四年一届的欧洲杯进入到白热化阶段,不过相比于世界杯,欧洲杯的关注程度并没有想象中那么高。7月1日,滴滴出行公布了欧洲杯期间的出行数据,综合滴滴平台晚上11点到清晨6点的专快车、代驾订单可以发现,去往酒吧等传统聚会看球区域的订单并没有出现井喷式增长。这或许从另一个侧面说明,欧洲杯的吸引力不够,大多数球迷更喜欢在家熬夜看球。
滴滴方面分析,6月下旬去往酒吧等聚会场所的订单增长主要还是受季节因素影响,涨幅也在情理之中,欧洲杯的推动作用并不大。
据悉,本届欧洲杯由于进球数量低,一度被球迷形容为“史上最无聊欧洲杯”,央视著名主持人白岩松亮相某节目时评价,也许是扩军行为导致了欧洲杯观赏性下降。这也导致球迷组团观战兴趣度不高。某酒吧服务员告诉记者,这样的情况他们已经预料到了。不过,随着决赛阶段比赛越来越激烈,球迷们需要酒吧这样的观赛气氛,到时候也许会一座难求。
不过,滴滴大数据还是透露出欧洲杯的细微趋势。滴滴代驾数据显示,6月15日和6月12日订单涨幅最为明显。 15日深夜和12日深夜分别有葡萄牙VS冰岛,以及英格兰VS俄罗斯的比赛。或许是受到英超以及C罗个人魅力的影响,葡萄牙和英格兰的比赛,显然更受关注。
以城市为维度进行计算,广州、长沙、苏州、南京和上海的球迷最为热情,这几个城市深夜订单涨幅相对明显。与此同时,通过滴滴代驾数据,全国各地的球迷观赛圣地也浮出水面,北京的三里屯、上海的万达广场、广州的外滩洛溪食街、杭州的南山路/北山路等区域附近,比赛期间的代驾需求较为活跃。
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。