张通过大众点评售出。
而在强片林立的春节档电影中,大众点评更是帮助《澳门风云2》上演了票房逆袭。数据统计显示,截至2月26日晚19:30,《澳门风云2》票房总金额达5.4亿元,成为春节档电影中当仁不让的票房冠军,而其中,作为联合发行方的大众点评发挥了吃喝玩乐入口以及媒体平台的优势,帮助电影片方在吃喝玩乐等本地生活领域开拓出巨大的电影增量市场,精准挖掘出大量的潜在消费者,据统计,《澳门风云2》最高峰单日每3张电影票中就有1张通过大众点评售出。
大众点评助《澳门风云2》逆袭夺冠
今年春节档强片不断,包括《狼图腾》、《爸爸去哪儿2》和《爸爸的假期》等影片前期呼声都很高。但在众多影片中,由大众点评联合发行的《澳门风云2》后劲十足,在各路劲敌中杀进春节电影票房第一梯队,最终登顶春节档票房冠军,这再一次证明了O2O平台对于电影市场的价值。
在这其中,大众点评帮助《澳门风云2》上演了票房逆袭。数据统计显示,《澳门风云2》各大院线的排片率在2月19日大年初一首映后一路上扬,并在2月23日超过此前的排片冠军《天将雄师》。2月24日,《澳门风云2》以22%的高排片率位居榜首。
除了排片率,《澳门风云2》在票房上也是节节攀升。上映3天后,《澳门风云2》单日票房超过《天将雄师》登顶2月22日单日票房冠军。截至2月26日晚19:30,《澳门风云2》的累计票房总金额已达5.4亿元,成为春节档电影市场的票房总冠军。而其中,《澳门风云2》最高峰单日每3张电影票中就有1张通过联合发行方——大众点评售出。
业内人士分析称,回顾春节期间电影市场,《澳门风云2》在首映之初不管是排片还是票房上的表现均不算突出,但却后劲十足,节节上扬,并一步步成功逆袭,而这背后原因在于,联合发行方大众点评持续在帮助电影片方做票房增量市场。由此对照,由猫眼电影担任联合发行方的《天将雄师》不管在排片还是票房销售额上,表现却并未如《澳门风云2》亮眼。
大众点评春节卖出650万张电影票
今年春节,电影市场非常火爆。大众点评电影业务负责人介绍,今年春节,大众点评共卖出电影票650万张,全国每7张电影票就有1张通过大众点评售出。
上述业内人士表示,目前猫眼电影和大众点评已经成为国内影票O2O最大的两个平台。有数据统计显示,春节期间,猫眼电影和大众点评一起在全国电影市场占有超过40%的市场份额。
该人士认为,大众点评对于电影片方的核心价值之一即是大众点评持续在帮助片方做票房的增量市场。数据统计显示,在大众点评,电影用户与吃喝玩乐用户之间有着极强的消费关联性,50%的消费者会在享用美食前后,去KTV唱歌或去做足疗按摩前后去观看电影。一方面,大众点评的媒体属性帮电影片方在用户口碑上完成了大量的积累,据数据统计,对今年春节档的6部电影,用户在大众点评发布的评价数量是猫眼电影的2倍;另一方面,作为国内吃喝玩乐本地生活的主入口,大众点评还实现了对2亿吃喝玩乐用户的触达——把大量的吃喝玩乐用户转化成电影用户,而这是国内很多院线尤为看重的。
据公开数据显示,目前,中国已跃升为世界第二大电影市场,2014年全年中国电影总票房超过296亿元,2015年春节期间,全国电影总票房超过17.3亿元,同比增长超过36%。
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。