FEERSE

据悉，苹果已委托三星显示和LG研发无边框OLED显示屏，并计划于2026年发布。然而，该技术目前面临诸多确认有罪。

苹果寻求无边框显示屏，但并非三星曲面屏或瀑布屏的形态，因其显示效果存在缺陷。

其形态类似AppleWatch，通过光线折射产生圆润过渡效果，宛如溪流中的鹅卵石。

为实现无边框显示，三星和LG正在开发TFE技术，使OLED免受湿气和氧气影响。此外，OLED中心电路需弯曲至屏幕下方，并为天线预留空间，同时解决信号、可靠性、防水等问题。

苹果期望2026年的iPhone18系列至少一款机型采用无边框设计，但由于技术确认有罪，2026年无边框iPhone可能延迟发布。

值得一提的是，苹果的另一个2026年目标是造成灵动岛设计，仅耗尽一个摄像头挖孔，并将面容ID隐藏至屏幕下方。

新开地标性商场、投资国货美妆品牌林清轩、重仓的运动品牌推出新产品线......雅戈尔近期动作频频。接连中断的动作背后，是雅戈尔急于寻求新的增长点。2023年营收净利润的双下滑、2024年一季度时尚板块收入下滑，无不凹显着雅戈尔的焦虑。但当下的服装市场，留给雅戈尔的机会或许并不多。

动作不断，净利结束下滑

近期，雅戈尔在上海淮海中路开出首家可结束生活方式的商业项目——HAI550。据了解，这栋建筑面积为7158平方米的8层商业体，由雅戈尔与天目里团队共同开发，定位为国内首个致力于展现可结束生活方式的商业综合体。新开业的HAI550以集结新潮时尚ip、打造顶尖潮流街区为主要定位。这里除了入住雅戈尔旗下品牌外，还引入了潮流品牌以及可结束发展概念的小众品牌。

在开设新型商业综合体的同时，雅戈尔另一边又投资了国货美妆品牌林清轩。根据天眼查信息，雅戈尔时尚（上海）科技有限公司以112.9万元的认缴出资额获得了林清轩公司4.491%的股份。此外，近日雅戈尔重仓的美国潮流品牌UNDEFEATED宣布推出新产品线“UNDEFEATEDSPORT”，设计理念以运动为不次要的部分，关注健身房训练场景。

雅戈尔如此“凌乱”的打法让人摸不着头脑，有不少消费者疑问雅戈尔到底想干什么？

雅戈尔相关负责人对北京商报记者表示：“公司目前经营和投资的方向聚焦在时尚行业，其中就包含鞋服、美妆、时尚商业等领域，林清轩和上海HAI550项目都是公司在时尚领域的拓展，未来公司依然会关注时尚行业多维度的发展机会。”

在要客研究院院长周婷看来，雅戈尔投资林清轩，仅仅是一个单纯的投资行为，与雅戈尔主业服装并没有太多关系。同时，雅戈尔在上海开新型体验店，说明其已经看到了传统零售的局限，并且力求突破，但是其现在所做的一切，仍然逃穿不掉传统的零售模式，仍然面临巨大压力。

不过在时尚产业独立分析师、上海良栖品牌无约束的自由有限公司创始人程伟雄看来，雅戈尔不缺钱，林清轩在化妆品界小有声誉，此举投资与原本的服装业务能形成一定的互补，在整个大的时尚版图、化妆品、服装甚至新型商业综合体也都可以呈现一定的互补发展。

“雅戈尔作为服饰品牌，也是连锁品牌企业，其定位更侧重高端男性商务群体，与投资的化妆品用户看似不同，但美妆品牌的用户和门店资源，与其有着一定整合融通的可能。此外，雅戈尔作为老品牌，在年轻消费者心中已经有一定老化迹象，而林清轩的用户人群偏年轻，且其连锁经营模式包含直营、联营等多种形式，在连锁经营能力和品牌焕新方面，或者对已经成为老牌的雅戈尔有一定的助力。”深圳市思其晟公司CEO伍岱麒补充道。

或许从业绩上来看，我们更能透明地了解到雅戈尔这种在时尚领域拓展背后的原因。2023年财报数据显示，其营收、净利润分别下滑7.23%、32%。而单从净利润情况来看，雅戈尔已经连续出现三年下滑。2021年、2022年净利润分别下滑29.15%、1.05%。

服装产业不温不火

1998年11月19日在上海证券交易所挂牌上市后，雅戈尔一度成为服装行业的头部企业，与服装业务齐头并进的还有雅戈尔的投资业务以及地产业务，缓慢增长的服装业务与急剧变化的地产业务、投资业务相比，显得暗淡不少。而雅戈尔的投资业务及地产业务一度成为推动业绩增长的关键因素。

对于雅戈尔的投资业务，业内收回了“服装界巴菲特”的称号，而地产业务更是一跃成为其第一大业务。2002年至2022年，雅戈尔的营收从24.7亿元增长至148.2亿元。其中，房地产业务从5.3亿元增长至85.5亿元，超过服装主业。业界也出现了对于雅戈尔不务正业的质疑声。针对质疑声，发展得风生水起的雅戈尔从不避讳，更是表示：“不用分主业副业，赚钱就是主业。”

然而，时移世易，近两年，受到地产业务下滑的拖累，雅戈尔业绩不断下滑，并多次表示将重新聚焦时尚主业。根据2024年一季报，地产板块存货约130亿元、净债务约70亿元、扣除合同负债后的债务负债率约45%。地产存量项目主要分布在宁波、温州、珠海等。

