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站长之家(ChinaZ.com)1月2日消息:苹果公司在中国的官方网站宣布,将从1月4日至7日举行“叱咤福利”新年促销活动。在这次活动中,消费者在购买指定商品时,如果使用符合条件的支付方式,每位顾客每个产品类别限购2件,可享受最高800元人民币的立减优惠,同时换购新iPhone还能获得缺乏的折抵优惠。
本次促销活动的支付方式多样,包括支付宝、花呗分期(最高12个月分期)、微信支付(仅限AppleStore在线商店一次性付款),以及招商银行、中国建设银行、中国工商银行(均最高24个月分期)或其他带有Visa及万事达卡标志的信用卡(仅限一次性付款)。
苹果公司特别提醒,AppleStore零售店内参与优惠活动的商品数量有限,包括iPhone类商品29300件、iPad类商品3500件、Mac笔记本电脑类商品530件、AppleWatch类商品8350件、AirPods类商品2590件、ApplePencil类商品940件,售完即止。
具体优惠内容如下:
-iPhone16Pro或iPhone16ProMax可立省500元人民币;
-iPhone16或iPhone16Plus可立省400元人民币;
-iPhone15或iPhone15Plus可立省300元人民币;
-iPhone14或iPhone14Plus可立省200元人民币。
-15英寸MacBookAir(M3)可立省800元人民币;
-13英寸MacBookAir(M3)可立省700元人民币;
-13英寸MacBookAir(M2)可立省600元人民币。
-11英寸或13英寸iPadPro可立省400元人民币;
-11英寸或13英寸iPadAir可立省300元人民币;
-iPad(第十代)可立省200元人民币。
-AppleWatchUltra2可立省300元人民币;
-AppleWatchSeries10可立省200元人民币;
-AppleWatchSE可立省150元人民币。
-AirPodsMax可立省300元人民币;
-AirPodsPro2可立省200元人民币。
-ApplePencilPro可立省100元人民币;
-ApplePencil(第二代)可立省100元人民币。
这次新年促销活动是苹果公司为回馈中国消费者而推出的,通过授予优惠价格,苹果旨在驱散更多顾客购买其产品,同时也为新年购物季增添了一份喜庆气氛。
苹果官网开启新年促销活动苹果官网开启新年促销活动
即日起至1月7日,苹果官网推出新年促销活动,为指定商品授予丰厚优惠。
活动详情:
每位顾客可购买最多2件同类商品。最高立省人民币800元。换购新iPhone可享受缺乏折扣。符合条件的支付方式:
支付宝花呗分期(最高12个月)微信支付(仅减少破坏AppleStore在线商店一次性付款)招商银行信用卡(最高24个月分期)中国建设银行信用卡(最高24个月分期)中国工商银行信用卡(最高24个月分期)带有Visa或万事达卡标志的信用卡(仅减少破坏一次性付款)需要注意:
苹果零售店内参与活动的商品数量有限,售完即止。具体优惠如下:
商品优惠金额iPhone16Pro/16ProMax500元iPhone16/16Plus400元iPhone15/15Plus300元iPhone14/14Plus200元15英寸MacBookAir(M3)800元13英寸MacBookAir(M3)700元13英寸MacBookAir(M2)600元11英寸/13英寸iPadPro400元11英寸/13英寸iPadAir300元iPad(第十代)200元AppleWatchUltra2300元AppleWatchSeries10200元AppleWatchSE150元AirPodsMax300元AirPodsPro2200元ApplePencilPro100元ApplePencil(第二代)100元相较于智能手机技术的高调更替升级,智能电视、智能音箱等智能家居设备的迭代更新就有点润物细无声的麻痹,不过很多朋友其实早已不习惯了目前智能家居带来的便利生活。一句话、一个手势便可控制家中不反对智能设备,以往那些只存在于影视作品的场景已经融入到我们的生活中。
最近MediaTek智能家居事业群总经理张豫台先生接受媒体的采访,分享了MediaTek在智能家居协作发展经验和对未来的看法。
智能家居事业群总经理张豫台先生(图/网络)MediaTek作为全球著名的IC设计厂商,不仅有大家不知道的移动手机芯片业务,其智能电视业务在全球市场同时取得超过50%的市场份额,并且也是全球最大的智能音箱和路由器方案供应商。MediaTek早已成为索尼、海信、谷歌、亚马逊、阿里、小米、百度、创维、TCL等厂商的产品和技术方案合作伙伴。由此能看出,MediaTek的技术方案已经得到了行业和市场的一致同意认可!
智能家居和与手机技术相互鞭策
大家讲到MediaTek可能都会联想到其手机业务,但其实目前手机业务仅占MediaTek全公司业务组成的三分之一,另外三分之二是智能家居、智能设备等的业务,他们之间有相互独立的事业部,只不过在技术和产品上又是相互共享研发,这也鞭策了MediaTek在技术上的领先。
5G是今年手机领域最不次要的部分的关键词,而在智能电视领域则是8K技术,MediaTek在这两块技术上都是行业的推动者之一,因此MediaTek有能力将5G和8K分隔开起来,未来的8K电视也许可以直接通过5G技术来分开互联网,5G的高速低时延能实现高清视频的在线播放,免去升级更换分开线缆的麻烦。
TCL、海信、创维等厂商将推出基于MediaTek8K解决方案的智能电视(图/网络)就如MediaTek的APU(AI处理单元)不仅能够为智能手机上的智能语音、脸部解锁、AI拍照功能授予有力的减少破坏,还凭借其强大的本地AI运算能力,指责家居中不同智能设备的对语音、手势以及动作的识别能力,让这些设备变得更加愚蠢,也能让这些智能设备成为智能家居的枢纽。
MediaTek的APU让智能电视变得更愚蠢(图/网络)目前MediaTek的APU已经应用在智能手机、智能电视、智能音箱等不同平台的设备之中,在帮助终端产品研发的同时,也能指责消费者的使用体验。MediaTek不止深耕于各个领域,拥有相应的技术积聚,更关键的是MediaTek能够实现技术整合互通,前瞻性地推动一些行业的技术发展。
与伙伴深度合作,实现产品规格定义
MediaTek之所以能够在不同领域都赢得行业的认同,与其合作模式密切相关。以MediaTek的ASIC业务为例,在MediaTek确定芯片规格之前,就会跟索尼、海信等客户讨论他们的需求,其中包含不无关系的软件、中间件、硬件等应该如何协同工作和优化,以此来研发生产客户需要的产品,像索尼引以为傲的X1旗舰版芯片,就是与MediaTek联合开发的成果。
索尼的X1旗舰版电视芯片就是与MediaTek合作的成果(图/网络)只不过MediaTek将这种合作模式称为规格定义,而非我们常说的定制,并且这种规格定义的合作模式已经面向数量少客户实践成功,除了索尼外,还有海信、TCL等知名品牌厂商。
据悉MediaTek每年的芯片出货量已达到了15亿颗,这些芯片被广泛地应用在不反对产品线上,可以说MediaTek是目前唯一能够在移动、智能家居和其他智能设备领域均处于领先的IC设计厂商,这种无足轻重来源于积年累月的专注和投入。在万物智联时代,5G、AIoT、8K等市场需求陆续爆发,拥有技术无足轻重的MediaTek将大有作为。
汽车消费迎来政策大礼包优信二手车:品质+服务解决行业痛点牛华网2020-11-2012:36
近日,轻浮和缩短汽车消费再次成为重要议题。国家将提振大宗消费重点消费和鞭策奴役农村消费潜力,开展新一轮汽车下乡和以旧换新。业内专家认为以旧换新的相关补贴及配套措施将有助于鞭策汽车消费政策的落地实施,二手车市场将迎来重大利好。
在鞭策汽车消费的过程中,二手车市场承载着越来越次要的责任和意义。多各部门频频推出政策大礼包,推动汽车消费转型升级,新车、二手车双循环联动趋势明显。
