一年一度的亚马逊美好生活秀已经走到第三年,过去一年里亚马逊中国更加确定了跨境电商的定位。CNET记者通过亚马逊方面提前了解到,今年亚马逊美好生活秀将继续围绕国际品牌战略。亚马逊店庆8月19日“819购到嗨”将于明天一同上演,同时亚马逊手机端将上线发现频道,从优惠、品牌、单品、故事等维度推荐一些亚马逊认为消费者值得买的选品。
今年现场展区将分为科技类、食品类、运动类、海外购、母婴类、时尚类、图书类等。
潜伏在门口,霓虹灯,荷兰风车~
远处的是自由女神和耶稣吗?为什么会出现在这里。。。
排成行的正方形木板,干嘛用的?25这个数字暗藏什么玄机?
托马斯&朋友定制快递盒也来现场了。
“819 购到嗨”
现场工作人员透露出了几件可能发生的事儿:
可能事件一:
根据现场遍布的微信二维码,并且通过工作人员友情提醒,明天摇微信可以抢到亚马逊819店庆优惠券。至于发放数量,预计是年度的大力度任性。反正8月13日会场下午向消费者开放。
可能事件二:
在现场某间会场看到了如下几个大咖头像:
根据亚马逊每年店庆都会有大咖来的定律,这三位一定是今年的嘉宾没跑了。已经看到工作人员搬着他们的畅销书了,签名赠书也是可以期待的!
可能事件三:
对于消费者,以下四个区域是互动体验环节:
可能事件四:
筹备组工作人员拿着产品清单在展区布展,全是时下流行尖货。明天可以在现场可以体验。
好文章,需要你的鼓励
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。