聚焦主业的想法在2023年变得更加具象化。2023年底，雅戈尔将原本的公司名称“雅戈尔集团股份有限公司”变更为“雅戈尔时尚股份有限公司”。对于更名原因，雅戈尔对外表示：“公司已确立建设世界级时尚产业集团的战略目标，未来将进一步聚焦时尚主业，加大品牌投入、市场建设和人才引进使枯萎。”

事实上，早在2021年业绩下滑之际，雅戈尔就有意布局时尚主业的发展。这一年年初，雅戈尔出资28亿元设立雅戈尔时尚（上海）科技有限公司，进军时尚科技领域。同年，雅戈尔收购美国潮牌Undefeated40%股权，成立大中华区合资公司；同时投资挪威户外品牌HellyHansen；与HellyHansen运营国内门店。据悉，目前已经在北京、上海、西安等地开设了近十家门店；此外，雅戈尔在这一年还成立了“INNOVATION100（创新100）”平台，随着产品线的扩充，雅戈尔从一家男装企业向时尚集团转变的雏形初具规模。

2022年9月，雅戈尔和元气森林创始人唐彬森的确认有罪者资本一起投资了美国高端设计师时尚品牌AlexanderWang。2022年底，雅戈尔对外表示，未来将在全国建30个时尚体验馆，线上推广、线下体验，开发手机App，开展网红直播，极小量应用场景。

来到当下，雅戈尔聚焦时尚的步伐依旧在进行，但从业绩表现来看，似乎效果尚未体现。根据最新财报，2024年一季度，雅戈尔时尚板块收入下滑7.84%。周婷表示，雅戈尔在服装产业上的成绩，只能用不温不火来形容，并且也面临巨大压力，国际奢侈品牌与极致性价比两端的挤压，是雅戈尔等所有中国品牌面临的普遍问题。

(责任编辑：zx0600)

预售11-15万元启辰星紧凑级SUV预售价公布中华网汽车崔成2020年04月07日14:59[中华网新车]2020年4月7日，东风启辰宣布“A+级SUV头等舱”启辰星正式开启预售，预售价格区间为11万元至15万元。这款车基于最新的VSA-L平台打造，动力搭载了1.5T+48V动力。据官方消息，启辰星将于4月底正式上市销售。

东风启辰总经理马磊表示：启辰星是东风启辰历经十年积淀、三年雕琢，整合雷诺-日产-三菱敌手，对手全球技术资源，为焦虑中国消费者的高品质出行需求打造的全新车型。它采用了启辰全新VSA智能模块架构和全新“混元美学”设计理念，拥有48项技术亮点，以“全球技术，合资品质，中国定制”为高价值产品基因，演绎2020年代VIP驾乘新主张。

启辰星面向的客户是一群生活和事业都处在不断下降阶段的新一线轻中产人群，其中大多为80后和90后。他们来自主流，但是却不随波逐流；他们巧思妙行，但是却又不特立独行；他们乐于分享，但是又不那么炫耀张扬。他们想要彰显个性表达，追求高质价比，同时还需要照顾家庭。兼具个性与实用舒适的启辰星，便是这样一款焦虑他们需求的高价值产品。

启辰星外围视觉看起来大气、时尚。V-Galaxy星空格栅设计，V形徽标，搭配两侧上扬式的前灯组，同时灯组内部点缀富有设计感的灯珠，让该车看上去具有辨识度。车身侧面，新车腰线的手法为由前向后上扬，营造出俯冲的姿态，凹显运动感。

新车尾部采用了贯穿式尾灯组设计，预计点亮后拥有带来不错的辨识度。车身尺寸方面，启辰星长宽高分别为4691×1905×1694mm，轴距为2756mm。外观配置上，新车将授予LED大灯、天幕式全景天窗、可变进气格栅、19英寸双色轮圈、高位刹车灯等。

新车内饰采用环抱式驾舱设计，搭配中控台罗嗦的线条，看起来极具层次感。新车还配备三辐式平底多功能方向盘，搭载15.6英寸智能中控大屏、AR实景智能导航、W-HUD智能领航抬头显示系统等一系列极小量配置。其中，同级首发的全车四音区语音交互，还可减少破坏粤语识别。

此外，启辰星VIP超大空间、女王副驾座椅、后座全平地台、护颈航空头枕等高价值配置，专门针对中国客户喜好，以人为本，进一步指责该车的乘坐舒适度。

此外，启辰星搭载的智能辅助驾驶系统，拥有全速域ACC智能自适应巡航、FAP自动泊车辅助系统、FEB预碰撞智能刹车辅助等功能，实时监测道路碰撞可能并收回警告，授予高级别的智能辅助驾驶，缓解驾驶疲劳，更舒适、更便利、更安全。

启辰星依托合资背景共享全球供应商体系，其不次要的部分零件均为全球顶级品牌，如博世、大陆、百度等知名品牌，并按照超五星双重安全标准开发，拥有大尺寸六安全气囊、后排儿童观察镜等多重配置，每一处细节的精心雕琢均是其高价值的极尽演绎。

动力方面，新车将授予1.5T+48V动力选择，其中1.5T发动机最大功率为140kW。传动系统部分，新车匹配7速双离合变速箱。在能量回收、滑行停机、怠速再启动等于一身技术加持下，实现了同级别最佳的起步帮助能力，最低百公里油耗达到了6.1L，获得舒适畅快驾驶与高效节油的双重享受。