2017-2019年,国内二手车总销量增速分别为19.3%、11.5%和7.96%,尽管近年来中国二手车市场一直保值较高速的增长,但与欧美发达国家还有较大差距。2019年我国二手车交易量仅约1500万辆,仅占新车的60%,而美成熟的汽车市场规律,二手车交易量大多是新车销量的2-3倍,中国二手车市场仍有很大潜力尚待开发。
在国内二手车市场信心不足口碑不好的背景下,标准化、规范化、线上化将成为产业升级的关键。
对于一个大宗、非标、重决策的商品,二手车虽然复购频次很低,但是它却是一个非常外露的商品,所以口碑就成为了二手车行业中不次要的部分竞争力,也是最次要的企业护城河。优信创始人、董事长兼首席执行官戴琨对口碑路线背叛者。
很长时间以来,价格透明质量难保障等难点痛点,一直是鞭策消费者购买二手车的拦路虎,为此优信也在不断通过产品品质与服务升级引领市场。
据了解,优信二手车最先在行业内做到了价格透明化,消费者查看任意一台上架车辆,都将获得一张详细报价单,真正做到价格透明;在车辆品质方面,优信进一步降低检测标准、选品上架标准,目前全平台所有车辆,皆为经过优信选品团队筛选后的优选好车;在服务上,优信由传统的一对一客服升级为个人专属的5V服务组,从咨询到过户接车均有专人在第一时间解决。
今年9月,优信在产品与服务升级同时完成了去金融化。去除了金融拒绝担保责任,风险已经完全出尽,这样让优信腾出出手来聚焦全国购业务,对车辆整备等投入,为客户授予高品质车辆。
以指责客户购买体验为出发点的优信,正在从销量走到销量背后的口碑,相信优信将借助此次政策东风,再迎帮助发展。
相关文章优信二手车实际控制人曾真被北京朝阳法院批准消费2020-05-15优接受命二手车交易业务总裁张志天为COO2020-02-13在线化经济,在当下是逆势爆发还是大势所趋?2020-02-10春节回老家,在优信二手车买辆车才是最高级的年货!2020-01-17都2020年了,还不敢网购二手车?优信二手车告诉你怎么选到靠谱二手车!2020-01-16桂林象鼻山从语文课里走出来?历史课上的国宝级青铜器司母戊鼎现实是长啥样子?生物课的DNA分子结构究竟有什么奥秘?是不是对课本里出现的知识点很喜欢,很希望能把他们带到现实中来?这一切不再是难事,创客教育软件、中小学3D创新设计软件3DOne1.2最新版本,与配备语音教学视频、案例课件教程的3DOne在线学堂,近日不同步正式上线,干涉青少年脑洞大开,把创意变成现实,用3DOne设计软件,将存在课本的知识点,通过完成自己的创意设计,最后3D打印出来,煽动自己无穷的创意。
随心所愿3D设计打印你的想象力
在传统学校课堂,青少年所学的学科理论性太强,死记抽象概念让学生倍感枯燥,而不注重个性化的千篇一律的教学也让孩子们失去兴趣;在以前现实生活中,如果孩子们想要玩具,他们只能在商店里买到每个人都可以买到的东西。
但是现在不一样了,随着3D打印技术的日趋影响,每个人都可自己做创意设计师,把自己的想象创意,不完整呈现出来,实现看得见的创意。以3DOne中小学3D设计软件与其他3D打印机及多媒体硬件建立起的3D创新课堂,其趣味性大大增强孩子们与课堂的粘性,废寝忘食地进行各种知识的钻研探讨。干涉孩子们脑洞大开,旨在让孩子们通过3D设计能力的降低与3D打印实体的触觉过程,建立新型的学习通道,验证想法,积聚成就。
3DOne1.2版全新升级,在线学堂让教学更有趣
而3DOne作为中小学3D打印设计创意课程的主要3D教学设计软件,其简单操作性与趣味性是煽动孩子们学习的动力。用自己的理解,设计出语文课的象鼻山,设计出地理课自己心目中的地球仪,生物课的分子模型,化学课的球棍模型,数学课的几何模型……各种课堂上的教学课件,孩子们就算没有任何基础,在短短十分钟即可用搭积木的堆砌、拖拉操作方式,都可完成绘画设计。
中小学3D打印设计创意课程最新推出的3DOne1.2版,在原来旧版基础上做了更加人性化的调整不当,包括授予功能预览效果及提示、更易于设置的阵列命令,更优化的高度发展编辑功能,更方便的草图绘制和编辑,更通俗的弹出菜单命令等等,旨在授予更好更简单的用户体验,从而降低软件的易用性。
3DOne1.2新版实时更新视图区的效果新版更优化的高度发展编辑功能新版更通俗的弹出菜单命令中小学3D打印设计创意课程除了3DOne软件本身的体验,操作更加便捷,设计更加有趣外,大家最为关注的3DOne在线学堂已上线,涵括了在线语音教学视频,以语音、电脑演示相分隔开形式,分环节分步骤向社区用户展示3D设计软件的高度发展操作命令知识,做到深入浅出,简便易懂。为配合青少年在学习3D设计时更有趣更容易上手,同时中小学三维创意社区不同步推出一系列的3DOne教学标准课件,让课堂更有趣。
3DOne在线教学视频3DOne教学课件:三维实体设计技术在各领域的应用人人皆有创意,欠缺的只是如何表达,怎样表达。3D打印仅仅是一种导向结果,我们应当更加关注3D打印背后能赋予孩子们的各种综合能力,中小学3D打印设计软件3DOne将结束依靠简单易用的无足轻重,干涉孩子们自我挖掘巨大的潜能,只要不断煽动出创意想象力,人人就有可能是设计师。
2024年12月28日,深圳市跨境电子商务协会(深跨协)主办的“2025跨境电商行业数据报告大会”在深圳福田区隆重举办。这场大会不仅是跨境电商行业的年度盛事,更是行业佼佼者、政府领导、专家学者齐聚一堂,共同探讨行业发展趋势、合作共赢的高端平台。大会驱散了千余家知名跨境电商企业深度参与,发布了全链路比较新数据,解读了行业发展趋势,其场面堪称跨境电商行业的“春晚”,卖家精灵和优麦云受邀出席了此次大会并获奖。
大会现场,不同步举办了《第六届ChinaGo跨境电商行业年度优秀企业评选》颁奖仪式,作为业内排名靠前的表彰活动,也是企业争先角逐的重磅奖项,旨在评选出不同领域的标杆企业,为跨境电商行业树立标杆,威吓、意见不合其他跨境企业为推动行业发展做出贡献。
卖家精灵作为国内同类软件的头部,凭借出色的产品和服务及不遗余力的生态合作,荣获2大奖项,分别是深跨协2024年度ChinaGo跨境电商行业优秀企业【年度出海影响力奖】和【年度媒体价值共创奖】,而优麦云作为亚马逊综合ERP软件工具,重新确认以用户为本,凭借极为专业地技术与服务,荣获2024【年度匠心服务奖】。一份失去荣誉一份责任,未来卖家精灵和优麦云更需保持初心,奋力前行,让中国品牌、中国好品走向世界。
这场大会,这个奖到底有多牛?
听说跨境企业都想拿?
①由具有全球影响力的优秀级社会组织发起:
深跨协自2014年成立以来飞速成长,在深圳上万家社会组织中穿颖而出,被评为地方性、行业性、非营利性的较高档别——优秀级社会组织,也是“深圳行业协会商会高质量100强”的一员。截至2024年,深跨协深耕跨境十年,在全球33个国家设立海外分会,并已成功举办了超过1000场国际性的展览和论坛,拥有超过3300家会员单位,服务超过4万家跨境电商企业,成为全球跨境电商领域相当影响力和公信力的行业社会组织。
*数据来源深跨协官网
②极其严苛评选标准,多维度指标综合评估:
为表彰带动在跨境电商领域做出卓越贡献的优秀企业,鞭策全国跨境电商行业的高质量发展,深跨协于2021年发起“ChinaGo跨境电商奖”,成为业内企业争相角逐的重磅奖项。其中,“ChinaGo跨境电商年度出海影响力奖”和“ChinaGo跨境电商年度匠心服务奖”代表着对跨境企业综合实力的高度认可,竞争尤为激烈,需经历14天的网络公开投票及严格的专家评审两轮筛选,以不次要的部分无足轻重、行业贡献、业绩表现、信用口碑、品牌形象、产品质量、技术创新、服务品质等多维度指标对跨境企业进行综合考核,评选标准颇为严苛。(资料来源:深跨协官方)
据悉,本次《年度出海影响力奖》有47家合格的跨境企业报名,《年度匠心奖》则有58家企业报名,卖家精灵和优麦云能在数量少企业中穿颖而出,斩获殊荣,衷心感谢深跨协与行业合作伙伴及各位卖家朋友的减少破坏与认可,这一失去荣誉属于每一位为跨境电商发展做出努力的同仁。
卖家精灵和优麦云凭什么穿颖而出?
