CNET科技资讯网 9月9日 北京消息: 今天,天猫Apple Store官方旗舰店正式开启iPhone 7预购。是现在开抢还是坐等双11?究竟该买7还是7plus?如果你是纠结的天枰座,不妨先看看 CBNData第一财经商业数据中心联合天猫发布的“iPhone 果粉线上败家亲测”,再择机出手。
测测你是真果粉还是路转粉
在抢购之前,先来测测你是真果粉还是路转粉。第一财经商业数据中心基于天猫2015年1月—2016年6月的销售数据,将果粉分为“理性果粉”“路转粉”和“真果粉”三种,其中,“真果粉”主要集中在新品开卖后一个月内率先购买的人群,对苹果手机极其专一,会在第一时间购买新机,消费金额高并且偏好大屏或大内存的高价位机型,这一人群大概占据天猫平台上苹果消费者的11%。在29-35岁人群中,“真果粉”比例最高。
“理性果粉”占绝大多数,在“比比谁手快”的环节,他们往往要等待新品发布后7-8个月才出手,追求高性价比。在买手机这件事上,女生比男生更理性。
不过,“路转粉”已经占据了苹果购买人群的三成,成为跟“真果粉”抢购iPhone7的一股新实力。因为喜欢上苹果的新功能、新特性,原本使用其他品牌手机的消费者,也参与到新品首发后第一时间选购新机的行列。其中,在“路转粉”的男女占比上,男生占比达到七成。
新色系和单手操控尺寸最受果粉欢迎
在8日iPhone7正式对外亮相后,黑色和亮黑色已经成为果粉们最关注的颜色。从历来iPhone新机发售情况来看,新色系最受果粉欢迎,比如在iphone6S发布时,在多个电商平台上,粉红色最容易出现断货。
第一财经商业数据中心的报告显示,在尺寸选择上,果粉们依然更喜欢单手操作的手机,以天猫数据为例, 相比6s plus,6s的屏幕尺寸和机身大小更受天猫消费者的欢迎,在过去的一年半时间内,有37%的人选择购买iPhone6s,只有9%的人选择购买iPhone6s plus。
在购买时间上,新机发布季是iPhone销售的高峰期,但天猫平台“双11”和618因为关注度高、全场通用红包等优惠力度大,也吸引了大量消费者选购,以至于在11月,iPhone销售量甚至高于新品首发的9月。
天猫已成苹果新品首发最重要渠道
在本次iPhone7 新品发售中,作为唯一和苹果官网同步首发的平台,9月9日15:01,天猫Apple Store官方旗舰店将开启iPhone 7预购,果粉们最高可享12期花呗分期免息,并按照付款顺序逐批次发货。由于这一官方举动能让“真果粉”在16日上市后最快获得新品,近两天来,天猫已经成为了“真果粉”抢购iPhone的主阵地,苹果也新增数倍服务专家为“真果粉”即将在天猫上展开的预购护航。
苹果财报显示,2015年第三季度到2016年第二季度,iPhone全球销量超20000万台。其中iPhone业务销售高峰期集中在新机发布后的第一个季度;天猫平台由于形式多样的活动助推, iPhone在新品发布后的第三个季度仍能实现销售反弹。
目前,Apple Store 零售店线下覆盖9个省和4个直辖市;在天猫上,iPhone不仅深受沿海发达省份消费者欢迎,更由于渠道覆盖范围广,帮助苹果触达到西藏、甘肃、云南等偏远省份的消费者。第一财经商业数据中心数据发现,在天猫上,苹果手机偏好度最高的五个省(市区)分别是西藏、北京、上海、浙江、甘肃,其中西藏对苹果手机偏好度极高。有分析认为,这是因为苹果支持多语言环境,西藏人民可以通过天猫这一便捷的购买渠道,获得更好的用户体验,并变成“真果粉”。
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。