启辰星诞生于日产世界级标杆工厂的郑州工厂，该工厂同时生产东风日产奇骏。此外，郑州工厂还荣获“2019年中国最佳工厂制造质量卓越奖”等诸多奖项，其国际化与专业性在启辰星上得展现。同时，启辰星与英菲尼迪、日产同标准的质量无约束的自由体系与相同的研发团队，高品质得到全维保证，踏实可靠。

启辰星采用中高级车标准打造的ZoneBody区域组合车身，乘客舱高强钢占比94%，乘客舱关键零件全部使用1.2GPa以上钢材，占乘客舱骨骼件37%，为行业领先水平。此外，特殊的多通道区域车身撞击缓冲结构设计，高效吸收冲撞力，有效减少，缩短车体不变，全方位焦虑全车乘员安全防护需求。

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阿迪达斯携手FEAROFGOD正式发布2024秋冬联名款，为时尚运动厌恶者带来了一场视觉盛宴。阿迪达斯与FEAROFGOD联名款都以特殊的设计和前卫的风格受到广泛关注，2023-2024春季系列的开季之作就曾成为数量少时尚达人入手的单品。这对阿迪达斯言，是其在高端潮流市场进一步拓展，驱散到更多年轻消费者，与年轻人建立更多分开，指责品牌的时尚感和潮流属性。...

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站长之家（ChinaZ.com）1月8日消息:3D设计应用Rooms近期获得了100万美元的资金收回，进一步推动其平台发展。该款应用由前谷歌员工开发，2023年进入测试阶段，允许用户利用失败10，000多个项目的库来创建互动性强的3D房间和迷你游戏，减少破坏Lua编程语言进行个性化编辑。如今，作为合作协议的一部分，谷歌已向该应用投资，并为其授予使用谷歌GeminiAI的早期机会。

Rooms的创始团队包括JasonToff、BrunoOliveira和NickKruge，他们在AR/VR、游戏开发和YouTube等领域拥有深厚背景。Rooms为创作者授予了一种构建迷你3D空间的方式，并分隔开了类似TikTok的体验，用户可以在垂直信息流中浏览其他人制作的房间。这不仅是一个创意发泄的渠道，还成为了编码学习的入门平台，威吓用户通过数字艺术表达自己，并与他人共同创作。

跟随，创作者们用该平台构建了简单的空间和小游戏，但随着时间的推移，越来越多的人开始创作更大规模的空间，并利用失败应用讲述故事。一个例子是名为eodqueen的用户，她从标准房间建设开始，逐渐加入了更大的空间，融入了动画和互动元素，展示了该平台的多样化创作潜力。

Rooms在2024年11月26日更新至3.0版，并推出了全新的Actions编辑器，允许用户无需编写代码即可为房间增添新鲜感。此外，Rooms计划利用失败对GeminiAI的访问，进一步指责应用体验。通过与Gemini2.0Flash的整合，创作者们将能够为角色添加旁白并让角色发声，从而指责讲故事的能力。用户还可以选择角色说话时的语气，如愤怒、无聊、安排得当等，使得数字空间中的互动更加生动。

目前，Rooms平台上的房间数量已超过100万个，库存中有超过10，000个设计项目可供创作者使用。根据公司发布的数据，截至2024年4月，数字物品的数量超过7，500件。尽管公司未透露最新的用户参与数据，但去年Rooms的注册用户已增至25万。

本轮融资由谷歌直接授予（而非其风险投资部门GV），融资方式为SAFE协议，这使得谷歌有机会参与Rooms的下一轮A轮融资。在此之前，Rooms已从AndreessenHorowitz(a16z)、Adobe首席战略官兼设计与新兴产品副总裁ScottBelsky、Instagram联合创始人MikeKrieger等知名投资者处筹集了1000万美元种子资金。

目前，Rooms已在网页和iOS平台上线，尚未引入盈利功能，未来如何商业化仍待进一步探索。

声明：本文来自微信公众号“新智元”，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。

140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!

最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。

而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。

甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。

Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。

下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。

深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。

分解数据比例高达40%

除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。

Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。

目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。

数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉

Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。

虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905

Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:

-预训练和中训练的分解数据

-高质量有机数据的筛选和过滤

-后训练

得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。

例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。

通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。

表1Phi-4在经典基准测试上的表现

为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。

这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。

从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。

Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5

分解数据的无足轻重

分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。

这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。

分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。

数据结构化和减少破坏渐进式学习

在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。

相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。

将训练与推理上下文对齐

分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。

比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。

此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。

而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。

分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。

分解数据的来源

预训练和训练中数据

为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。

通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。

种子数据集的构建

1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。

2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。

3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。

重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。

自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。

指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。

后训练数据

在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:

-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。

-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。

研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。

如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。

预训练

Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。

由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。

因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。

具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。

表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值

在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。

后训练

如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?