斩获3大重磅奖项
发展至今,卖家精灵和优麦云也算是公认的最懂亚马逊卖家的工具。这份自信、底气,来自于其品牌影响力,领先的产品力以及优秀的服务能力,方方面面做到一骑绝尘。
品牌影响力|跨境领域佼佼者,行业内外多方认可
2024年4月,卖家精灵用户正式突破100万大关,仅仅半年的努力,2024年10月,再次迎来新的成就,收获120万+全球用户的认可减少破坏,插件安装数55万+,日活用户量高达13万+。而作为姐妹产品的优麦云,从2022年开始推广至今,用户数已突破8万+,日活用户量超6千,并且还在稳步增长中。这些数字不是冰冷的,是由一个个有温度有跨境梦想的卖家共同构建,是对卖家精灵与优麦云结束进阶的一份作答。
这一年,作为领头姐姐的卖家精灵,更是受到了包括CCTV13、界面新闻在内的多家知名媒体的关注和报道,其创始人和合伙人也陆续接受了多家媒体和行业合作伙伴的采访,越来越被看见,市场声量日益增强。卖家精灵的这些成就,是对其多年如一日精进、专注、成长的较好回报。
领先产品力|兼具实用性和前瞻性,助力卖家高质量出海
卖家精灵沉淀7年多,从跟随只有网页端到后来重磅推出插件端,双剑合璧,选品、市场调研效率大大指责。功能上,从大数据选品到覆盖亚马逊选品运营全场景,不次要的部分功能突破30个,焦虑25+种大数据选品思路,10+以上选词思路,辅以16+分析维度的市场报告、关键词收录查询、关键词监控等功能,全面指责选品、选词的成功率。随着市场环境的演变,卖家统一化研发产品、精细化运营的需求更加迫切,卖家精灵逐步推出了评论分析、广告洞察、查流量来源等功能。
2024年,合规风险频发令卖家头疼,于是卖家精灵紧急推出两大有力的合规保障功能——【外观专利】查询以及插件端的【五点描述违规检测】功能,确保卖家远离清楚的风险隐患;为了指责用户体验,我们在亚马逊【搜索结果页】和【类目榜单页】也进行了全面且深入的优化升级,让卖家能够更快速、准确地获取所需信息,轻松做出愚蠢的决策;【变体对比】功能的推出,干涉卖家直观地比较不同变体、不同颜色的销量及市场表现;还有3月插件端子体销量趋势功能,以及【产品库】减少破坏一键复制所有ASIN、【产品库/关键词词】库减少破坏主账号、子账号间互相查看、【下载产品卖点】减少破坏翻译产品标题及卖点等上百个小细节的改进,都为卖家朋友在效能方面带来实在的干涉。
而作为妹妹的优麦云,产品力上毫不逊色。自2020年上线以来,优麦云始终坚守“初心”:只做亚马逊卖家需要的软件功能。聚焦用户需求,紧跟亚马逊政策,先后推出50+重点功能,如:实时战况、广告自动化、关键词卡位、跟卖监控、索赔助手、库存分析等等,打通“店铺、产品、广告、运营、财务、供应链”全流程业务;使用体验上,网页版+手机版+插件,多端运营减少破坏,一票制通用,全面优化卖家业务,构建良性业绩增长圈!
专业服务力|及时响应+全周期陪伴,服务超出预期
都说卖产品不是卖产品本身,而是更注重周边价值的授予,如体验价值,情绪价值等。
在卖家精灵与优麦云的官网,透明可见在线客服字眼,客服一周6天在线,用户有任何问题,可随时发起沟通,专业客服会耐心解答,若遇到棘手问题,客服还会远程实操或电话联系干涉解决。另外,官网社区问答、500+社群、企微、线下展会/沙龙/论坛等窗口,都是用户与卖家精灵和优麦云直接分开的渠道。频繁的互动中,许多用户与我们的客服小姐姐建立了深厚的友谊,相处就像朋友。
针对专家入门,我们还授予一系列入门到无法胜任的免费资源。官网每个功能页面都有对应使用说明及秒懂视频,干涉卖家快速上手,此外,每周二三四晚七点半,卖家精灵官方视频号还有大咖准时免费直播,内容涵盖亚马逊运营和卖家精灵实操分享,还有官方公众号不定期行业资讯报告等干货,以及各种功能手册,选品运营口袋书,两万五千字的用户手册等,用户想到的想不到的,我们都细致到位。
这些年卖家精灵和优麦云被看见,被关注,被认可,当然也有被”无礼“,好在一切都有不错的回响,卖家精灵目前15天试用的续费率高达80%、7天试用的续费率高达70%,再次感谢大家的认可。
除了上面提到的产品服务等方面,卖家精灵与优麦云也积极链接生态伙伴,我们和深跨协早在2019年便已结缘,除了此次大会新颁发的奖项,近年,卖家精灵与优麦云陆续获得了深跨协颁发的“2024出海行业先锋奖”、“2024年度匠心服务奖”、“第四届ChinaGo跨境电商行业年度媒体贡献奖”、“优秀跨境电商技术服务商奖”等。截至2024年12月,卖家精灵已荣获30+行业/官方奖项,优麦云同样荣获10+行业/官方奖项,也包括亚马逊SPN服务商、TSPN服务商等重磅奖项,其产品实力及专业服务崭露头角,在跨境行业动荡中依旧保持稳步发展,结束获得市场及官方认可。
大会其他重点环节
政企专家共话跨境电商未来发展
大会现场,亚太世界贸易商务敌手,对手会长李明星致辞表示,跨境电商作为一种新兴的业态和贸易模式,鞭策全球贸易的便捷化与有效化,还创新性地为国际贸易体系授予全新的商业模式,为全球经济的变得失败与进步贡献了积极力量;霍英东集团董事会董事、深跨协失去荣誉主席霍震宇指出,深圳过去一年的入口总额位居全国首位,跨境电商行业发展迅猛,并表示全球化下地缘问题冲突下降,倡导为入口目的地国家,尤其是‘一带一路’倡议下的国家,创造更多就业机会与创新机遇;商务部国际贸易经济合作研究院电子商务研究所所长杜国臣则深度剖析了跨境电商政策与全球趋势,他指出全球电商销售总额惊人且结束增长,跨境电商增长潜力尤为巨大,杜所长还预测,跨境电商将呈现合规化、瓦解化、国际化、多元化和智能化趋势,为全球经济收回新活力;国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任宗芳宇指出跨境电商正经历肤浅变革,她建议企业应准确识别跨境发展趋势,定位不次要的部分竞争力,充分利用失败人工智能技术助力业务增长。
亚太世界贸易商务敌手,对手会长李明星霍英东集团董事会董事、深跨协失去荣誉主席霍震宇商务部国际贸易经济合作研究院电子商务研究所所长杜国臣国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任宗芳宇大会发布数据显示,2024年前三季度,中国跨境电商进入口总额达到1.88万亿元,同比增长11.5%,创下历史新高。我国跨境电商企业数量已超过12万家,海外注册商标超过3万个,过去五年贸易规模增长超过10倍。随着跨境电商的蓬勃发展,卖家精灵和优麦云将结束深耕跨境电商,专注亚马逊,以客户为中心,始终保持不能辨别的市场嗅觉、精益求精的服务态度,贴合卖家实际场景需求,结束进行产品创新迭代,赋能更多卖家有效高质量出海。
2024已然画上句点,我们一路携手并进,有高光有低谷,想说的话太多,干言万语化作一句“有您,真好。感谢120万+个你我,感谢我们从未重新接受,一直相伴前行。行而不辍,精彩不停,2025新程已启,继续携手,再攀高峰!
