华与华10年咨询费6000万!西贝内部人士回应:属实
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9月15日消息,根据新浪财经报道,西部内部人士回应华与华10🎉年咨询费6000万,情况属实。 图源:微博 当时🤯这一内容并未引发如此高的关注度,但在此次西贝舆论危机下,这段🤗2023年说过的话,却成为大众热议的焦点。 可能大家对🙌6000万没什么概念,先给大家算笔账:6000万摊到十年就是👍每年600万,平均每天16438块。这钱够点365份最贵的儿😴童套餐。小雷看完都是一个大写的惊讶,毕竟每天吃个肠粉,都要考🎉虑加不加蛋。 这事还得从罗永浩吐槽西贝说起。老罗一句“⭐全是预制菜还那么贵,实在太恶心了”,直接把西贝送上了热搜。西🥳贝老板贾国龙可不乐意了,立马硬气回应:“我们100%没有预制😜菜!” 还说要起诉老罗。 后面华与华老板华杉跳出来了,😘力挺西贝:“这不是危机公关,根本没有危机!” 还指责罗永浩是😜“网络黑嘴”,主张西贝“硬杠”到底。结果老罗直接回怼:这些贾😆国龙的朋友是真心想把西贝搞死。 图源:微博 小雷😂看来,华杉老板这么卖力不是没原因的:人家十年从西贝拿了600🔥0多万咨询费,还想着下个十年再拿一两个亿。其实在老罗这事之前😎,这钱拿的是真没毛病。 华与华服务西贝,曾打造出了“家🎉有宝贝,就吃西贝”的品牌定位,设计了“I莜”的超级符号——翻🤩译过来就是“I LOVE YOU“。 还有“闭着眼睛点🤯,道道都好吃”的广告语,“空心挂面”等热门产品,推动西贝从街👏边店转型商场店,还策划了“西贝亲嘴打折节”。 图源:网😢络 最绝的是儿童餐营销,硬生生把冷冻西兰花吹成"有机锁🤗鲜技术",卖出4000万份还喜提"儿童餐第一品牌" 认证。据😢悉,儿童餐业务因华与华的营销方案贡献了35%的营收增量,投入🤗产出比十分可观,投资回报率(ROI)达到16:1 。 😉在预制菜争议爆发之后,西贝还依托咨询团队建立的机制,在48小🤔时内迅速完成后厨开放,菜单调整和法律诉讼等应对措施。 😍不过这类应对措施,面对市场多变的情况,似乎还是有不少局限性。💯比如后厨开放,简直跟“自砸招牌”没什么区别,除了之前爆料过的🙌,出餐全是冰箱里拿出来加热,这几天还被爆出: 1.20😍多人的厨房团队,仅四五人有厨师证; 2.厨师工作期间,😎不仅没戴口罩,反而戴上了手链和手表; 3.员工疑似拿漏🚀勺来通地渠,挖残渣。 图源:微博 现在好了,为了🤗回应预制菜争议开放的后厨参观,没几天就紧急叫停,这波"透明化😎营销"刚上线就下架,比他们家儿童餐里的速冻西兰花保质期还短。🤯 看来单纯的硬刚策略并不能有效应对消费者的质疑和舆论。💯这也让人们开始重新审视咨询服务在品牌危机管理中的作用和价值。🔥 不过在小雷看来,华与华也是倒霉,遇到这么个“猪队友”👏,昨晚西贝老板还把老罗称作黑社会,就连今天发的道歉声明里,都🥳重点用了一个“虐”字。看来这份所谓的“道歉信”,其实也不是给😡顾客看的,而是给自家老板看的。 图源:微博 现在😊好了,本来老罗都打算这事就这样揭过去了,西贝老板仍然揪着不放🔥。现在只希望西贝老板不要再回应了。华与华也给老罗道歉了,这次💯老罗赢的太无压力了,对面基本属于自爆。 总的来说,这次🚀网络这么吵一番,其实对大家都是好的。现在上海已经开始试点推行❤️预制菜明示工作了,小雷也希望这事能推广到全国。咱消费者不求别👍的,就是个知情权:我花的什么钱,吃的什么菜,就这么简单。 👍 至于华与华那6000万咨询费值不值?小雷看来这就跟西贝的🤯菜价一样,见仁见智。反正贾老板觉得值,那就继续付呗。只不过下😂次危机来时,希望华与华别只会让老板“硬杠”,毕竟消费者用脚投😁票才是最真实的。 好了,大家怎么看?评论区聊聊。返回搜👍狐,查看更多
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天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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