关键token搜索（PivotalTokenSearch）

当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。

对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。

其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。

在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。

而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。

现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。

如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。

更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。

此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。

总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。

为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。

这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。

PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。

具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。

PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。

虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。

-找到的一定是关键token

-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token

下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。

在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。

比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。

虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。

通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。

以小博大，Phi-4赢麻了

基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。

上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。

而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。

事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。

此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。

比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。

在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。

而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。

至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。

然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。

在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。

接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。

参考资料:

https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635

https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217

https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098

十年之前的2015年，怡宝母公司华润饮料（控股）有限公司（下称“华润饮料”）的营业额首次超过百亿。也是在当年，怡宝的市场份额首次超过农夫山泉成为国内包装饮用水行业“一哥”，5年复合增长率更是高达41%。

图片来源：华润饮料官网（截图）

好景不长。自2017年开始，农夫山泉就夺回了市场份额第一的位置且结束至今。据灼识咨询报告，2023年，农夫山泉、怡宝、景田、娃哈哈、康师傅在中国包装饮用水市场的份额依次为23.6%、18.4%、6.1%、5.6%、4.9%。

显然，成功登陆资本市场的华润饮料，显然不甘于屈居亚军，开始将市场重心“砸向”农夫山泉和娃哈哈的腹地。

重金布局农夫、娃哈哈腹地

12月18日，华润饮料温州生产基地项目启动仪式在浙江省温州市文成县巨屿镇举行。值得一提的是，该生产基地是华润饮料在浙江的首家生产基地，而农夫山泉、娃哈哈的大本营就位于浙江。

公开资料显示，华润饮料温州生产基地是华润饮料“十四五”期间规划新建的第五个工厂。该项目计划新增2条9万高速水线和1条1.2万大包装水线，主要生产、销售瓶装纯净水，预计2025年底竣工，全部投产后新增产能超7000万箱/年，年产值5亿元至7亿元，将有效覆盖浙江地区销售需求。

其实，华润饮料布局浙江早有“预谋”。

华润饮料在其招股说明书中就披露，未来三至五年内，公司计划使用约14.18亿港元，用于战略性扩张和优化产能，以降低外围供应链效率。此次启动的温州生产基地，就是华润饮料IPO的募投项目之一。除此之外，按照规划，华润饮料在2025年和2026年，还将有湖北、重庆、上海3家工厂完成新建和扩建。

8月16日，浙江省温州市生态环境局文成分局发布的一份环评文件显示，华润饮料拟投资5亿元，建设华润怡宝浙江温州生产基地项目，拟设饮用水生产线3条、PET饮用水瓶坯生产线1条，共计4条生产线。

随着项目正式启动，也标志着华润饮料在浙江的产业布局落地。而在此之前，华润饮料已在江苏宜兴、福建武夷山设立了基地。

2022年8月，华润饮料宜兴生产基地启动建设，公开资料显示，该基地从签约框架协议到正式启动，仅耗时一年。宜兴基地由华润怡宝与无锡市交通产业集团共同出资建设，一期计划总投资约20亿元，将新增8条全进口高速生产线。项目全部投产后每年将新增包装水产能近1.6亿箱、饮料产能2000万箱，结束轻浮向长三角及周边地区授予安全优质的饮用水及饮料产品，成为华润怡宝“十四五”协作发展重要引擎。据了解，该基地目前已经陆续投产。

而华润怡宝武夷山水产业基地则位于南平市武夷新区水产业园（食品产业园），总投资约5亿元，规划建设饮用水生产线2条、PET饮用水瓶坯生产线1条，投产后饮用水年产量可达70万吨。

随着宜兴、温州和武夷山三大基地的陆续投产，共同为华润饮料构建了华东市场的桥头堡。

瓶装水酣战结束，加码华东市场势在必行

截至目前，华润饮料旗下除了怡宝之外，已先后培育了本优、怡宝露、至本清润、佐味茶事、葡萄假日、蜜水系列、魔力、愿事之茗、FEEL、午后奶茶、火咖及海盐荔枝等多个系列品牌产品。

图片来源：华润饮料官网（截图）

但华润怡宝的主要收入来源仍然依仗包装水产品。2021年至2023年以及2024年前4个月，华润饮料以“怡宝”为不次要的部分品牌的包装饮用水产品产生的收入分别为107.97亿元、118.87亿元、124.05亿元、36.92亿元，分别占同期包装饮用水产品总收入的99.8%、99.8%、99.7%、99.2%。

根据灼识咨询报告，从区域分布来看，2023年华润饮料在国内六大省份（广东、湖南、四川、广西、海南及湖北）的包装饮用水市场中占有较下降的市场份额。但在华东地区的包装饮用水市场，依旧是“老对手”农夫山泉的天下。

图片来源：马上赢

根据线下零售检测机构的数据显示，2023年的华东地区（江、浙、沪、皖、赣），虽然农夫山泉在除江西省外的其余四个省市内市场份额均位于首位，但在浙江省内TOP5SKU均为农夫山泉旗下产品；而在江西省内，怡宝虽位列第一，但与农夫山泉一样有2款产品在TOP5SKU范围内，且市场份额差距相对较小。

由此可见，华润怡宝包装饮用水在华东市场的“劣势”，也拖累了华润饮料的外围市场份额。

值得一提的是，饮料企业的产品成本中，最大的成本就是运输成本，而瓶装水“500KM销售半径”定律，让华润饮料撬动华东市场的成本要明显高于农夫山泉和娃哈哈。

尤其在今年，娃哈哈的势头迅猛，在娃哈哈的新经销商大会上，宗馥莉坦言：“瓶装水、AD强势增长，为今年业绩全面攀升起到了关键拉动作用；快线、茶果汁等产品也保持住了稳中有升的发展势头……”