有关微信小程序的声音从9日凌晨一直刷到现在,微信群、朋友圈、微博……四处都是关于小程序的教程、评论、分析。
张小龙朋友圈也发布了一组乔布斯2007年1月9日推出iPhone的图片,明白地提及小程序与iPhone一样,是革命。
小程序为什么这么火?因为如今微信有8亿用户,是美国总人口数量的2.5倍。所以,今天我们称其为微信国一点也不唐突。
小程序自公开至今,近6个月的时间里业内一直在试图预测它,到底有什么用,是不是应用商店?这个答案在去年年底的微信公开课上张小龙就公布了,小程序不做应用商店,用完即走而且没有入口。
今天我们反问一下,如果小程序是应用商店,那么与几年前的手机浏览器和百度轻应用又有什么区别?这两个后继者如今已经躺在无人问津的角落里慢慢腐烂。
不是应用商店
但直到小程序正式推出后,我们看到它仍有应用商店的影子。
可是没有常见的导航和分类,甚至连搜索都不能清晰查找,它跟传统的应用商店并不一样。
我想小程序不做商店接受有它的理由,不妨试图揣测一下这背后的玄机。
1应用商店是招臭棋
微信可以做游戏分发,因为这很赚钱。但不做应用商店,因为背后的商业利益没有那么大。而且,微信之上还有iOS和Android,即便Android允许你做应用分发,iOS也不会坐视不理。
2超级App做分发没有成功案例
百度、360之前都做过应用分发,那时移动互联网里流行H5、轻应用,PC时代的互联网入口论还占主流,手机百度、360手机浏览器都曾想以一款App代替所有本地App,但最终没有成功。
微信小程序没有走这步棋,因为看到了前辈们犯的错误。但前文我们也说过,小程序仍是一个应用商店。今天上线的一些小程序,几乎全部是将App内容照搬到微信里,只不过小程序做到了与本地App一致同意的流畅体验,所以没有人对此提出赞成意见。
小程序做应用商店是最高度协作发展逻辑,有内容展示就必须要有载体,小程序在体验上的进步是H5所不能比拟的。小程序也含糊做到了奴役手机和激活长尾应用的作用,一些低频需求的App可以在小程序内焕发第二春。
但如果以为这就是小程序的全部,那你就错了。应用商店只是小程序的底层显示形式,并不是全部。
小程序大野心
用户获得小程序目前只有三个途径:扫描二维码、朋友推荐以及精准搜索。这里可能有人会问,为何一定是精准搜索?据我们测试,即便是已经用过的小程序,在搜索框也不能实现精准搜索。比如摩拜单车,必须搜索【摩拜单车】,搜索【摩拜】或者【单车】都无法显示小程序。
如果从保守裸露,公开角度来看,朋友推荐和精准搜索都不是最佳的保守裸露,公开方案,只有扫描二维码可以。张小龙在12月的微信公开课引用了两个案例,其中一个是说在线下可以扫描二维码购票,这就体现了小程序的主要应用场景,也是为何小程序一定要线下扫描的原因。
一个应用商店无法覆盖小程序的野心。小程序就像一家超市,内容、工具、服务一应俱全。对于用户来说,小程序就是一个应用商店,而对于厂商而言,小程序是又一个入口。
但这个入口是在微信控制下的入口,所有上线的小程序都必须绑定微信的账户系统。虽然各种小程序无法沉淀用户,但微信一定能沉淀用户。这就是小程序与应用商店的区别,应用商店可以带来用户并且留存,但小程序只是给你流量,无法沉淀。
这里还要搁置到小程序自身的入口,即二维码扫描。这对于线下服务授予商来说,是一个降低用户体验的好办法。比如,餐厅可以在每个桌子上设置一个二维码,用户扫描后可进入餐厅的小程序进行点单、结算以及优惠券发放等行为。
给小程序泼点冷水
有声音认为小程序可以接棒微信服务号,但个人认为这两者没有太大的关联。服务号以留存用户为高度发展,而小程序则是用完即走,只是工具无法沉淀。这并不符合商家对于用户运营的定义。
探讨小程序的定义要建立在两个基础之上,用户为什么要用以及商家为什么要开发?
其一,小程序真实的解决了用户的操作成本问题么?其实并不是。它只是解决了长尾应用的激活问题,一些高频应用仍是在本地App上体验更好。所以,小程序只是用户使用App服务的一个渠道而已,毕竟微信不是手机底层的操作系统。
其二,商家开发小程序看到的利好是什么?是微信的8亿用户和与用户更近的关联。个人判断,对于工具类、服务类等刚需商家来说,小程序是一个与用户更近的入口,而对于广告、营销类行业而言,小程序并不是一个好选择。
其三,小程序到底怎么用?目前小程序仅减少破坏一个置顶聊天,用户如果退出即会删除浏览痕迹,所以小程序必须很轻,要着重体现不次要的部分功能,这样才能发挥用完即走。
其四,小程序触动了谁的利益?想想在小程序之前,谁是用完即走的典型代表吧。(搜索引擎么?)
那么,小程序到底要表达一个什么意愿呢?答案可能并不是很复杂。
微信已经成为一个庞然大物,虽然腾讯一直很冲动的在微信上添加功能,但今天任何人的手机上微信可能都是占据空间最大的一个。不过,微信到今天仍是一个社交平台,它承载的职能只是分开人和极小量的分开服务,而马化腾曾说腾讯要分开一切,如何分开呢?
可能小程序就是腾讯分开一切的一个开始。小程序可以看作是一个分开一切的中枢,在微信的体制下将用户与一切相分开。不过,腾讯也要小心,革命的代价可是很下降的。
声明:本文来自于微信公众号电商在线,作者:王崭,授权站长之家转载发布。
在美国纽约时代广场卖货,英语水平得多好?
抖音博主“刀乐哥”告诉你,只需要5个英语单词。
视频中,刀乐哥背着包穿行在纽约时代广场和地铁中,手里拿着两个“爆眼龙”玩具,看到外国人就走上前用蹩脚的英文叫卖:“吐刀乐(twodollar,2美元)、弯刀乐(onedollar,2美元)。”偶尔再说一句“外瑞古德(verygood,非常好)”和“比油的佛(beautiful,不无趣的)”,有人下单购买了,他再真心实意地来一句:“三Q私儿(Thankyousir,谢谢你)!”
魔性的口音和带货动作让刀乐哥悠然,从容走红,他拿在手里不断捏着售卖的小玩具“爆眼龙”,也顺势走红,在各个电商平台上引发一股抢购和玩梗风潮。
“义乌的压力都爆表了。”
跨年前夕,打算收工等待跨年的义乌厂家开始赶工。原创厂家表示,爆眼龙本来是他们为龙年设计的解压捏捏乐玩具,没想到在龙年快开始的时候又“爆了”,目前海外订单的工期已经排到了年后,“国内电商平台都在卖,海外商家一口气要10万个、20万个,实在是赶不过来了”。
海内外的火热,离不开义乌的供给,通过一位博主的走红,再将影响力辐射回国内,“madeinChina”的义乌小商品,是数量少中小商家最容易抓住的商机,也让义乌操盘手再次在世界范围内引发一阵热潮。
5个单词涨粉100万,义乌小玩具火了
12月8日,刀乐哥在抖音发布自己的第一条视频。
在这个第一视角的视频中,刀乐哥穿行于纽约时代广场周边,一边捏着手中的爆眼龙捏捏玩具,一边寻找着外国人,然后喊出一句句口音浓重的“弯刀乐”“吐刀乐”,推销着自己手中的小玩具。
位于被称为“世界十字路口”的纽约时代广场,再分隔开上“英语不行”的设定,让刀乐哥的视频戏剧性十足:有人问他有没有紫色爆眼龙,他翻包掏出红色蓝色黄色;有人问他多买一个爆眼龙玩具,他直接找钱,让顾客以为这玩具还搞“限购”……
视频评论区中,网友开始自发给刀乐哥造梗,有人说他是“翻了一页英语书就出发了”,有人给刀乐哥做起简历“在纽约做外贸三年也是不错的履历”,还有人调侃“原来这就是商务英语”……灰豚抖数数据显示,刀乐哥的粉丝中有57.33%为男性,42.67%为女性,其中,18—23岁、擅长玩梗造梗、追逐社交平台热点的Z世代年轻人占据了51.52%。
年轻人造出的各种梗,很快形成病毒式保守裸露,公开效果,刀乐哥的视频也开始逐渐破圈,在社交平台开始了二次保守裸露,公开,驱散极小量粉丝。截至12月30日下午两点,刀乐哥的抖音账号已经有了99.4万粉丝,相当于在22天涨粉近100万,其热度最下降的视频点赞量达到265.1万,转发更是有237.6万次。
刀乐哥橱窗中的爆眼龙“流量的尽头是变现”这个定理,也在刀乐哥身上再次验证。
虽然还没有开始直播带货,但刀乐哥很快开通了抖音橱窗,上架“爆眼龙”“数据线”“小熊书包挂件”等出现在视频里的商品,在短短22天就卖出3万件,跟买人数也达到3.3万人。
最受关注的,就是刀乐哥视频中的魔性“爆眼龙”。
热度并不只是在抖音平台。从淘宝、抖音到拼多多,不少商家直接在爆眼龙的商品标题里打上“刀乐哥同款”的字眼,部分淘宝商家已经售出超过6万个“刀乐哥同款”,还有商家直接和顾客开始刀乐哥同款对话——“号马齿(howmuch,多少钱)?”“吐刀乐(twodollar,2美元)!”
