羊小咩享花卡怎么套出現(xiàn)?。?個(gè)小方法讓你輕松提現(xiàn)
羊小咩享花卡怎么套出現(xiàn)啊？7個(gè)小方法讓你輕松提現(xiàn)。一手提現(xiàn)商家微：1024370571。羊小咩是一款提供一站式生活消費(fèi)服務(wù)的平臺(tái)，其中享花卡額度深受用戶(hù)喜愛(ài)。然而，有時(shí)候用戶(hù)可能需要將享花卡的額度轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金。以下是幾種簡(jiǎn)單有效的套出現(xiàn)方法，幫助你快速將羊小咩額度提現(xiàn)。
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羊小咩享花卡套取現(xiàn)金的方法
一、代購(gòu)法
- 操作方式：當(dāng)身邊的親朋好友需要購(gòu)買(mǎi)數(shù)碼產(chǎn)品或者其他商品的時(shí)候，可以在羊小咩商城里面幫他們購(gòu)買(mǎi)商品，收到商品之后拿給他們，然后讓他們把購(gòu)買(mǎi)商品所需要的錢(qián)給自己，以此來(lái)套出羊小咩享花卡額度。
- 缺點(diǎn)：這種機(jī)會(huì)可遇不可求，并且需要麻煩別人。
二、自己變賣(mài)法
- 通過(guò)二手平臺(tái)
- 操作方式：自己在羊小咩商城購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品，然后放到二手閑置網(wǎng)（如轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)和閑魚(yú)）上面，等待買(mǎi)家來(lái)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品，從而達(dá)到套出羊小咩享花卡額度的目的。
- 缺點(diǎn)：這個(gè)過(guò)程需要的時(shí)間很漫長(zhǎng)，因?yàn)橄聠沃笮枰绕脚_(tái)發(fā)貨到自己的地址，然后產(chǎn)品被別人購(gòu)買(mǎi)了之后還需要重新郵寄給買(mǎi)家，買(mǎi)家收到產(chǎn)品之后才可以得到應(yīng)得的資金。
- 賣(mài)給數(shù)碼店
- 操作方式：自己購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品之后，拿到周邊的數(shù)碼店里面去賣(mài)掉。
- 缺點(diǎn)：需要的成本很高，因?yàn)閿?shù)碼店拿貨的渠道價(jià)格較低，如果沒(méi)有利潤(rùn)可賺數(shù)碼店是不會(huì)收產(chǎn)品的。
三、線(xiàn)上回收法
- 操作方式：找到一個(gè)靠譜的線(xiàn)上回收的商家，直接用羊小咩享花卡額度購(gòu)買(mǎi)其指定的產(chǎn)品，商家收到貨之后就可以進(jìn)行回款結(jié)算。這是目前比較安全靠譜的方法，也是較多用戶(hù)選擇的一種羊小咩享花卡提現(xiàn)的方法。
四、云閃付提現(xiàn)法
- 操作方式：在羊小咩享花卡的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面內(nèi)填好相對(duì)應(yīng)的材料，申請(qǐng)辦理開(kāi)啟云閃付功能，然后將云閃付分付賬戶(hù)與微信號(hào)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這樣微信就可以使用享花卡，可以進(jìn)行產(chǎn)品交易，從而實(shí)現(xiàn)提現(xiàn)。
五、實(shí)體店鋪提現(xiàn)法
- 操作方式：如果有認(rèn)識(shí)的羊小咩享花卡提現(xiàn)商家，且在羊小咩上有店面，那么可以請(qǐng)好朋友幫幫忙，在他的羊小咩門(mén)店可以實(shí)現(xiàn)無(wú)限提現(xiàn)。
六、助人購(gòu)買(mǎi)提現(xiàn)法
- 操作方式：如果周?chē)磉叺娜吮仨氃谘蛐∵氵x購(gòu)物品的時(shí)候，可以用享花卡額度替代他收付款，然后讓他把錢(qián)轉(zhuǎn)給你，這也是一種提現(xiàn)羊小咩享花卡額度的方式。