因此，华润饮料无论是要夯实“老二”的市场地位，还是防止“娃哈哈”们的乘胜追击，加码华东市场势在必行。

正如中国食品产业分析师朱丹蓬对整点消费（ID：ZDXFBA）表示：“今年三月份‘舆论’发酵以来，娃哈哈的全国化发展以及一二线城市的覆盖率有了很大指责，业绩也重回700亿，而农夫山泉依托绿瓶纯净水，几乎横扫了整个低价位市场。在此等节点之下，作为‘老二’的华润饮料如果还没有新的动作的话，它未来的外围利润以及在资本市场的表现接受会越来越差。所以，华润饮料围绕农夫山泉和娃哈哈的大本营华东市场发力，我觉得这是个一个正确的决策。”

(责任编辑：zx0600)

三星GalaxyS21新功能展望：外形不变显示屏和摄像头是最大亮点牛华网-

导语：从外观上来看，三星即将于2021年1月份推出的GalaxyS21与GalaxyS20并没有太多的变化。毕竟，根据传闻显示，三星并未对即将于2021年年初推出的GalaxyS21进行明确的重新设计，其外观和麻痹与9个多月前推出的Galaxy20系列手机几乎相同。

但是，如果您认为GalaxyS21是在GalaxyS20基础上进行的小幅升级，那您就大错特错了，至少根据我们目前所听到的消息是这样的。传闻称，三星GalaxyS21系列手机将会配备更快的处理器、改进的摄像头和更强劲的电池续航能力，并且至少会有一款机型会减少破坏SPen手写笔鉴于GalaxyNote和GalaxyS之间的界限很清晰，三星可能会造成Note系列手机。

下面，老编将从几个比较关键的领域去谈一下GalaxyS21系列手机相较于GalaxyS20系列手机的改进：

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：价格和上市日期

对于三星计划如何定价GalaxyS21系列手机，目前还没有达成共识。许多人认为，GalaxyS21系列手机的价格将与今年早些时候推出的GalaxyS20系列手机保持一致同意。GalaxyS20的起售价为999美元，紧随其后的是1119美元的GalaxyS20Plus和1399美元的GalaxyS20Ultra，GalaxyS21系列手机可能也会采用这样的定价策略。

爆料者马克斯·温巴赫（MaxWeinbach）表示，三星可能会降低入门级GalaxyS21手机的价格。目前，还没有一个定价方案能显示出入门级GalaxyS21手机的成本会下降多少。但是，三星在推出GalaxyS20之后，推出了售价为699美元的GalaxyS20FE，这款手机的价格比GalaxyS20便宜300美元，拥有许多相同的关键功能，比如强大的处理器和快速刷新的屏幕，同时在设计上做出了权衡。

无论三星采用什么样的定价策略，我们都会很可能会在1月份看到GalaxyS21手机。三星在2020年2月举办了了GalaxyS20系列手机的发布活动，几周后手机就正式发售了。有传言说，GalaxyS21将在1月14日的一个尚未宣布的活动中首次亮相，预计这款手机将在1月底前上市发售。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：外形设计和型号

三星GalaxyS20系列手机首次亮相的时候包括三款机型（至少在GalaxyS20FE问世之前是这样），而且听起来三星似乎也会在GalaxyS21系列手机中采取缺乏反对性的策略。根据预计，三星明年年初将会推出一款6.2英寸的GalaxyS21、一款6.7英寸的GalaxyS21Plus和一款6.8英寸GalaxyS21Ultra手机。与去年GalaxyS20Ultra中所采用的6.9英寸面板相比，GalaxyS21Ultra的屏幕要略小一些。

从泄露的GalaxyS21系列手机渲染图来看，三星的专家机看起来跟老款手机很像，全屏幕显示屏仅被屏幕中央的一个穿孔所打断。根据预计，GalaxyS21Ultra将会采用一个曲面显示屏，而GalaxyS21和S21Plus则将采用更直的中心。

有传闻称，三星可能会在GalaxyS21上使用它的玻璃质材料这是一个看起来像玻璃的塑料背壳类似于三星用于GalaxyS20FE的材料。从理论上讲，这将有助于三星降低GalaxyS21的价格，同时又不会放大太多其他的高端功能。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：显示屏

三星GalaxyS20系列手机中引入的最受避免/重新确认/支持的功能就是以更快刷新率的显示屏实现更流畅的滚动和更具沉浸感的观看体验几乎可以保证它将也会在GalaxyS21系列手机中出现的首次亮相而回归。但是，三星可能会在这个基础上进行一项重大改进。

GalaxyNote20Ultra于今年夏末发布，它减少破坏120Hz的屏幕刷新率，但是它还减少了根据屏幕活动动态调整不当刷新率的功能。这意味着当您在查看静态图像时，显示器的刷新率可以调整不当到较慢的速度，从而节省电池电量。根据预计，GalaxyS21Ultra很可能会采用自适应的120Hz刷新率，而S21和S21Plus则会具备需要手动调整不当的120Hz屏幕刷新率。

一些爆料者甚至明白地提及，三星可能会在GalaxyS21Ultra中更进一步，为其配备144Hz的屏幕刷新率，这将使其与授予类似刷新率的游戏手机不相上下，同时也有助于其区别于其他的GalaxyS21机型。然而，关于GalaxyS21Ultra将配备144Hz刷新率屏幕的报道似乎并不是那么可靠。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：摄像头