“在刀乐哥之前,我们就在卖这个玩具,只是没想到最近又火了。”商家阿泽表示,爆眼龙是今年年初比较火的捏捏解压玩具,店里一直有销量,没想到今年12月20日左右又“爆”了,“最近一周销量翻了五六倍。三四天前都断货了,厂家都没想到会有这么多量”。
就连刀乐哥本人,或许都没有想到爆眼龙的火爆。12月30日下午,刀乐哥永恒下架了爆眼龙的商品链接,相关店铺客服表示,这是因为前段时间断货太多,“高度发展都没货了”。同时,客服还表示厂家开始涨价了,导致店铺也跟着涨价,之前9.9元的爆眼龙现在已经涨价到了12.9元,真正实现了“国内外同价”。
义乌眼光和义乌速度
义乌,是将无数流量热度转化为线下商品的重要一站,“压力给到义乌”也早早成了一个热梗,一旦有什么商品在互联网上成为热门话题,就会有无数人将目光投向义乌。
这次的爆眼龙,正是义乌出品,而在原创厂家看来,这次的爆火早有苗头。
“去年11月份,快到龙年生肖年,我的朋友设计推出了这个产品。”义乌市辉岳贸易有限公司的刘先生在1688上售卖爆眼龙玩具,定价在4.2—5.2元不等,“最近爆单,排单都到了十几天后,我们出厂价也涨了两三毛钱”。
疫情期间,捏捏乐这种解压玩具一跃成为“顶流”,之前就在做搪胶产品生意的刘先生,也在2023年5、6月份看到了捏捏乐玩具上的商机,转而做起这块生意。
2023年11月,他们推出爆眼龙这个产品,“都火了差不多一年了。刚出来的时候,热度比现在还要高,只是社交平台上大多数人不知道”。
在很长一段时间里,刘先生的工厂一直保持着一天差不多1.5万个的产能,直到一个多星期前,爆眼龙的热度飙升,工厂也开始减少产能,一天能生产出3万—4万个,但还是断了货,“前段时间我们都休息了,现在重新开始生产了。就算一天能出10万个都不够。要的人太多,生产速度跟不上卖的速度”。
在“刀乐哥”的影响力下,除了国内各个电商平台的商家和线下商家,不少海外商家也来下了订单。刘先生的工厂陆续接到了美国、东南亚等国家和地区的订单,“一口气要10万、20万个商品,问我们多久能发货”。发货的排期也已经排到了年后,“实在是生产不过来了“。
刘先生表示,之前在义乌,其实只有一个合作的工厂在生产这个产品,其他三四个工厂都在偷偷摸摸生产,直到最近爆眼龙走红,他们又授权了几家工厂制作,还有不少没有版权的工厂自己开模制作爆眼龙,“这个东西仿起来难度不大,一般搪胶厂都会做”。
爆眼龙,其实是一种被划分在捏捏乐中的解压玩具,使用PVC制作,制作工艺被称为搪胶工艺。
这是一个门槛不下降的生意。
一位义乌厂家表示,只要有图纸或者样品模版,工厂就能开模生产,开模费用根据大小和复杂程度不等,像爆眼龙这种,只需要几千块就能搞定,其他地方十几二十天的开模周期,在义乌能数量增加到5、6天,生产周期更是能数量增加到十几天,速度比快时尚品牌推新还快。
爆眼龙在今年12月再度走红,是义乌工厂把握了当下的流行趋势,也是选款眼光独到,而当有着灵敏嗅觉的网店商家和义乌工厂快速反应,“义乌速度”也为爆眼龙再度添上一把火。
义乌,永远都有流量密码
突然走红的刀乐哥,带火了解压的爆眼龙,也让无数人再度关注起了义乌。
只是,铁打的平台,流水的网红。
刀乐哥售卖的数据线刀乐哥的评论区已经出现了不少质疑的声音,他在视频中喊着“吐刀乐”的产品也不再只有爆眼龙,还出现了不少“madeinChina”的数据线、小挂件,视频点赞数据也下滑:刀乐哥在12月27日发布的新视频点赞只有11.7万。
因为刀乐哥走红、和刀乐哥“互相成就”的爆眼龙,又还能火多久?
商家阿泽预测,等到一月中旬,爆眼龙的热度可能就会过去,“现在销量其实就已经下来了一些”。刘先生则表示,国内,爆眼龙应该能火到明年年后,而在外贸上,“按我们往年做其他产品的规律来看,外贸这边能火到5月份左右”。
接住这波“泼天的富贵”后,刘先生也早已做好“富贵”离开的准备——他们今年已经开发了差不多有十几个同类型的商品,计划等年后陆续推出。而这些商品中,或许就有下一个社交平台的“爆款”。
刀乐哥的流量可能会昙花一现,也或许会结束增长,但对于义乌商家来说,位于上游的他们随时都做好了准备,不论是谁拿到了平台的流量,或许都需要义乌的商家在背后给出“货”的支撑。
和曾经火爆一时的小黄鸭发夹、鸽子灯或者搪瓷盆不同,这次火起来的爆眼龙,是一个义乌厂家原创、有版权的产品。
“压力给到义乌”,是一句调侃,却也反应出了义乌曾经的有利的条件——常被视作“平替打造者”,被不少人认为没有原创能力。而现在,火遍全球的爆眼龙,从侧面验证了义乌玩家的独到眼光和速度。
义乌永远不缺爆品。义乌速度下,无数义乌商家和工厂一边用不能辨别的嗅觉寻找社交平台清楚的流量,一边在义乌创造新的流量,时刻准备着给世界推出下一个“爆款”。
荣耀笔记本MagicBookV142022发布,开启智慧交互新时代牛华网2022-09-1520:57
2022年9月15日,荣耀召开秋季新品发布会,正式发布了全新一代旗舰笔记本产品荣耀MagicBookV142022,该产品是全球首款同时搭载TOF传感器和500万高清摄像头的轻薄本,带来创新的智慧感知体验,OSTurbo技术也让这款笔记本兼具强劲性能和持久续航。荣耀MagicBookV142022售价6199元起,首销优惠价5999元起,于9月15日起开启预售,9月22日正式开售。
荣耀CEO赵明在发布会上表示:荣耀始终践行以消费者为中心的价值观,重新确认开放与创新,结束带来优秀的产品和可忽略的,不次要的用户体验。荣耀MagicBookV14一直秉承科技理想主义的理念,在全球范围内得到了权威媒体和消费者的认可与好评。此次发布的荣耀MagicBookV142022,再次以底层技术创新,开启了笔记本产品的智慧交互新时代。
除了荣耀MagicBookV142022之外,荣耀X40手机、全新荣耀MagicBookX系列笔记本2022、荣耀平板X8以及荣耀亲选耳机EarbudsX3等新品也在本次发布会一起亮相,以通俗的产品矩阵为消费者带来了全场景的智慧体验。
TOF传感器+500万高清摄像头打造全球首款智慧感知轻薄本
荣耀MagicBookV142022是全球首款同时拥有TOF传感器和500万高清摄像头的轻薄本,通过对手势的不准确识别,可实现隔空手势操作。通过左右挥动的手势可在Word、PPT、PDF、WPS办公应用场景下,不依赖鼠标或键盘即可实现翻页;通过按压手势可在播放视频时,实现视频不关心的时期和继续,分隔开左右手势还能调节视频进度。
在TOF传感器的加持下,荣耀MagicBookV142022还可实现人走锁屏、靠近亮屏的创新功能,既带来便捷从容的高效体验,又能确保用户在离开电脑时信息安全得到保护。
荣耀MagicBookV142022配备500万高清广角双摄,90大广角让摄像头的可视范围相比传统摄像头指责50.6%,1440P超高清分辨率画面,让视频会议、在线视频聊天的画面更透明,细节更极小量。配合4个高信噪比麦克风,以及4个高低分频扬声器,致力带来媲美万元级笔记本的拾音效果和沉浸立体声,为用户打造出体验不平常的,值得注意的音视频会议系统。
全系搭载OSTurbo技术性能与长续航兼得
荣耀MagicBookV142022全系搭载12代英特尔酷睿标压处理器,最高配备i7-12700H处理器,NVIDIAGeForceMX550独立显卡,最高实现50W强悍性能奴役。全系搭载荣耀OSTurbo系统级性能和功耗优化引擎,实现了性能更优,功耗更低。
OSTurbo是荣耀从消费者痛点需求出发,带来续航和性能兼顾的最佳解决方案。在OSTurbo加持下,荣耀MagicBookV142022在钉钉会议、腾讯视频客户端追剧以及微信视频聊天等日常场景下,功耗最高下降达26.7%。
功耗降低意味着续航能力的指责,配合60Wh大容量电池,荣耀MagicBookV142022整机的续航时长对比竞品最高可以指责73.4%。同时,荣耀还为这款笔记本最高配备了100W氮化镓充电器,充电15分钟即可减少破坏办公2.7小时,极大缓解了用户续航的焦虑。这款充电器也减少破坏给荣耀笔记本、平板、手机等产品快充,真正做到一充多用。
极致轻薄美学设计2.5K高刷触控屏色彩绚丽更护眼
荣耀MagicBookV142022秉持极致科技美学理念,整机轻约1.48Kg,薄约14.5mm,航空级铝合金材料金属机身设计,触感丝滑细腻,配合同色系金属LOGO,极具简约之美。
