关于床的英文广告语：Sleep Like a King on Our Beds!

床的选择一直都是人们装修房屋时需要重点考虑的问题之一。床的质量不仅影响睡眠质量，还涉及到家庭健康。而我们看到的关于床的英文广告语Sleep Like a King on Our Beds!"，是属于床类商品广告语的佳作。下面从舒适性、健康性、品质、售后服务四个方面，阐述床这一商品的重要性及选择。

舒适性

对于床的选择，舒适性是最重要的考量因素之一。我们每天需要充足的睡眠质量才能保证身体健康和精神状态。而好的床可以让我们在睡眠中获得更好的舒适度。选购床的时候，需要考虑床垫的材质、弹性、透气性等因素，以及床的支撑结构和坚固性等特点。这一系列因素将直接决定我们的睡眠质量。当然，床的舒适性不仅是依赖硬度和柔软度，也包括了整个睡眠体验的感受，比如温度、噪音等。因此，购买床的时候需要去实体店或找到可信的网络销售商，亲自体验和了解产品的感觉和细节。

如果你希望拥有一张可以让你像国王一样舒适地睡觉的床，那么可以考虑一下羽绒或者记忆床垫，它们可以根据人体曲线进行适当的支撑，使你在睡眠中更容易达到最佳的舒适状态。

健康性

好的床不仅可以提高睡眠质量，还可以改善身体健康。在睡眠的时候，人体会排出大量的代谢废物、汗液，此时床的透气性和除菌等特性就显得尤为重要。如果睡在没有透气性的床上，过多的汗液和体味在床垫和床单中滞留，不仅会引发皮肤病和呼吸道疾病，还会对家人的健康产生影响。

为了保证健康的睡眠，我们可以选择一些有品牌保障的床品。例如，有些品牌的床垫和床单采用纳米技术，能够有效抗菌、防止螨虫滋生。而一些品牌的床垫和床单还采用透气材料，可以有效缓解过度出汗、过敏等问题，并且易于清洗和保养。

品质

一个好的床需要考虑多个方面的因素，其中品质是非常重要的一个方面。品质问题通常指的是材料质量和制造工艺。选择高品质的床，可以确保床体结构坚固稳定，能够长时间保持使用性能。而好的材料和制造过程，不仅可以保证床垫和床单的舒适性和健康性，还能够减少床的异响、摇晃等问题。

在选择床的时候，可以选择那些有着品牌保证的床，同时，需要多问产品的材料、品质、生产工艺等问题。这些问题的答案，可以让你了解产品的品质是否合格。

售后服务

除了产品品质好坏，在售后服务方面也是消费者关注的重要问题。因为，如果你在购买床后遇到任何问题，你需要确保品牌能够及时有效地提供售后服务，保障消费者的利益。同时，品牌的售后服务也反映了品牌的实力和经营理念。

选择床的时候，需要考虑品牌的售后服务政策，比如退货、维修等服务内容。此外，消费者也可以通过其他途径，了解品牌的售后服务是否完善。例如查看一些评测网站或者社区论坛，了解其他消费者的评价和经验。

总结

好的床是我们每个人保持身体健康和精神状态良好的必需品。在选择床的时候，需要考虑舒适性、健康性、品质和售后服务这四个方面。选择合适的床垫和床单，确保床的材料和制造质量，以及了解品牌的售后服务保障，这些都是选择床时需要考虑的重要问题。只有选购出真正适合自己的床，我们才能在休息时得到最好的效果，让我们的人生更充实和健康。

问答话题

1. 床垫的选择有哪些需要注意的方面？

床垫的选择需要注意弹性、材料、透气性、舒适度等因素。弹性好的床垫可以针对人体曲线进行适当的支撑，材料要求除了具有良好的透气性和舒适度外，还需要具有良好的抗菌和防潮性。同时，要注意床垫的舒适度，包括硬度、柔软度、温度和噪音等。

2. 床的制作工艺和材质如何影响床的品质？

床的制作工艺和材质是床品质的决定性因素。制作工艺对床的稳定性、支撑力、耐久性有着决定性的作用。而材质则能够对舒适度、透气性、抗菌性等产生影响。因此，在购买床的时候，需要注意材质和制作工艺的质量问题。

3. 如何保证购买到的床品牌有完善的售后服务？

选择品牌时，建议选用深受消费者欢迎的品牌，也需要了解品牌的售后服务政策和服务质量。此外，可以通过阅读消费者对品牌的评价和反馈，或者在专业的评测网站上查看相关信息等途径，了解品牌的售后服务是否完善，避免用户在购买床后遭遇售后服务问题。

关于床的英文广告语：Sleep Like a King on Our Beds!特色

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

來(lai)源(yuan)：AI科(ke)技(ji)評(ping)論(lun)