七、掃碼套取法
- 操作方式：在羊小咩購(gòu)買(mǎi)商品時(shí)，選擇享花卡支付，購(gòu)買(mǎi)商品成功后將商品賣(mài)給回收賣(mài)家，賣(mài)家直接返給你現(xiàn)金，用戶(hù)可以通過(guò)這種購(gòu)買(mǎi)商品的方式來(lái)提現(xiàn)羊小咩享花卡。羊小咩商品購(gòu)買(mǎi)到貨時(shí)間快，因此享花卡也可以快速折現(xiàn)。
AI又一突破！“眼神打字”更快更省力，研究登上Nature子刊
2024-11-25 08:46:11 來(lái)源: 學(xué)術(shù)頭條北京 舉報(bào)6
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因漸凍癥（ALS）等病癥而無(wú)法言語(yǔ)或打字的人群不容忽視，他們?cè)谌粘贤ń涣髦忻媾R著巨大障礙，急需有效的輔助手段來(lái)打破溝通壁壘。
盡管輔助性/替代性溝通（AAC）設(shè)備及眼動(dòng)打字技術(shù)雖能提供一定支持，但頻繁的按鍵操作極易導(dǎo)致眼疲勞和時(shí)間成本，嚴(yán)重阻礙了運(yùn)動(dòng)障礙患者進(jìn)行自然流暢的對(duì)話(huà)以及充分表達(dá)自我，進(jìn)而影響生活質(zhì)量。
為解決這一問(wèn)題，來(lái)自谷歌的研究團(tuán)隊(duì)及其合作者開(kāi)發(fā)了一個(gè)由大語(yǔ)言模型（LLM）驅(qū)動(dòng)的用戶(hù)界面（UI）——SpeakFaster。
據(jù)介紹，SpeakFaster 利用經(jīng)過(guò)微調(diào)的 LLM 和會(huì)話(huà)語(yǔ)境，能以極高的準(zhǔn)確率將高度縮略的英文文本（僅為單詞首字母，必要時(shí)還會(huì)添加字母和單詞）擴(kuò)展為所需的完整短語(yǔ)，幫助 ALS 患者眼動(dòng)打字按鍵次數(shù)減少了 57%，文本輸入速度比 baseline 提高了 29-60%。
視頻｜SpeakFaster UI 的截屏顯示。該界面允許用戶(hù)輸入縮寫(xiě)文本，并使用對(duì)話(huà)上下文以完整句子形式建議答復(fù)。
相關(guān)研究論文以“Using large language models to accelerate communication for eye gaze typing users with ALS” 為題，已發(fā)表在 Nature 子刊 Nature Communications 上。
這些結(jié)果表明，通過(guò)大幅提高文本輸入速度并減少身體壓力，SpeakFaster 可以幫助嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙患者更準(zhǔn)確、更高效地交流，使他們能夠更充分地參與對(duì)話(huà)，從而提高獨(dú)立性、社會(huì)參與度、自我表達(dá)能力和生活質(zhì)量。
讓漸凍癥患者更好地溝通
SpeakFaster 提供了一種基于人工智能（AI）的方法，將 LLM 與專(zhuān)為縮寫(xiě)文本輸入而設(shè)計(jì)的 UI 結(jié)合。
具體而言，研究團(tuán)隊(duì)首先對(duì) SpeakFaster 的 UI 進(jìn)行了設(shè)計(jì)，從而確保其允許輕松輸入和優(yōu)化縮寫(xiě)，保證用戶(hù)始終能夠傳達(dá)他們想要的信息，即使初始預(yù)測(cè)不是他們想要的。
他們此前證明，經(jīng)過(guò)微調(diào)的 LaMDA（64B參數(shù)）可以將單詞首字母形式的縮寫(xiě)（例如“ishpitb”）擴(kuò)展為完整短語(yǔ)（例如“I saw him play in the bed”），在提供對(duì)話(huà)上下文（即另一位說(shuō)話(huà)者的輪次）時(shí)，準(zhǔn)確率高達(dá) 77%。無(wú)法找到精確匹配的情況往往發(fā)生在更長(zhǎng)、更復(fù)雜的短語(yǔ)上。
圖｜SpeakFaster UI 中縮寫(xiě)文本輸入的主要交互途徑：僅首字母路徑。