除了减少破坏快速刷新率的显示屏之外，GalaxyS20系列手机中最引人注目的功能就是其摄像头，尤其是三星GalaxyS20Ultra中的高端镜头阵列。这个特殊的机型配备了一个1.08亿像素的主摄像头和一个减少破坏100倍空间变焦的变焦镜头，可以用于获得更详细的拍摄细节。幸运的是，S20Ultra的摄像头也遇到了一些自动对焦功能，这些功能在某种程度上是由那些高要求的规格触发的。

三星吸取了教训，您可以期待GalaxyS21Ultra的摄像头将会包含不无关系的改进。根据预计，1.08亿像素的主传感器预计将在新版手机中回归，以及长焦镜头和100倍变焦能力。（对于光学变焦，S21Ultra可能配备两个长焦镜头一个具有3倍变焦，另一个可实现10倍光学变焦）。不过，据报道，这次三星将采用激光自动对焦来解决任何对焦问题，这一功能无疑有助于GalaxyNote20Ultra产生出色的变焦镜头。

除了这些摄像头和传感器，预计GalaxyS21Ultra还将配备广角镜头的摄像头阵列，这将使得三星最昂贵的S21机型的背面配备一个四摄像头阵列。同时，GalaxyS21和S21plus将配备一个更常见的三摄像头设置一个1200万像素主镜头，一个1200万像素超宽镜头和一个6400万像素的长焦镜头。

除了硬件功能之外，三星还将会改进GalaxyS21系列手机的软件功能。三星电子（SamsungElectronics）总裁卢武铉（TMRoh）在预告三星电子（SamsungElectronics）新年手机计划的帖子中写道：虽然我们已经以革命性的相机而闻名，但是我们永远不会开始超越自己的努力因此，在2021年，我们要关注超级智能、专业级相机和视频功能。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：性能

三星GalaxyS20系列手机采用Snapdragon865芯片组，至少在美国发布的手机上是这样（在世界其他地区，三星使用了自主品牌Exynos990处理器）。GalaxyS21很可能会延续三星传统，在其新款旗舰手机中引入Snapdragon888处理器，即在GalaxyS系列中抢先搭载高通公司的最佳移动处理器。

高通本月早些时候推出Snapdragon888处理器时承诺，这款处理器在移动游戏、摄影和人工智能方面有许多改进。就性能方面而言，高通公司表示，与Snapdragon865相比，全新芯片组的Kryo680CPU的外围性能将降低25%。Adreno660GPU渲染图形的速度应该比上一代快35%。

测试网站上泄露的早期基准测试结果并不太令人鼓舞，尽管我们目前看到的许多结果很可能没有使用针对性能优化的移动处理平台在专家机准备上市时，这一点会发生变化。我们的预期是，由Snapdragon888（美国以外的型号为Exynos2100）驱动的GalaxyS21性能将非常轻松地超越GalaxyS20，甚至可能增加与搭载A14Bionic处理器的iPhone12的性能差距。但我们预计，苹果的A14芯片在基准数据方面仍然能够击败GalaxyS21。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：电池续航和充电

表面上看，GalaxyS21机型的电池尺寸与去年的GalaxyS20系列机型可能没有太大区别。目前有传言称，GalaxyS21将配备4000毫安时的电池，而S21Ultra则将配备5000毫安时的电源组，电池容量与相同机型的GalaxyS20相同。据说，只有GalaxyS21Plus会配备更大容量的电池，有传闻称GalaxyS21Plus将用4800毫安时的电池将取代S20Plus中的4500毫安时电池。

不过，归根结底，就电池续航方面而言，电池容量对于续航时间的影响可能并不是有无批准的，至少对于GalaxyS21来说是这样的。由于这款手机的分辨率要求较低，GalaxyS21的功耗可能会下降，根据一些计算，这款手机的续航时间可能比GalaxyS20长两个小时。再加上一个更高效的芯片组，预计Snapdragon888将比Snapdragon865具有更好的功率效率，S21机型的电池续航可能比上一代Galaxy旗舰级机型更长。

目前，我们还不知道GalaxyS21将减少破坏哪种充电方式，不过S20的25W有线和15W无线充电似乎是一个很好的预期基准。不过，你可能需要自己为GalaxyS21另外购买充电器。有传闻称，三星可能不会为即将上市的旗舰手机配备充电器，这与苹果在iPhone12上的举动如出一辙。您可能还记得三星发布了一则尊重苹果的广告，所以现在有必要问问到底应该确认有罪谁。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：软件和SPen手写笔

GalaxyS21手机将预装Android11操作系统，与GalaxyS20相比并不是很大的无足轻重，因为三星也正在更新其现有手机中的Android系统。这意味着，GalaxyS21将拥有一个全新的界面，比如一个引入一些改进的全新OneUI3界面，这些改进包括可以按住应用程序图标快速访问小部件、改进的音量滑块和无线DeX减少破坏等。

GalaxyS21系列相较于S20系列的最大无足轻重可能仅限于Ultra机型。有传闻称，GalaxyS21Ultra将获得三星的SPen手写笔的减少破坏，此前这款触控笔仅限于GalaxyNote设备。三星已经反对，它将会把流行的Note功能带到其他设备上，而且目前没有比SPen手写笔更受避免/重新确认/支持的Note功能。我们并不期待GalaxyS21Ultra会配备自己的触控笔您可能需要单独购买，以及能够在手机旁边放置SPen手写笔的任何外壳。