作(zuo)者(zhe)：黃(huang)楠(nan) 陳(chen)彩(cai)嫻(xian)

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】字节在(zai)大模型爭(zheng)奪(duo)戰(zhan)應(ying)占(zhan)有(you)壹(yi)席(xi)之(zhi)地(di)。

字节入場(chang)语言生成大模型，國(guo)內(nei)大廠(chang)在大模型領(ling)域(yu)的(de)競(jing)争又(you)熱(re)鬧(nao)了(le)！

近(jin)日(ri)有消(xiao)息(xi)稱(cheng)，原达摩院大模型 M6 带头人杨红霞已(yi)加入字节 AI lab，參(can)與(yu)语言生成大模型的研(yan)發(fa)，杨红霞在團(tuan)隊(dui)中(zhong)處(chu)於(yu)领导地位(wei)，直(zhi)接(jie)向(xiang)字节跳(tiao)動(dong)副(fu)總(zong)裁(cai)杨震(zhen)原匯(hui)报。

去(qu)年(nian)9月(yue)初(chu)，杨红霞從(cong)阿(e)裏(li)达摩院離(li)職(zhi)，彼(bi)時(shi)她(ta)向 AI 科技评论表(biao)示(shi)，离開(kai)是(shi)出(chu)于個(ge)人家庭(ting)原因(yin)，而(er)非(fei)行(xing)業(ye)問(wen)題(ti)，达摩院大模型 M6 团队的後(hou)續(xu)工(gong)作不(bu)受(shou)影(ying)響(xiang)。

截(jie)止(zhi)发稿(gao)為(wei)止，尚(shang)未(wei)收(shou)到(dao)進(jin)一步(bu)的確(que)認(ren)信(xin)息。

原阿里 M6 带头人杨红霞

杨红霞 2007 年本(ben)科畢(bi)业于南(nan)开大學(xue)，獲(huo)統(tong)計(ji)学学士(shi)学位。之后她去往(wang)美(mei)国杜(du)克(ke)大学统计科学系(xi)攻(gong)读博(bo)士学位，師(shi)从 David Dunson 教(jiao)授(shou)。

博士毕业后，杨红霞先(xian)入职 IBM 全(quan)球(qiu)研发中心(xin)任(ren) Watson 研究(jiu)員(yuan)，后又加入雅(ya)虎(hu)公(gong)司(si)，擔(dan)任首(shou)席數(shu)據(ju)科学家。

2016 年，杨红霞結(jie)束(shu)了在美近 10 年的留(liu)学及(ji)工作生涯(ya)，回(hui)国后加入阿里巴(ba)巴达摩院智能(neng)计算(suan)實(shi)驗(yan)室(shi)，大模型 M6 是杨红霞在达摩院任职期(qi)間(jian)最(zui)突(tu)出的成就(jiu)。

2021 年 3 月，阿里达摩院首次(ci)发布(bu) M6，英(ying)文(wen)全称是 MultiModality-to-MultiModality Multitask Mega-transformer，6个 M，簡(jian)称 M6，是国内首个千(qian)億(yi)参数多(duo)模態(tai)大模型。

同(tong)年6月，杨红霞团队又发布萬(wan)亿参数的 M6，僅(jin)使(shi)用(yong) 480 塊(kuai)GPU，就能实現(xian)万亿参数體(ti)量(liang)的智能運(yun)算。相(xiang)比(bi)原来的百(bai)亿参数模型，功(gong)耗(hao)降(jiang)低(di) 8 成，效(xiao)率(lv)提(ti)升(sheng) 11 倍(bei)。仅過(guo)4个月后，M6 又在當(dang)年 10 月再次突破(po)極(ji)限(xian)，杨红霞团队使用 512块 GPU，在 10 天(tian)内訓(xun)練(lian)出 10 万亿模型。与大模型 GPT-3 具(ju)有同等(deng)参数規(gui)模，但(dan)能耗仅为其(qi) 1%。

大模型 M6 擁(yong)有多模态、多任務(wu)能力(li)，其目(mu)標(biao)是打(da)造(zao)全球领先的具有通(tong)用性(xing)的人工智能大模型，尤(you)其擅(shan)長(chang)設(she)计、寫(xie)作、问答(da)，在電(dian)商(shang)、制(zhi)造业、文学藝(yi)術(shu)、科学研究等领域有廣(guang)泛(fan)应用，通过將(jiang)不同模态的信息經(jing)过统一加工处理(li)，沈(chen)澱(dian)成知(zhi)識(shi)表征(zheng)，为各(ge)个行业场景(jing)提供(gong)语言理解(jie)、圖(tu)像(xiang)处理、知识表征等智能服(fu)务。