雖然很有希望，但實(shí)際的解決方案需要確保用戶(hù)在初始縮寫(xiě)擴(kuò)展（AE）失敗的情況下能夠隨后輸入任何任意的短語(yǔ)，即用戶(hù)在 UI 中永遠(yuǎn)不會(huì)遇到“死胡同”。因此，他們開(kāi)發(fā)了一個(gè) UI 和兩個(gè)底層微調(diào)的 LLM，作為完整、實(shí)用的解決方案。
其中，KeywordAE 能夠擴(kuò)展混合首字母和完整或部分拼寫(xiě)單詞的縮寫(xiě)。KeywordAE 模型還能夠擴(kuò)展僅由首字母組成的縮寫(xiě)，因此提供了此前他們工作功能的超集。
圖｜KeywordAE UI 途徑。
FillMask 則能夠在周?chē)鷨卧~的上下文中提供以給定首字母開(kāi)頭的備選單詞。兩個(gè)模型均使用從四個(gè)公共英語(yǔ)對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)集中合成的大約 180 萬(wàn)個(gè)獨(dú)特的三元組 {上下文、縮寫(xiě)、完整短語(yǔ)} 進(jìn)行微調(diào)。
圖｜FillMask UI 路徑。
為了形成通往微調(diào) LLM 的通道，他們還設(shè)計(jì)了一個(gè)具有三個(gè)路徑的 UI，即 Initials-only AE、KeywordAE 和 FillMask，以支持完整的縮寫(xiě)文本輸入體驗(yàn)。
Initials-only AE 是 SpeakFaster UI 中所有短語(yǔ)輸入工作流程的共同起點(diǎn)。在三個(gè)路徑中，它涉及的按鍵和眼動(dòng)點(diǎn)擊次數(shù)最少，僅首字母路徑就足以滿(mǎn)足簡(jiǎn)短和可預(yù)測(cè)的短語(yǔ)。當(dāng)用戶(hù)輸入縮寫(xiě)時(shí)，UI 在每個(gè)按鍵后自動(dòng)觸發(fā)對(duì) KeywordAE LLM 的調(diào)用，包括用戶(hù)鍵入的縮寫(xiě)以及所有之前的對(duì)話(huà)輪次作為 LLM 的輸入。每個(gè)調(diào)用返回基于對(duì)話(huà)上下文和縮寫(xiě)的 top-5 最有可能的選項(xiàng)，這些選項(xiàng)在 UI 中呈現(xiàn)給用戶(hù)瀏覽和選擇。
如果通過(guò)僅首字母路徑?jīng)]有找到預(yù)期短語(yǔ)，那么 SpeakFaster UI 提供了兩種替代 UI 路徑來(lái)幫助用戶(hù)找到預(yù)期短語(yǔ)。
第一種替代 UI 路徑是 KeywordAE，允許用戶(hù)拼寫(xiě)多個(gè)單詞。每次按鍵后都會(huì)自動(dòng)觸發(fā)對(duì) KeywordAE 的調(diào)用，而每次調(diào)用后，UI 將呈現(xiàn) KeywordAE LLM 返回的最新 top-5 短語(yǔ)擴(kuò)展。
第二種替代 UI 路徑是 FillMask，這是從找不到精確預(yù)期短語(yǔ)的失敗中恢復(fù)的另一種方法。與 KeywordAE 不同，F(xiàn)illMask 僅適用于擴(kuò)展中的非常少（通常是單個(gè)單詞）單詞不正確的情況。
KeywordAE 和 FillMask 是兩種替代交互模式，用于從通過(guò)僅首字母路徑無(wú)法獲得預(yù)期短語(yǔ)中恢復(fù)。在當(dāng)前研究中，SpeakFaster UI 允許用戶(hù)在使用 KeywordAE 模式后使用 FillMask 模式，這對(duì)于在難以預(yù)測(cè)的短語(yǔ)中找到正確的單詞很有用。
圖｜由 KeywordAE 和 FillMask 輔助的短語(yǔ)輸入模擬策略。
這樣一來(lái)，當(dāng)使用 SpeakFaster 時(shí)，用戶(hù)首先輸入他們想要的短語(yǔ)中單詞的首字母。然后，經(jīng)過(guò)微調(diào)的 LLM 會(huì)預(yù)測(cè)整個(gè)短語(yǔ)，并根據(jù)這些首字母和對(duì)話(huà)上下文顯示最可能的短語(yǔ)。如果所需短語(yǔ)不在選項(xiàng)中，用戶(hù)可以通過(guò)拼出關(guān)鍵詞或選擇替代詞來(lái)優(yōu)化預(yù)測(cè)。這種方法大大減少了所需的按鍵次數(shù)，從而加快了溝通速度。
