CNET科技资讯网 3月31日 北京报道(文/周雅):每次来到人称“北京硅谷”的望京,都会被迅速迁移过来的互联网logo惊讶到,而已经立在这里十年的LKK设计大厦,反倒像个中年大叔,沉稳中带点故事。走进大门,右侧一整面墙上挂满千奇百怪的奖杯奖牌——“红点奖”、“iF设计大奖”、“红星”等等,每一个都是设计师们的奢侈梦,但在这里,它们被挤挤挨挨、漫不经心地摆在一起。
见到洛可可创新设计集团(北京)贾伟设计顾问总经理孟宪志的时候,他刚刚结束洛可可设计学院的晨课,坐在我面前,鸭舌帽以及同色系的围巾,从着装上就容易分辨出他的职业。
工业设计绝不仅是“美容师”
“洛可可一直被误读为纯技术性公司,但其实它提供的是整体线服务”孟宪志说。
一只最著名的杯子——55度杯子就是洛可可的杰作。但人们只看到其外观设计的精巧,却忽略了冰山下的运作。从品牌预设,到产品设计,再到实现生产,最终互联网营销,洛可可提供了一条龙式的设计服务。明星产品就这样被“包装”出来了。
因此,通常的说法,认为工业设计是外观造型美化师——“这是错的,起码是不全面的”,孟宪志认为。
按洛可可公司的规范流程,从前端的使用体验到后端的产品实现,再到后面市场上销售,都要负责。设计公司给企业的价值不单单是外观上的改变,而是整个产品概念上的改变,最终让产品在市场上赢得更大价值。
唯创新不败
这个世界上做杯子的有千万个企业,为什么偏偏某一个会成为爆款?
“关键在于创新”,孟宪志说,创新说起来容易做起来难,这是一个系列工程。技术上是否独一无二?外形上是否推陈出新?一切的成功都源于设计者的内心。
孟宪志进一步解释道,创新之所以是中国工业的弱项,根源在于整体思维习惯。不是设计师不愿意创新,而是甲方太“现实”。设计师想把产品设计得尽善尽美,但大多数的甲方客户仅仅受现实利益驱动,要快,要省钱……按这个思路下去,中国人会一直使用低配、简陋的低价产品,却把高利润让位给懂设计、包装和营销的西方产品。这或许是中国设计的产品缺乏“工匠精神”的内因之一。
设计师面临的终极问题
在孟宪志眼里,一个设计师面临的终极问题,是商业、设计和审美的三者关系。
设计,针对的是使用功能。设计师要做出市面上强烈需要的产品,要能大卖,满足“众乐乐”的概念。要理解与设计相对的一个词,叫艺术,这叫“独乐乐”。
而商业,正是市场对产品设计的反馈。这个设计是否成功,都得拿市场来衡量下,能不能卖,最终是消费者用钱包来回答。
审美,简单讲就是就是大众爱不爱,有多少人爱。比如说苹果手机漂亮,小白领喜欢,中年人也喜欢,说明这种审美有共性,超越年龄和阶层。
“审美和商业、设计三者是既矛盾又统一的关系。” 孟宪志总结,设计师自己觉得很得意的作品,也许卖不好,因为没有从市场角度去考虑,这就不叫好的设计作品。而好的产品必须满足两个特性:
一个是体验性。产品是因为解决人的某种需求而生,必须给人很好的体验。而当今世纪,正是一个体验的时代。
第二个是专有属性。你有一个产品很好用,但满世界都有,你这个就不稀罕,价值就不存在。所以一个好产品,必须有“自己的语言”。
孟宪志说,让好产品改变生活质量,是洛可可的第一诉求,也是他们作为设计师的第一诉求。但洛可可公司的优越之处,在于不满足功能优势,而把人类的情感,和最佳的体验融入其中。
“这是我和其他设计师的梦想,汇合起来,就是洛可可的梦想”,孟宪志说。
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。