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2019-10-23 22:44:01

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因而所有的设计前提其实都是需要先理解消费者想要什么,而不是简单的设计师团队想要什么 。展开全文 高频 、刚需的特性让猫砂成为典型的引流品类,因此在某种程度上 ,各个宠物用品品牌在猫砂这一细分品类上甚至形成了价格战的态势,背后的逻辑是,希望通过低价的来获取流量,进而转化到其他产品的连带购买上。

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当奶茶成为越来越多年轻人生活中不可或缺的一部分,未卡在开发新品湿粮零食时加入了三文鱼鱼籽来对标奶茶中的珍珠。相当于在未卡品牌创立初期 ,其实就已经有比较成熟的渠道基础资源。团队透露,进入美国市场的第一个月,就实现了 150 万美元的 GMV。如果要依靠价格敏感型的产品突围,对于团队来说更需要考虑新的差异化而事实上,从某些角度来看,对于天秤币在隐私、消费者保护等角度的指摘似乎有一些顾左右而言他的嫌疑,天秤币真正对于传统经济世界的威胁在于其对于主权国家所拥有的铸币权的威胁 。

从这个角度说 ,作为数字货币的天秤币,其实更类似于支付宝或者微信支付等支付手段而不是比特币、莱特币、以太坊等传统加密数字货币。10月8日,欧盟委员会副主席东布罗夫斯基斯在谈到数字货币时称,考虑到天秤币背后公司的体量与其全球化的背景,天秤币将会给欧元区带来系统性风险,他强硬的表示,在未来我们需要在欧盟的层面上监管天秤币,尤其是在投资人保护与财务稳定性方面。我们希望搭建一个平台,让企业、学术届都关注到这个方向。

基础设施已经搭建好了 ,我们需要加速这个过程 。追一科技 CTO 刘云峰 首先,他分享了针对技术的探讨。追一科技 CTO 刘云峰在与媒体分享时表示,NLP 去年开始成熟,今年相对进入逐渐成熟的阶段。首先,是来自技术层面的尝试与突破。

融合、开放 是现市场上的趋势,这不仅体现在企业关系之间的微妙变化 ,也表现在技术的应用逻辑中。NL2SQL 在银行、保险、证券、电商、汽车、地产等数据富矿领域,有很大的应用潜力 ,可以大大地降低数据库访问和使用门槛,更好地挖掘数据特别是结构化数据价值 ,让数据库不再 沉睡。

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二是商业闭环能力,这也是 NLP 领域较难出独角兽的原因之一 。技术的研究下一步肯定是踩在之前已经度量过的,比较稳固的结论基础上进行,所以它为技术发展起到了很大作用。而在解决了基本的生存问题后,面临 持续发展 时,则需要结合对企业自身的战略规划和行业生态的推动。技术牛不等于商业上的成功,刘云峰认为,一个创新企业的成功,应当是研发 、产品和商务三方面都会比较强。

展开全文 据介绍,NL2SQL(自然语言转结构化查询语句)作为新兴的研究领域,在国外由 SalesForce 耶鲁大学等发布了 WikiSQL 和 Spider 数据集 ,但在国内市场,目前还处于起步阶段。三是突破大规模商业化的困难。然而,做企业服务和消费者市场并不一样,消费者市场出现爆点时,可形成指数级增长,但企业服务就需要更加踏实地去布局和规划。这个数据集就像一个 NLP 领域的公开尺子。

所以,实际上,追一科技以 NLP 为核心的同时,也在涉足语音识别等方面,如,其研究在对话的交互场景里,有上下文的情况时怎么把语音识别做得更准。未来头部的 AI 公司一定是全栈的。

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很多技术从论文到工业的转换周期比以前加快了很多 ,这是很好的事情 。在最近这一波人工智能浪潮中,视觉和语音行业的发展和应用表现出了强劲的增速,相比之下,NLP 行业的表现则较为暗淡。

在行业较初期的阶段,如何活着 成为了市场抛给企业的命题 。他表示 ,要能够把公司的上限转化为下限,形成一股强有力的商业闭环能力 。一个技术创新驱动的 NLP 企业,在面临将至的行业大爆发,如何厚积薄发?刘云峰分享了追一科技的理解与实践。客户有一个钉子,但是不知道用什么锤子来砸。刘云峰介绍道,工业落地时,经常需要同时处理多种信号,而很多应用企业没有能力,也不会去融合两家不同技术公司的方案 。这即是追一科技目前正在探索的事情。

从技术成熟度来看,今年肯定是 NLP 的一个大年,落地到产品应该还有一两年的延后,后面会有一个比较大的爆发。表面上看,这仅仅是一场学术性的技术比武。

NLP 也会进入一个爆发期。刘云峰解释,就像李飞飞做的视觉领域数据集,对整个计算机视觉的作用一样,大家都愿意把自己最好的方法用这个尺子度量一下。

除了基础技术的潜在可能性待挖掘,落地能力也成为决定性因素。不过,尽管 NLP 尚未引起市场巨浪,但实际上其潜在的力量却是不容小觑。

最终一个公司在市场上的地位肯定是由上限和下限的位置共同来决定的 ,这两个都很高的话,这个企业在市场上的地位就会比较高。我们完成了 80% 的基础事情,剩下 20% 也许可以交给合作伙伴 。他表示需要一个平台来加速从论文到工业应用的蜕变过程。产品和工程化团队负责把上限的内容转化为平台和产品。

商务团队要解决可复制性问题,让一套系统不仅仅适用于一个客户,而是所有的行业。有语言的地方就有 NLP 作用的机会。

而众所周知,新技术的应用发展有两大核心要素:技术和产品,这也是 NLP 行业当前面临的挑战。他表示,近两年有很多基础能力的突破,特别是语言模型上突破,但这些基础能力并不可以直接在工业应用中落地,还需要扩展到如 NL2SQL 这类技术的突破,然后再落地。

AI 公司有一个锤子,但不知道在哪里找钉子。除了在研发上发力,该公司也致力于搭建 NLP 细分方向应用研究的平台,如其发起的中文 NL2SQL 挑战赛。

今年 9 月,其打破了 CoQA 多轮对话阅读理解纪录 ,位列榜单第一。刘云峰介绍说 :企业服务更多需要定制化,但是如果我们产品化做得比较好的话,即可实现 配置即定制(配置就是 PaaS 化),能通过配置就可以实现定制。显然,NLP 行业的前景是美好的,但过程是还需要探索的 。事实上 ,它承载着一家 NLP 企业对于推动行业发展的殷切愿望。

刘云峰直言,对于做企业服务的 AI 企业来说,很大一个问题是技术提供方和使用方互不理解。然而,这一过程也并非一帆风顺。

当然,在 PaaS 化无法满足要求时,就需要通过合作伙伴的建设助力。因为人类的绝大多数信息还是以文字方式在存储,交流方式也是以语言为主。

算力的突破,解决了语音和视觉的问题。那么,具体到 AI 技术的 老大难 问题——落地 ,追一科技又是如何接招?刘云峰分享了几个方向。

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