相較(jiao)于其他(ta) AI 模型，大模型 M6 更(geng)低碳(tan)高(gao)效，提升了超(chao)大规模預(yu)训练模型的資(zi)源利(li)用率与训练效率，沉淀大模型高效训练的能力。杨红霞曾(zeng)在接受媒(mei)体采(cai)訪(fang)时表示：「多模态预训练是下(xia)一代(dai)人工智能的基(ji)礎(chu)，M6 模型实现了训练效率和(he)生成精(jing)度(du)等多項(xiang)突破，是当前(qian)眾(zhong)多中文多模态下遊(you)任务最優(you)模型。」

在达摩院期间，杨红霞带领阿里巴巴达摩院 M6 团队致(zhi)力于认知智能方(fang)向，研发了 AliGraph、M6、洛(luo)犀(xi)等较为有影响力的人工智能开源平(ping)臺(tai)和系统，发表頂(ding)級(ji)會(hui)議(yi)、期刊(kan)文章(zhang)超过 100 篇(pian)，美国和中国專(zhuan)利超过 30 项。她曾带领团队获 2019 世(shi)界(jie)人工智能大会最高獎(jiang)卓(zhuo)越(yue)人工智能引(yin)领者（Super AI Leader，简称 SAIL 奖），2020 年国家科学技术进步奖二(er)等奖和 2020 年杭(hang)州(zhou)市(shi)創(chuang)新领軍(jun)团队。2022年6月，杨红霞入選(xuan) 2022 福(fu)布斯(si)中国科技女(nv)性50榜(bang)。

去年9月初，由(you)于个人家庭原因，杨红霞从阿里巴巴达摩院智能计算实验室离职。

字节加入语言生成大模型之战

此(ci)前 ChatGPT 带动的热潮(chao)中，百度率先发布「文心一言」，正(zheng)式(shi)打响了国内科技大厂的较量。

相较于此前在大模型上(shang)有布局(ju)的企(qi)业，例(li)如(ru)百度「文心」、阿里「通義(yi)」、華(hua)为「盤(pan)古(gu)」等，字节在這(zhe)场大模型之战中顯(xian)得(de)略(lve)为低調(tiao)。

此前有媒体报道称，字节跳动在大模型上已有布局，主(zhu)要(yao)在语言和图像兩(liang)種(zhong)模态上发力。其中，语言大模型团队組(zu)建(jian)于今(jin)年，团队规模在十(shi)数人左(zuo)右(you)，主要探(tan)索(suo)方向为同搜(sou)索、广告(gao)等业务線(xian)的结合(he)。

另(ling)一名(ming)知情(qing)人士向 AI 科技评论透(tou)露(lu)，相比起(qi)其他大厂的大張(zhang)旗(qi)鼓(gu)，字节目前研究大模型的人並(bing)不算多。此前在馬(ma)維(wei)英担任字节跳动副总裁兼(jian)人工智能实验室主任期间曾主推(tui)人工智能賦(fu)能内容(rong)创作和視(shi)頻(pin)内容的理解，但当时内部(bu) AI 和推薦(jian)引擎(qing)是分(fen)开的；字节之前离开的另一位领军人物(wu)王(wang)崇(chong)則(ze)专长于機(ji)器(qi)学習(xi)，此前是字节推荐引擎負(fu)責(ze)人。

另外(wai)有知情人士称，国内字节等大厂做(zuo) ChatGPT 的模型，目前学习架(jia)構(gou)大部分采用大模型教小(xiao)模型的方式，小模型学习到大模型能力的百分之幾(ji)，能解決(jue)大部分问题后再慢(man)慢升级。

ChatGPT 不是終(zhong)點(dian)，在这场關(guan)于通用人工智能的的角(jiao)逐(zhu)中，数据和场景成为了竞争的关鍵(jian)，从这个角度上看(kan)，字节有豐(feng)富(fu)的多模态数据，又有娛(yu)樂(le)、学习、电商等丰富的应用场景。

此前王小川(chuan)曾對(dui) AI 科技评论表示，字节在这场争夺战应占有一席之地，「如果(guo)能夠(gou)出现一个產(chan)品(pin)可(ke)以(yi)理解视频，基本就立(li)于不敗(bai)之地了。」

杨红霞常(chang)年深(shen)耕(geng)在产业化(hua)大规模落(luo)地的人工智能相关技术，她的加入将彌(mi)補(bu)字节在语言生成大模型领军人才(cai)的空(kong)缺(que)，而她此前展(zhan)示出的在提升效率、降低能耗等方面(mian)的傑(jie)出工程(cheng)能力，也(ye)将对字节语言生成大模型的研究创新、场景应用落地等方面带来重(zhong)要影响。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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