之后，為評(píng)估 SpeakFaster UI 界面節(jié)省用戶(hù)操作動(dòng)作的大致上限，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了模擬實(shí)驗(yàn)。他們使用 Turk Dialogues 語(yǔ)料庫(kù)，模擬了三種不同的用戶(hù)交互策略：
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策略 1：使用首字母縮寫(xiě)進(jìn)行 AE，如果失敗則使用 KeywordAE 進(jìn)行迭代拼寫(xiě)，直到找到匹配的短語(yǔ)。
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策略 2：與 Strategy 1 相同，但每當(dāng)最佳匹配短語(yǔ)候選詞中只剩下一個(gè)錯(cuò)誤單詞時(shí)，就使用 FillMask 進(jìn)行替換。
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策略 2A：Strategy 2 的變體，更積極地使用 FillMask，即在最佳選項(xiàng)中剩下兩個(gè)或更少的錯(cuò)誤單詞時(shí)立即使用。
與 Gboard 的預(yù)測(cè) baseline 相比，SpeakFaster 在三種策略下都實(shí)現(xiàn)了顯著的按鍵節(jié)省。在 Strategy 2 下，使用 KeywordAE v2 模型，SpeakFaster 實(shí)現(xiàn)了 0.657 的按鍵節(jié)省率（KSR），比 Gboard 的 KSR（0.482） 高出 36%。這表明，利用 LLM 的上下文感知能力和 FillMask 的詞替換功能，可以在很大程度上提高文本輸入效率。
模擬結(jié)果還表明，SpeakFaster 在提供 5 個(gè)最佳短語(yǔ)選項(xiàng)的情況下表現(xiàn)最佳，并且對(duì)話(huà)上下文對(duì)于 LLM 的預(yù)測(cè)能力至關(guān)重要。
圖｜模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SpeakFaster UI 可大幅節(jié)省按鍵。
除了模擬實(shí)驗(yàn)外，研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了用戶(hù)研究，從而測(cè)試 SpeakFaster 的有效性。
研究團(tuán)隊(duì)測(cè)量了動(dòng)作節(jié)省（與要輸入的完整字符集相比節(jié)省的按鍵次數(shù)）、實(shí)用性（每分鐘的打字速度）和 SpeakFaster UI 的可學(xué)習(xí)性（人們需要多少練習(xí)才能習(xí)慣使用該系統(tǒng)）這三個(gè)指標(biāo)以評(píng)估 SpeakFaster 界面。
在運(yùn)動(dòng)節(jié)省指標(biāo)方面，與傳統(tǒng) baseline 相比，SpeakFaster 為 ALS 眼動(dòng)用戶(hù)和非 AAC 參與者提供了大量按鍵動(dòng)作節(jié)省。對(duì)于非 AAC 用戶(hù)，SpeakFaster 在腳本場(chǎng)景中可實(shí)現(xiàn) 56% 的按鍵節(jié)省，在非腳本場(chǎng)景中可實(shí)現(xiàn) 45% 的按鍵節(jié)省。對(duì)于 ALS 眼動(dòng)用戶(hù)，SpeakFaster 還在腳本階段顯著節(jié)省了按鍵。
圖｜左圖：非 AAC 用戶(hù)的KSR。右圖：ALS 眼動(dòng)用戶(hù)的 KSR。橙色和紫色條顯示使用 SpeakFaster 系統(tǒng)時(shí)的 KSR，藍(lán)色和綠色條顯示使用 baseline 智能鍵盤(pán)時(shí)的 KSR。