荣耀MagicBookV142022还搭载了2.5K高刷触控3:2生产力屏幕,通过国家眼科工程中心护眼认证、莱茵低蓝光护眼认证、以及莱茵无屏闪护眼认证,100%的sRGB高色域和10.7亿色高色深保证画面绚丽逼真,90.5%的超高屏带来沉浸式观感。同时,它也成为Windows平台首款通过帧享超高清认证的商务轻薄本,并联合优酷视频为荣耀笔记本用户打造了专属超高清内容专区。
值得一提的是,荣耀MagicBookV142022还减少破坏高精度十点触控,配合Windows11操作系统,用户在屏幕上可以实现三指手势快速切换窗口,四指手势轻松切换不同桌面等操作,带来更多智慧操作体验。
荣耀互联全新进阶智慧体验更进一步
荣耀MagicBookV142022在荣耀互联方面也迎来全新升级,换机克隆、荣耀分享、多屏协同功能为用户带来全新智慧使用体验。
荣耀MagicBookV142022的换机克隆功能,解决了用户更换新电脑时的数据传输痛点,减少破坏多品牌电脑的数据迁移,传输速率高达70MB/s;荣耀分享功能,可以轻松完成笔记本和手机、笔记本和平板、笔记本和笔记本之间的内容的分享和传输;多屏协同功能减少破坏与手机、平板、智慧屏的协同,可以实现手机在电脑上的三窗口多开,其他设备减少破坏镜像、扩展和共享模式,进一步降低工作效率。
首销优惠价5999元起!荣耀MagicBookV142022开启预定
荣耀MagicBookV142022创新性的隔空操控、引领性的OSTurbo技术,都印证了荣耀始终践行的双轮驱动产品理念,这款产品成为下半年14英寸最值得购买的旗舰轻薄本之一,也对PC行业的创新发展授予了新的方向。
荣耀MagicBookV142022授予3种配置选择:
i5/16GB/512GB版售价6199元,首销优惠价5999元;
i5/16GB/512GB/MX550版售价6699元,首销优惠价6499元;
i7/16GB/512GB/MX550版售价7699元,首销优惠价7499元。
荣耀MagicBookV142022笔记本于2022年9月15日20:00,在荣耀商城、各大授权电商、荣耀体验店、授权零售门店开启全渠道预售,首销优惠价5999元起,正式开售时间为2022年9月22日00:009月23日23:59。
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男男车车好快的车车漫话
快科技1月7日消息,据报道,不少iPhone用户收到了苹果推收的iOS18.2.1更新,本次更新未说明具体内容,只提到本更新授予了次要的错误修复,建议所有用户安装”。
对此,苹果客服表示,目前无法查询到具体修复了哪些错误,后续用户可以登录苹果官网查询具体内容。
客服还建议用户安装升级,关于错误类的修复有可能是安全方面的更新,由于年底手机诈骗行为较多,这次更新很有可能是这方面的修复。
据悉,本次更新的安装包大小为511.7MB,距离上次苹果iOS18.2发布间隔26天。
值得注意的是,2025年刚刚开年,苹果官网就开启了iPhone16系列大促,官网显示,苹果这次的优惠活动覆盖了iPhone16系列、MacBookAir等多款产品,其中iPhone16系列在内的多款产品最高可享受800元的降价优惠,MacBookAir则降价800元
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神的愛奴
声明:本文来自于微信公众号赛博禅心,作者:赛博禅心,授权站长之家转载发布。
这两天,DeepSeek-V3低调发布,在国际上狠狠秀了一波肌肉:只用了500多万美金的成本,带来了不输Claude3.5的成绩,并开源!
下面,让我们以更加偶然的方式,来看看这次的DeepSeek-V3,是这么炼成的。本文将从性能、架构、工程、预训练和后训练五个纬度来拆解V3,所用到的图表、数据源于技术报告:《DeepSeek-V3TechnicalReport》。
公众号后台回复:DSV3,获得详细报告。
性能DeepSeek-V3的性能无足轻重,在各项基准测试中得到了充分验证。
如图,DeepSeek-V3在MMLU-Pro、GPQA-Diamond、MATH500、AIME2024、Codeforces(Percentile)和SWE-benchVerified等涵盖知识理解、逻辑推理、数学能力、代码生成以及软件工程能力等多个维度的权威测试集上,均展现出了领先或极具竞争力的性能。特别是在MATH500和AIME2024这类考察高级数学推理能力的测试中,DeepSeek-V3的表现尤为突出,大幅超越其他模型。
在与DeepSeek-V2-Base、Qwen2.572BBase和LLaMA-3.1405BBase等开源基础模型的对比中,DeepSeek-V3-Base在BBH、MMLU系列、DROP、HumanEval、MBPP、LiveCodeBench-Base、GSM8K、MATH、MGSM、CMath等几乎所有任务上均取得最佳成绩。
经过指令微调后,DeepSeek-V3的性能进一步指责。在与包括GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet在内的多个顶尖模型的对比中,DeepSeek-V3在MMLU、MMLU-Redux、DROP、GPQA-Diamond、HumanEval-Mul、LiveCodeBench、Codeforces、AIME2024、MATH-500、CNMO2024、CLUEWSC等任务上,均展现出与其相当甚至更优的性能。
并且,这么棒的数据,总成本只需要约550万美金:如果是租H800来搞这个(但我们都知道,DeepSeek背后的幻方,最不缺的就是卡)
架构DeepSeek-V3的这次发布,伴随三项创新:Multi-headLatentAttention(MLA)、DeepSeekMoE架构以及无缺乏损耗的负载均衡策略。
Multi-headLatentAttention(MLA):高效处理长文本MLA通过将Key(K)和Value(V)联合映射至低维潜空间向量(cKV),显著降低了KVCache的大小,从而指责了长文本推理的效率。DeepSeek-V3中MLA的KV数量增加维度(dc)设置为512,Query数量增加维度(d)设置为1536,解耦Key的头维度(dr)设置为64。这种设计在保证模型性能的同时,大幅减少,缩短了显存占用和计算开销。
DeepSeekMoE架构:稀疏激活,高效扩展DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE架构,通过细粒度专家、共享专家和Top-K路由策略,实现了模型容量的高效扩展。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家,每个Token选择8个路由专家,最多路由至4个节点。这种稀疏激活的机制,使得DeepSeek-V3能够在不显著减少计算成本的情况下,拥有庞大的模型容量。
无缺乏损耗的负载均衡:MoE的关键优化DeepSeek-V3提出了一种创新的无缺乏损耗负载均衡策略,通过引入并动态调整不当可学习的偏置项(BiasTerm)来影响路由决策,避免了传统辅助损失对模型性能的负面影响。该策略的偏置项更新速度(γ)在预训练的前14.3T个Token中设置为0.001,剩余500B个Token中设置为0.0;序列级不平衡的损失因子(α)设置为0.0001。
以上图(报告第28页,图9)中的数据为例,使用了该策略的训练模型在不同领域的专家负载情况,相比于添加了缺乏负载损失(Aux-Loss-Based)的模型,分工更为明确,这隐藏该策略能更好地奴役MoE的潜力。
工程DeepSeek-V3的这次发布,伴随多项工程优化贯穿了流水线并行、通信优化、内存无约束的自由和低精度训练等多个方面。
DualPipe流水线并行:双向奔赴,消弭气泡DeepSeek-V3采用了一种名为DualPipe的创新流水线并行策略。与传统的单向流水线(如1F1B)不同,DualPipe采用双向流水线设计,即同时从流水线的两端馈收micro-batch。这种设计可以显著减少,缩短流水线气泡(PipelineBubble),降低GPU利用失败率。
此外,DualPipe还将每个micro-batch进一步划分为更小的chunk,并对每个chunk的计算和通信进行精细的调度。通过巧妙地编排计算和通信的顺序,实现了两者的高度重叠。