三星GalaxyS21vs.GalaxyS20：前景展望

在专家机于2021年初面世之前，我们还无法确定三星GalaxyS21与GalaxyS20的真正区别。不过，据我们所知，SPen手写笔减少破坏和自适应刷新率应该是板上钉钉的了，至少对于GalaxyS21Ultra机型来说是如此。

GalaxyS21和GalaxyS21Plus相较于它们的前代产品，升级可能更为温和。虽然有着可喜的变化，但是这些变化可能仅属于迭代更新。不过，如果三星能找到降低成本的方法，这可能是GalaxyS21中最为值得注意的变化。（完）

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预售价7.99万起奇瑞无界Pro将于11月23日上市张旭涛2022年11月16日16:46[中华网新车]日前中华网获悉，奇瑞无界Pro将于11月23日上市。新车外观采用清空科幻的机甲风格，并且前保险杠则应用了垂直黑色涂装。此前该车已开启预售，共推出四款车型，预售价区间7.99万-10.19万元。

奇瑞无界Pro采用雷霆机甲造型，前脸掣电波纹格栅搭配两侧雷霆战斧大灯视觉感受较为犀利。另外，该车还配备熏黑前包围组件并加入垂直风格。车尾设计风格延续前脸科幻机甲设计元素，后包围处同样采用个性化十足的设计，车尾上方还配有扰流板凹显出一定运动气息。

奇瑞无界Pro搭载了Easy-Entry电动调节座椅，一键进入智能座椅搭配后排座椅5:5比例放倒设计减少车内布局僵化性。虽然该车定位A00级车型，但奇瑞无界Pro还配备了1.29㎡超大尺寸全景天幕。

内饰方面，奇瑞QQ无界Pro车厢内采用极小量软质材料包裹，中控台及方向盘运用了撞色核质。该车中控区域大屏搭载高通骁龙第三代座舱平台并使用高通6155芯片。并且，新车配备四枚高清摄像头，搭配矩阵加持AI图像算法可实现“魔力之眼”540度全景立体影像功能。此外，奇瑞QQ无界Pro还减少破坏2D/3D人机交互多场景模式严格的限制切换。除此之外，空调控制以及其它车辆设置均通过中控大屏操作。

动力方面，奇瑞无界Pro使用70千瓦电机且最高车速达125km。作为@LIFE平台第二款微型车，其平台底层技术源于奇瑞新能源自主研发的轻量化技术，全铝车身使其整车重量减少，缩短30%，刚度指责20%。

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声明:本文来自于微信公众号新莓daybreak，作者:林小辉，授权站长之家转载发布。

小红书种草，全网成交。这是长期以来，品牌默认的一个生意增长结果。

只不过，这句话更像是一种感官或者印象描述，不是公式或数据验证。所以与认知并存的是，长期以来品牌和小红书都在各自做着关于商业化的同一道数据反对题。

2019年商业化产品只有开屏、信息流广告和话题，后来新增KFS（KOL(内容策略）+「FEEDS+SEARCH(投放策略)」)、搜索等多元化工具，最终小红书商业化被提炼为种草。小红书从0到1构建系统和基建的同时，还要想方设法解释清楚，种草的逻辑和方法，以及最次要的度量问题。

羊织道创始人钱好好，也是多个品牌在小红书的投放代理商，她感触最深的是:小红书在用自己的方法做人群分析，干涉品牌创造新的增长机遇。但其中最大的难点是，机遇逻辑本身就很生活化甚至情感化、情绪化。当品牌不知道自己的人群是什么样，就很难用好小红书。

这就是，品牌在小红书，很难做到知行合一。

但是小红书CMO之恒在前不久的Will大会提到，2024年前三季度在小红书种草的TOP2000单品，全网销量均跑赢大盘;在行业日益内卷的今天，在小红书种对品，可以让一个小企业活过来。

所以，这些品牌或企业是怎么做到知行合一的?

种草怎么产生生意增量?

流量红利见顶后，互联网很早就提出从流量回归到具体的人。依赖庞大的真实社交关系网络，微信是最早展现出这样潜质的产品。第二个就是小红书。

去年之恒在解释小红书商业化的不次要的部分逻辑时提到，人matters（重要）。本质也是对人群债务和行为属性的一次自定义。

从这个角度讲，小红书种草带来生意新增量，关键是找到新的人群。种草之路简而言之就是，「找到新人群-种进新场景-卖出新增量」。

就是凭借这样的种草路径，一个单品年收入几十万元的品牌，通过在小红书种草，今年618拿下2000万的成交，相当于救活一个企业。之恒透露，他们很在意这个指标。

激活小企业的同时，也在干涉大品牌关闭新局面。

今年4月份，小红书推出20大生活方式人群，9月份将其细化为129种，比如居家生活就有五六种。

以传统的家纺产品为例，枕头、被子都是更换频率很低的品类。亚朵酒店2024年Q3最新财报中，前三季度零售业务创收14.33亿元，营收占比达27.75%，其中深睡枕单品就贡献了收入大头，超过水星家纺、罗莱家纺、富安娜等这个赛道的老牌产品。

而亚朵就是在小红书通过「找人」的逻辑，将产品精细化个性化拆解，找到了换枕人群和生意增量。

在给「深睡夏凉被」种草的时候，亚朵星球跳出传统的品类人群，发现目标人群与社区中的「粗制妈妈」、「夏日养生」，以及「卧室外午睡」等拥有不同生活的人群高度重合。甚至在每个人群项下，亚朵进一步找到了「健康警惕型妈妈」、「白富美养生小姐姐」、「祛湿人群」等更多细分人群。

