案例名称:【数字赋能卓越运营】
公司名称:【我爱我家控股集团股份有限公司(000560)】
案例简述:
传统模式下的住房交易服务产业面临一系列发展瓶颈,例如业务团队专业能力培养与流失率问题,门店规模快速扩张伴随的运营效率与管理成本问题,消费者面对海量信息的体验与决策成本问题,疫情对于线下业务的影响等等。
为有效突破以上行业发展瓶颈问题的制约,我爱我家控股集团股份有限公司自2018年提出“数字爱家”战略,打造了互联网产品群、核心作业产品群及平台产品群的数字化能力矩阵,成为业内第二 家具备居住交易服务全价值链数字化运营、端到端闭环交付能力的企业。实现了覆盖线上委托、VR 看房、AI讲房、签约交易等环节的全流程线上化服务体系,提供高效精准、安全专业的服务,并为疫情期间客户诉求提供了重要支撑。
2021年,公司线上客户流量获取能力、成交转化能力持续提升,上半年公司官网二手住宅交易客源占比达35.07%,较2020年下半年提升8.2%;全年线上业务占比超过50%,实现了向线上线下结合的互联网生活服务平台模式的转型。
公司面向业务团队,打造了覆盖楼盘、房客源、签约、交易的全过程数字化多边协同作业平台,提供高效、规范、专业的服务,通过网络实现了信息与资源的互联共享,有效提升交易效率, 全流程时效提升了5至7天。仅以北京地区为例,近几年借助数字化转型节约中后台人力成本近3亿元。
公司通过“星途计划”等创新产品,有效破解房地产经纪行业“留人”的艰难命题,实施当年新人流失率降低了6%。
通过数字化转型,有力促进了企业实现卓越运营、降本增效和高质量发展,也为减少服务过程碳排放、促进绿色发展及行业健康发展提供了有效支撑。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。