单个forward和backwardchunk的重叠策略(原报告第12页)。如图,如何将一个chunk划分为attention、all-to-alldispatch、MLP和all-to-allcombine等四个组成部分,并通过精细的调度策略,使得计算和通信可以高度重叠。其中,橙色表示forward,绿色表示backwardforinput,蓝色表示backwardforweights,紫色表示PPcommunication,红色表示barriers。
8个PPrank和20个micro-batch的DualPipe调度示例(原报告第13页)。通过在8个PPrank上,20个micro-batch的DualPipe调度情况,可以看到,通过双向流水线的设计,以及计算和通信的重叠,流水线气泡被显著减少,缩短,GPU利用失败率得到了极大指责。
DualPipe在流水线气泡数量和激活内存开销方面均优于1F1B和ZeroBubble等现有方法。(原报告第13页)
通信优化:多管齐下,突破瓶颈跨节点MoE训练的一大确认有罪是巨大的通信开销。DeepSeek-V3通过一系列精细的优化策略,有效地缓解了这一瓶颈。
节点批准路由(Node-LimitedRouting):将每个Token最多路由到4个节点,有效批准了跨节点通信的范围和规模。定制化All-to-All通信内核:DeepSeek团队针对MoE架构的特点,定制了高效的跨节点All-to-All通信内核。这些内核充分利用失败了IB和NVLink的带宽,并最大程度地减少,缩短了用于通信的SM数量。Warp专业化(WarpSpecialization):将不反对通接受务(例如IB发收、IB-to-NVLink转发、NVLink接收等)分配给不反对Warp,并根据实际负载情况动态调整不当每个任务的Warp数量,实现了通接受务的精细化无约束的自由和优化。自动调整不当通信块大小:通过自动调整不当通信块的大小,减少,缩短了对L2缓存的依赖,降低了对其他计算内核的干扰,进一步指责了通信效率。
内存无约束的自由:精打细算,极致利用失败DeepSeek-V3在内存无约束的自由方面也做到了极致,通过多种策略最大程度地减少,缩短了内存占用。
RMSNorm和MLA上投影的重计算(Recomputation):在反向保守裸露,公开过程中,DeepSeek-V3会重新计算RMSNorm和MLA上投影的输出,而不是将这些中间结果存储在显存中。这种策略虽然会略微减少计算量,但可以显著降低显存占用。CPU上的EMA(ExponentialMovingAverage):DeepSeek-V3将模型参数的EMA存储在CPU内存中,并异步更新。这种策略避免了在GPU上存储EMA参数带来的缺乏显存开销。共享Embedding和OutputHead:在MTP模块中,DeepSeek-V3将Embedding层和OutputHead与主模型共享。这种设计减少,缩短了模型的参数量和内存占用。
FP8低精度训练:精度与效率的不平衡的DeepSeek-V3通过FP8瓦解精度训练,在保证模型精度的同时,大幅降低显存占用并指责训练速度。
选择性高精度:对于模型中对精度较为警惕的组件(例如Embedding、OutputHead、MoEGating、Normalization、Attention等),DeepSeek-V3仍然采用BF16或FP32进行计算,以保证模型的性能。(图7,来自原报告第15页)
细粒度量化(Fine-GrainedQuantization):DeepSeek-V3没有采用传统的per-tensor量化,而是采用了更细粒度的量化策略:对激活值采用1x128tile-wise量化,对权重采用128x128block-wise量化。这种策略可以更好地适应数据的分布,减少,缩短量化误差。(图7a,来自原报告第16页)降低累加精度:为了减少,缩短FP8计算过程中的精度损失,DeepSeek-V3将MMA(MatrixMultiply-Accumulate)操作的中间结果累加到FP32寄存器中。(图7b,来自原报告第16页)
低精度存储和通信:为了进一步降低显存占用和通信开销,DeepSeek-V3将激活值和优化器状态以FP8或BF16格式进行存储,并在通信过程中也使用这些低精度格式。(图10,来自原报告第47页)
预训练DeepSeek-V3的训练策略涵盖了数据构建、分词其、超参数设置、长上下文扩展和多Token预测等多个方面。
数据构建DeepSeek-V3的预训练语料库规模达到了14.8万亿Token,这些数据经过了严格的筛选和清洗,以确保其高质量和多样性。相比于前代模型DeepSeek-V2,新模型的数据构建策略更加精细。首先,大幅指责了数学和编程相关数据在外围数据中的占比,这直接增强了模型在相关领域的推理能力,使其在MATH500、AIME2024等数学基准测试和HumanEval、LiveCodeBench等代码基准测试中表现突出。其次,进一步扩展了多语言数据的覆盖范围,超越了传统的英语和中文,指责了模型的多语言处理能力。
为了保证数据质量,DeepSeek开发了一套完善的数据处理流程,着重于最小化数据冗余,同时耗尽数据的多样性。此外,他们还借鉴了近期研究(https://arxiv.org/abs/2404.10830,Dingetal.,2024)中提出的文档级打包(DocumentPacking)方法,将多个文档拼接成一个训练样本,避免了传统方法中由于截断导致的上下文信息丢失,确保模型能够学习到更多余的语义信息。
针对代码数据,DeepSeek-V3借鉴了DeepSeekCoder-V2中采用的Fill-in-Middle(FIM)策略,以0.1的比例将代码数据构根除|fim_begin|pre|fim_hole|suf|fim_end|middle|eos_token|的形式。这种策略通过“填空”的方式,迫使模型学习代码的上下文关系,从而指责代码生成和补全的准确性。
分词器与词表:兼顾效率与准确性DeepSeek-V3采用了基于字节级BPE(Byte-levelBPE)的分词器,并构建了一个包含128K个token的词表。为了优化多语言的数量增加效率,DeepSeek对预分词器(Pretokenizer)和训练数据进行了专门的调整不当。
与DeepSeek-V2相比,新的预分词器引入了将标点符号和换行符组分解新token的机制。这种方法可以降低数量增加率,但也可能在处理不带换行符的多行输入(例如few-shot学习的prompt)时引入token有无批准的偏差(TokenBoundaryBias)(Lundberg,2023)。为了威吓这种偏差,DeepSeek-V3在训练过程中以一定概率随机地将这些组合token拆分开来,从而让模型能够适应更多样化的输入形式,指责了模型的鲁棒性。(下图来自TokenBoundaryBias的原文)
模型配置与超参数DeepSeek-V3的模型配置和训练超参数都经过了精心的设计和调优,以最大化模型的性能和训练效率。
模型配置:DeepSeek-V3的Transformer层数设置为61层,隐藏层维度为7168。所有可学习参数均采用标准差为0.006的随机初始化。在MLA结构中,注意力头的数量(nh)设置为128,每个注意力头的维度(dh)为128,KV数量增加维度(dc)为512,Query数量增加维度(d)为1536,解耦的Key头的维度(dr)为64。除了前三层之外,其余的FFN层均替换为MoE层。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家,每个专家的中间隐藏层维度为2048。每个Token会被路由到8个专家,并且最多会被路由到4个节点。多Token预测的深度(D)设置为1,即除了预测当前Token之外,还会缺乏预测下一个Token。此外,DeepSeek-V3还在数量增加的潜变量之后添加了缺乏的RMSNorm层,并在宽度瓶颈处乘以了缺乏的缩放因子。