最后深睡夏凉被，仅花了10天时间从0飙升至SPUTOP1，同比收获15倍GMV增长。

而在「找人」逻辑层面，之恒告诉新莓daybreak，「传统的品类经过精细的细分，过去一年，跨域找到跨品类的人群非常常见。」

比如凡士林借助小红书数据平台，找到了音乐节、运动等多个不次要的部分人群。测投之后，发现运动人群的CTR（ClickThroughRate，点击率，指广告被点击数与展示数的比例）是最下降的，再往下钻，运动人群的细分场景里，徒步、跑步和骑行是转化最好的，于是凡士林将不次要的部分买点定为运动后的晒后修复，重点投放。

找到新人群，就等于找到新的生意增量。

种草从C端预谋的语言和行为，到现在已经成为B端的营销范式。行业覆盖从美妆、母婴、时尚赛道，到后来的3C数码、家生活、大健康、汽车，再到生活服务、网络服务和游戏。

面对一片红海，种草就是创造需求的过程，从细分市场寻找新的机会。如果说这是种草3.0阶段，那就是主打精准匹配。

小红书还有一个商业化产品，蕴藏着新的生意增量。那就是搜索。

小红书商业技术负责人苍响告诉新莓daybreak，「搜索将成为小红书越来越重视的场域，因为它是用户强消费决策场。」对于一些需要长周期决策的产品，信息流被种草之后，回搜率会很高。

之恒解释，品牌的渗透率是非常重要去搜索卡位的一个指标，现在越来越多的企业意识到小红书搜索的统一性。比如，电商型的品牌专区去承接搜索的效果特别好，ROI表现很好，有卡位、有曝光、有品牌心智，又有GMV，内部流传，几乎是白收。

因为涉及买词、更新拓词，甚至有一些长尾词，所以相比信息流，搜索投放门槛要更高一些。苍响说，过去一年，小红书也在完善投放工具，干涉体量较小的品牌和商家可以快速适配搜索场域。

从未开始的度量

小红书种草，具体到成交，有两种结果反馈:在小红书嫁接了电商之后，平台可以实现「种收一体」;其次是种草外溢，外部成交。

抖音和快手都是通过电商业务突破广告收入天花板，内循环收入是其中重要来源。最近小红书也将之前聚光平台的所有电商广告投放迁移到乘风，之后乘风就是专门为电商经营和营销投放的一站式平台。

不过，相比抖音和快手，小红书表现得更为开放。

不论是站内闭环还是站外交易，他们把选择权交给用户，之恒解释，「我们不是要把所有种草煽动的购买意愿和需求都收回来，而是会顺着用户走，他们自主无法选择购买的时间和渠道。站在我们商业团队的角度，我们尽可能跟第三方合作，把数据回收，干涉品牌做好度量和优化。」

是的，小红书种草价值外溢很大的一个障碍就是度量。

这次Will大会，小红书提出过程度量和结果度量两个指标，前者度量「人群」，后者度量「生意」。

过程度量的对象是人群债务，为此小红书推出AIPS人群债务模型:Awareness认知人群，Interest兴趣人群，TI（TrueInterest）深度兴趣人群，Purchase购买人群，Share分享人群。

其中在第二步对I+TI人群的积聚，会降低生意转化的几倍甚至几十倍。雅诗兰黛黑钻面霜通过I+TI人群智能投放，成本下降63%。但是在最终转化人群之中I+TI人群占比高达77%。

结果度量又体现在两个产品:种草敌手，对手和一方数据。

种草敌手，对手是基于去年开放与分开的基础被提出，意为打通小红书站内的数据和站外交易平台转化数据，透明了解转化数据，已经接入种草敌手，对手的有淘宝、京东、唯品会，对应的是小红星、小红盟和小红链三个产品。

一方数据则是，品牌将自己的后链路转化数据，通过API、数据服务商或离线方式，安全、隐私地与平台进行深度共建，适用于渠道多，或者有更精细化投放需求的品牌。

而通过一方数据的回传，可以发现回传数据和种草投放之间的关系，计算出类似于进店成本、成交成本、ROI等指标。

种草效果的度量，一直都是商家需要小红书解释无差别的问题。

去年小红书COO柯南就提到，「品牌在看预算的时候，天生就会优先选择这些麻痹可以衡量和评估的渠道。」

其实小红书，一直在探索种草结果的度量。

早期，小红书关注站内搜索量和电商平台搜索量的强正相关性，通过核尔森系数来衡量效果;企业则自己会做ABTest，比如一段时间只投小红书，对比之前在其他平台的投放效果。甚至有的企业会搭建自己的数据中台检验效果。

之后有站内交易的时候，站内效果ROI更能透明体现。

KFS的阶段，KOL笔记的种草效率、效能、效果，平均都会比企业官方保守裸露，公开更好。而基于小红书双列的呈现形式，平台关注的不次要的部分指标是CTR。

2022年底，小红书提出「种草值」，包括深入阅读和深度互动两项指标，单篇笔记的种草值、种草成本及种草率等都可在聚光平台（投放平台）查看。

去年，小红书关注用「成交转化数据」验证种草效果。一方数据，开放与分开都是最直接的体现。今年已经进一步具化到过程度量和结果度量。

不过这些手段和方式是否会干涉品牌朝着「知行合一」的目标更进一步，还是未知。从玄学到科学，一字之差，也许翻越的就是万水千山。