在實(shí)用性指標(biāo)方面，對(duì)于非 AAC 用戶(hù)來(lái)說(shuō)，整體文本輸入速度與傳統(tǒng)打字速度相當(dāng)。然而，在針對(duì)一位 ALS 眼動(dòng)用戶(hù)的實(shí)驗(yàn)室研究顯示，SpeakFaster 使腳本階段的打字速度提高了 61.3%，非腳本階段的打字速度提高了 46.4%。
圖｜左圖：對(duì)于非 AAC 用戶(hù)，腳本階段和非腳本階段的整體文本輸入速度沒(méi)有出現(xiàn)顯著變化。右圖：對(duì)于 ALS 眼動(dòng)用戶(hù)，SpeakFaster 顯著提高了腳本階段和非腳本階段的速度。
除了節(jié)省動(dòng)作和提升打字速度外，學(xué)習(xí)曲線(xiàn)和所引入的認(rèn)知負(fù)荷也是評(píng)估打字系統(tǒng)和UI的關(guān)鍵指標(biāo)。雖然與非 AAC 用戶(hù)相比，ALS 眼動(dòng)用戶(hù)在使用 SpeakFaster 時(shí)最初的學(xué)習(xí)曲線(xiàn)略慢，但只需 15 個(gè)練習(xí)對(duì)話(huà)，ALS 眼動(dòng)用戶(hù)就能達(dá)到舒適的打字速度。
圖｜通過(guò)為非 AAC 用戶(hù)提供 6 個(gè)練習(xí)對(duì)話(huà)和為 ALS 眼動(dòng)用戶(hù)提供 15 個(gè)練習(xí)對(duì)話(huà)，參與者能夠?qū)W習(xí) SpeakFaster 系統(tǒng)達(dá)到每分鐘 20-30 個(gè)單詞的舒適打字速度（顯示在 y 軸上）。
雖然各項(xiàng)實(shí)驗(yàn)表明 SpeakFaster 幫助嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙患者實(shí)習(xí)高效交流方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但目前該研究還存在有模型語(yǔ)言單一、短語(yǔ)長(zhǎng)度受限、服務(wù)成本高昂以及研究樣本量較少等局限。
AI 正在改善殘障人士生活
SpeakFaster 并非首個(gè)致力于改善殘障人士生活的 AI 項(xiàng)目。
2019 年，BrightSign 推出了一款基于 AI 的智能手套。該手套內(nèi)置預(yù)定義手語(yǔ)庫(kù)，能將手勢(shì)轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可讓讓聽(tīng)力或語(yǔ)言障礙者雙向交流、獨(dú)立與他人直接溝通，行動(dòng)受限者如中風(fēng)患者或聽(tīng)力喪失老人也可使用。
2021 年，加州大學(xué)舊金山分校 Chang Lab 團(tuán)隊(duì)首次用腦機(jī)接口幫助一位癱瘓超過(guò) 15 年的失語(yǔ)男子 BRAVO1 恢復(fù)了“說(shuō)話(huà)”能力。該研究通過(guò)在被試者大腦內(nèi)植入電極的深度神經(jīng)讀取技術(shù)幫助被試者實(shí)現(xiàn)腦與設(shè)備的信息交換，從而恢復(fù)其與世界溝通的能力。（）
2024 年，OpenAI 推出了 Voice Engine 模型的小規(guī)模預(yù)覽成果。該模型使用文本輸入和單個(gè) 15 秒音頻樣本來(lái)生成與原始說(shuō)話(huà)者非常相似的自然語(yǔ)音，已經(jīng)幫助一名因血管性腦腫瘤而失去流利語(yǔ)言能力的年輕患者恢復(fù)聲音。
2024 年，北卡羅來(lái)納州立大學(xué)與北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校的蘇浩教授團(tuán)隊(duì)提出了一種在計(jì)算機(jī)仿真環(huán)境中通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)讓機(jī)器人學(xué)習(xí)控制策略的新方法，有望極大地提高老年人，行動(dòng)障礙人士和殘疾人的生活質(zhì)量。
相信在不久的將來(lái)，AI 將進(jìn)一步改善殘障人士的生活。
對(duì)此，你怎么看？歡迎在評(píng)論區(qū)留言。
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