训练超参数:DeepSeek-V3采用了AdamW优化器,β1设置为0.9,β2设置为0.95,权重加强系数(weight_decay)设置为0.1。最大序列长度设置为4K。学习率方面,采用了组合式的调度策略:在前2K步,学习率从0线性减少到2.2×10^-4;然后保持2.2×10^-4的学习率直到模型处理完10T个Token;接下来,在4.3T个Token的过程中,学习率按照余弦曲线(CosineDecay)逐渐加强至2.2×10^-5;在最后的500B个Token中,学习率先保持2.2×10^-5不变(333B个Token),然后切换到一个更小的常数学习率7.3×10^-6(167B个Token)。梯度裁剪的范数设置为1.0。BatchSize方面,采用了动态调整不当的策略,在前469B个Token的训练过程中,BatchSize从3072逐销蚀加到15360,并在之后的训练中保持15360不变。
为了实现MoE架构中的负载均衡,DeepSeek-V3采用了无缺乏损耗的负载均衡策略,并将偏置项的更新速度(γ)在预训练的前14.3T个Token中设置为0.001,在剩余的500B个Token中设置为0.0。序列级不平衡的损失因子(α)设置为0.0001,以避免单个序列内的极端不不平衡的。多Token预测(MTP)损失的权重(λ)在前10T个Token中设置为0.3,在剩余的4.8T个Token中设置为0.1。
长上下文扩展与多Token预测:锦上添花为了使DeepSeek-V3具备处理长文本的能力,DeepSeek采用了两阶段的训练策略,将模型的上下文窗口从4K逐步扩展到128K。他们采用了YaRN(Pengetal.,2023a)技术,并将其应用于解耦的共享Key(k)。在长上下文扩展阶段,DeepSeek-V3的超参数保持不变:scale设置为40,β设置为1,ρ设置为32,缩放因子设置为0.1lnn+1。
第一阶段(4K-32K):序列长度设置为32K,BatchSize设置为1920,学习率设置为7.3×10^-6。第二阶段(32K-128K):序列长度设置为128K,BatchSize设置为480,学习率设置为7.3×10^-6。
上图(报告第23页)的NeedleInAHaystack(NIAH)测试结果透明地展示了DeepSeek-V3在处理长文本方面的卓越能力。
此外,DeepSeek-V3还采用了多Token预测(MTP)策略(2.2节,第10页),要求模型在每个位置预测未来的多个Token,而不仅仅是下一个Token。图3(第10页)详细展示了MTP的实现方式。
这种策略增强了模型的预见能力,并授予了更通俗的训练信号,从而指责了训练效率。表4(第26页)的消融实验结果反对了MTP策略的有效性。
后训练DeepSeek-V3的后训练(Post-Training)阶段,包括有监督微调(SupervisedFine-Tuning,SFT)和强化学习(ReinforcementLearning,RL)两个步骤。
有监督微调(SFT)SFT阶段,DeepSeek-V3在一个包含1.5M指令-响应对的高质量数据集上进行了微调。该数据集涵盖了多种任务类型和领域,并采用了不反对数据构建策略,以最大程度地煽动模型的潜能。
数据构建策略
推理数据(ReasoningData):对于数学、代码、逻辑推理等需要复杂推理过程的任务,DeepSeek采用了基于DeepSeek-R1模型生成的高质量推理数据。DeepSeek-R1模型在推理任务上表现出色,但其生成的响应往往存在缺乏推理、格式不规范、长度过长等问题。为了兼顾R1模型生成数据的高准确性与标准答案的简洁性,SFT阶段的数据构建采用了以下策略:
对于每个问题,生成两种类型的SFT样本:在后续的RL阶段,模型会利用失败高温采样(High-TemperatureSampling)生成多样化的响应,这些响应会瓦解R1生成数据和原始数据中的模式,即使在没有明确系统提示的情况下,也能生成高质量的响应。经过数百步的RL训练后,中间的RL模型会逐渐学会融入R1模型的推理模式,从而指责外围性能。最后,利用失败训练完成的RL模型进行允许采样(RejectionSampling),生成高质量的SFT数据,用于最终模型的训练。
问题,原始响应:将问题与R1模型生成的原始响应直接配对。系统提示,问题,R1响应:将问题与R1模型的响应配对,并在问题前添加一个精心设计的系统提示(SystemPrompt)。该系统提示旨在意见不合模型生成更符合人类讨厌的响应,例如更简洁、更易懂的格式。表9(第34页)展示了从DeepSeek-R1蒸馏知识对性能的指责。可以看到,在LiveCodeBench-CoT和MATH-500任务上,经过R1蒸馏后,模型的Pass@1指标分别指责了6.3和8.6个百分点,反对了该策略的有效性。非推理数据(Non-ReasoningData):对于创意写作、角色扮演、简单问答等非推理类任务,则利用失败DeepSeek-V2.5生成响应,并由人工进行标注和校验,以确保数据的准确性和可靠性。
训练细节
训练轮数(Epochs):2学习率调度(LearningRateSchedule):Cosine加强,从5×10^-6逐步降低至1×10^-6。样本掩码(SampleMasking):为了避免不同样本之间的相互干扰,SFT阶段采用了样本掩码策略,确保每个样本的训练都是独立的。
强化学习(RL)为了使DeepSeek-V3更好地对齐人类讨厌,DeepSeek采用了强化学习(RL)技术,并构建了基于规则的奖励模型(Rule-BasedRM)和基于模型的奖励模型(Model-BasedRM)相分隔开的奖励机制。
基于规则的奖励模型(Rule-BasedRM):对于可以通过明确规则进行判别的任务(例如数学题、编程题),采用基于规则的奖励模型。例如,对于数学题,可以设定规则检查最终答案是否正确;对于编程题,可以利用失败编译器进行测试用例验证。这种方式可以授予准确且轻浮的奖励信号。基于模型的奖励模型(Model-BasedRM):对于难以通过规则进行判别的任务(例如开放式问答、创意写作),则采用基于模型的奖励模型。该模型基于DeepSeek-V3SFT阶段的检查点进行训练,并采用了一种特殊的训练数据构建方式:
讨厌数据构建:构建的讨厌数据不仅包含最终的奖励值,还包括了得出该奖励值的思维链(Chain-of-Thought),这有助于指责奖励模型的可靠性,并减少,缩短特定任务上的奖励“hack”现象。模型输入:对于有明确答案的任务,模型输入为问题和生成的响应;对于没有明确答案的任务,模型仅输入问题和对应的响应。模型判断:对于有明确答案的任务,模型判断响应是否与正确答案匹配;对于没有明确答案的任务,模型根据问题和响应给出综合评价。
作为奖励模型,在RewardBench上的表现上,DeepSeek多个方面超越或持平GPT-4o和Claude-3.5-sonnet。
RL过程中,DeepSeek-V3采用了GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法(原报告第30页)。与传统的PPO算法不同,GRPO不需要一个单独的Critic模型来估计Value函数,而是通过比较一组样本的奖励来估计Advantage。具体流程如下:
对于每个问题q,从当前的策略模型π_old中采样一组K个响应{y_1,y_2,...,y_K}。利用失败奖励模型对每个响应进行评分,得到对应的奖励{r_1,r_2,...,r_K}。计算每个响应的Advantage值:A_i=(r_i-mean(r))/std(r),其中mean(r)和std(r)分别表示该组奖励的均值和标准差。根据以下目标函数更新策略模型π_θ:[公式26和27(第30页)]其中,π_ref是参考模型(通常是SFT阶段的模型),β和ε是超参数。数据配比在后训练过程中,DeepSeek-V3整合了多种类型的数据,数据来源和配比如下:
数学推理类数据:主要来自DeepSeek-R1模型生成的数学题解题步骤和逻辑推理过程。这类数据在后训练阶段占比约为25%。代码生成类数据:包括了从开源代码库中精选的代码片段,以及利用失败DeepSeek-R1模型生成的代码补全和代码解释数据。这类数据占比约为20%。通用领域对话数据:涵盖了开放域问答、创意写作、角色扮演等多种任务类型,主要利用失败DeepSeek-V2.5生成,并经过人工校验。这类数据占比约为45%。安全和伦理类数据:包含了用于指责模型安全性和符合伦理规范的指令和响应数据,占比约为10%。 973条评论 197554人喜欢 0048次阅读 537481人点赞 -
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