所以谁能积极纠正现有社交网络上的乱象,同时充分发挥新媒体独特的属性优势,谁就有希望成为元宇宙规则的创立者。
这个数字世界拼命吸引我们的关注,但却始终提供不了真正的意义。
而且,这个意义需要传递。
多样性设计
而我们的数字化身也同样需要这份归属感。
因为既然在元宇宙中畅游的必要前提之一,就是为我们的数字身份赋予意义,那么企业就必须理解并接纳当前客观存在的一切文化、情感、表达与品味差异。
,借此在不同受众中获得广泛认同与明确支持。例如,如果服饰品牌在广告中仍然只表现白人的审美风格与文化偏好,那么无论如何也吸引不到其他国家和地区的消费者们的普遍接受。
意见,由他们帮助验证企业的既定营销方案。
。
要增强人才多样性,设计团队就必须在招聘和培训流程中做出「专项设计」。多年以来,社交网络野蛮生长不失为一种教训,现在额外投入的时间和成本,未来都会转化为更高的参与度、更深远的社会意义与更好的投资回报率。
在招聘与培训的同时,也要优先考虑多样性问题,这着实是一项艰巨、但又绝对必要的任务。为了成功提升团队成员多样性,企业需要认真反思自己的招聘流程,思考现有候选人群体在多样性和代表性方面是否存在不足。如果大家还不清楚该从哪里起步,不妨先建立人口统计目标、对组织当前情况做出审计,借此去发现差距并设定下阶段目标,再逐步把诉求跟招聘流程统一起来。
丰富且身临其境的体验
。正如当今的网络内容丰富度百倍于十年前一样,元宇宙时代下的内容丰富度也必将百倍于现在。
,品牌方还需要保持灵活性,并迅速采用各类新型创作工具。随着元宇宙的发展,接下来很可能出现有助于大规模生成高质量内容的新一代内容制作工具。面对这些新平台,品牌方必须快速行动、主动适应。
与社区共享经济效益
不同于传统社交网络模式中,将用户的私人数据货币化为股东收益的糟糕路径,元宇宙中的“强者”必须将社区建设者与参与者团结起来,帮助各方共享经济上行空间,最终在企业和创作者之间,建立起更加公平的竞争环境。
,意味着元宇宙企业不仅可以与员工共享所有权,甚至能够把部分所有权移交给社区内的活跃成员。
如今的网络巨头只要继续采用由广告支持的商业模式,那他们与推动其业务量增长的客户之间,就永远是压榨关系。
很明显,元宇宙中的真正强者,一定是那些能够发现并努力纠正现有社交媒体中顽疾的公司和品牌。只要在多样性与代表性保障方面做得更好,社区就会用实际行动,帮助企业获得优势地位与更高回报。良好的内容创作策略,将引导参与者们表达自己的感受,带来更丰富、沉浸感更强的品牌体验,最终拉高公司的运营收益。
换句话说,只有那些重视双向合作关系,且希望将由虚拟世界创造的财富,共享给身处其中的社区成员的企业,才能真正保持持久与繁荣。至于那些仍抱着旧观念不放、打算继续用现有商业模式在元宇宙中继续捞钱的公司,他们必然会被市场竞争所淘汰、眼睁睁看着这块巨大的蛋糕被新一代市场领导者夺走。
海外来电是科技行者旗下编译团队,聚焦海外新技术、新观点、新风向。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。