6月6日上午消息,在2015南京的紫金之巅互联网高峰论坛会场上,京东集团副总裁邓天卓分享了他对O2O市场的看法。
京东集团副总裁邓天卓
邓天卓认为,格局比战略重要,因为“一旦对格局的认识发生错误,再好的战略都白费。”
在O2O上,京东做的事情,就是改善信息传递并提升金融扭转速度。通过降低运营费率,整合京东的线上和线下资源,加速产品流通速率,保证产品质量,在降低成本的同事提升效率。
用邓天卓的话说,就是“把资源占好,加速整个流通,提高效率,这是互联网比较强大的优势”京东就是用这种“非常轻的方式做非常集中的聚合。”
通过邓天卓对京东发展史的回顾,我们可以看到,2010年前京东主要作一个零售商而存在,2010年以后京东通过开放平台,“从一个零售商转变成一个平台运营商,”因为“平台运营商赚的不只是商品差价还包括服务差价。”所以京东通过服务能力的开放,通过规模效应降低了营运成本,最终使得市值达到了400亿。
此后从2013年开始京东除了使得实体店迅速电商化之外,还通过利用不同品类的不同经营模式来满足用户需求。从邓天卓提供的数据看,2013年国内社会总量约24万亿,每年新增房地产约9万亿,社会零售总消费达到了26万亿,而京东就在品类的切入角度,找到了除汽车和生鲜之外的机会。
京东在品类经营模式的探索中发现,一方面可以通过采销等方式降低流通环节、搬运成本以及存储成本,另一方面,可以采用优势利用京东的平台并结合线下的店进行资源整合。
从本源性角度看,O2O真正解决的是本地资源满足本地需求。邓天卓认为主要包括三个因素,一是便利性,二是选择性和其他价格。从整个O2O的情况看,京东考察了300余家公司后发现,市场的分布主要是:第一从信息到交易,第二从实体店到虚拟店。由于用户越来越少地进行店外交易而不是店内交易,因此相比2014年,2015年全国实体店的流量下跌了20%。所以。从京东的角度看,未来O2O的将会是用户进行虚拟店的消费场景交易。
从商业角度看,在O2O领域京东会提供一些技术和基础架构的解决方案,让商家做真正的运营,把用户服务好,让用户获得在线上和线下同样的体验。从而实现用户的多场景产品需求,低价格和个性化服务。
“我们期待对每一个人消费场景都有非常好的针对他的解决方案。”邓天卓表示。
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。