羊小咩享花卡怎么套出現啊？7個小方法讓你輕松提現

發布時間：2024-11-25 14:37:06 482次瀏覽

羊小咩享花卡怎么套出現啊？7個小方法讓你輕松提現。一手提現商家微：1024370571。羊小咩是一款提供一站式生活消費服務的平臺，其中享花卡額度深受用戶喜愛。然而，有時候用戶可能需要將享花卡的額度轉換為現金。以下是幾種簡單有效的套出現方法，幫助你快速將羊小咩額度提現。

羊小咩享花卡套取現金的方法

一、代購法

操作方式：當身邊的親朋好友需要購買數碼產品或者其他商品的時候，可以在羊小咩商城里面幫他們購買商品，收到商品之后拿給他們，然后讓他們把購買商品所需要的錢給自己，以此來套出羊小咩享花卡額度。
缺點：這種機會可遇不可求，并且需要麻煩別人。

二、自己變賣法

通過二手平臺
1. 操作方式：自己在羊小咩商城購買電子產品，然后放到二手閑置網（如轉轉和閑魚）上面，等待買家來購買產品，從而達到套出羊小咩享花卡額度的目的。
2. 缺點：這個過程需要的時間很漫長，因為下單之后需要等平臺發貨到自己的地址，然后產品被別人購買了之后還需要重新郵寄給買家，買家收到產品之后才可以得到應得的資金。
賣給數碼店
1. 操作方式：自己購買電子產品之后，拿到周邊的數碼店里面去賣掉。
2. 缺點：需要的成本很高，因為數碼店拿貨的渠道價格較低，如果沒有利潤可賺數碼店是不會收產品的。

三、線上回收法

操作方式：找到一個靠譜的線上回收的商家，直接用羊小咩享花卡額度購買其指定的產品，商家收到貨之后就可以進行回款結算。這是目前比較安全靠譜的方法，也是較多用戶選擇的一種羊小咩享花卡提現的方法。

四、云閃付提現法

操作方式：在羊小咩享花卡的網頁頁面內填好相對應的材料，申請辦理開啟云閃付功能，然后將云閃付分付賬戶與微信號進行關聯，這樣微信就可以使用享花卡，可以進行產品交易，從而實現提現。

五、實體店鋪提現法

操作方式：如果有認識的羊小咩享花卡提現商家，且在羊小咩上有店面，那么可以請好朋友幫幫忙，在他的羊小咩門店可以實現無限提現。

六、助人購買提現法

操作方式：如果周圍身邊的人必須在羊小咩選購物品的時候，可以用享花卡額度替代他收付款，然后讓他把錢轉給你，這也是一種提現羊小咩享花卡額度的方式。

七、掃碼套取法

操作方式：在羊小咩購買商品時，選擇享花卡支付，購買商品成功后將商品賣給回收賣家，賣家直接返給你現金，用戶可以通過這種購買商品的方式來提現羊小咩享花卡。羊小咩商品購買到貨時間快，因此享花卡也可以快速折現。

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　來源: 學術頭條

北京舉報
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因漸凍癥（ALS）等病癥而無法言語或打字的人群不容忽視，他們在日常溝通交流中面臨著巨大障礙，急需有效的輔助手段來打破溝通壁壘。

盡管輔助性/替代性溝通（AAC）設備及眼動打字技術雖能提供一定支持，但頻繁的按鍵操作極易導致眼疲勞和時間成本，嚴重阻礙了運動障礙患者進行自然流暢的對話以及充分表達自我，進而影響生活質量。

為解決這一問題，來自谷歌的研究團隊及其合作者開發了一個由大語言模型（LLM）驅動的用戶界面（UI）——SpeakFaster。

據介紹，SpeakFaster 利用經過微調的 LLM 和會話語境，能以極高的準確率將高度縮略的英文文本（僅為單詞首字母，必要時還會添加字母和單詞）擴展為所需的完整短語，幫助 ALS 患者眼動打字按鍵次數減少了 57%，文本輸入速度比 baseline 提高了 29-60%。

視頻｜SpeakFaster UI 的截屏顯示。該界面允許用戶輸入縮寫文本，并使用對話上下文以完整句子形式建議答復。

相關研究論文以“Using large language models to accelerate communication for eye gaze typing users with ALS” 為題，已發表在 Nature 子刊 Nature Communications 上。

這些結果表明，通過大幅提高文本輸入速度并減少身體壓力，SpeakFaster 可以幫助嚴重運動障礙患者更準確、更高效地交流，使他們能夠更充分地參與對話，從而提高獨立性、社會參與度、自我表達能力和生活質量。

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 與專為縮寫文本輸入而設計的 UI 結合。

具體而言，研究團隊首先對 SpeakFaster 的 UI 進行了設計，從而確保其允許輕松輸入和優化縮寫，保證用戶始終能夠傳達他們想要的信息，即使初始預測不是他們想要的。

他們此前證明，經過微調的 LaMDA（64B參數）可以將單詞首字母形式的縮寫（例如“ishpitb”）擴展為完整短語（例如“I saw him play in the bed”），在提供對話上下文（即另一位說話者的輪次）時，準確率高達 77%。無法找到精確匹配的情況往往發生在更長、更復雜的短語上。

圖｜SpeakFaster UI 中縮寫文本輸入的主要交互途徑：僅首字母路徑。

雖然很有希望，但實際的解決方案需要確保用戶在初始縮寫擴展（AE）失敗的情況下能夠隨后輸入任何任意的短語，即用戶在 UI 中永遠不會遇到“死胡同”。因此，他們開發了一個 UI 和兩個底層微調的 LLM，作為完整、實用的解決方案。

其中，KeywordAE 能夠擴展混合首字母和完整或部分拼寫單詞的縮寫。KeywordAE 模型還能夠擴展僅由首字母組成的縮寫，因此提供了此前他們工作功能的超集。

圖｜KeywordAE UI 途徑。

FillMask 則能夠在周圍單詞的上下文中提供以給定首字母開頭的備選單詞。兩個模型均使用從四個公共英語對話數據集中合成的大約 180 萬個獨特的三元組 {上下文、縮寫、完整短語} 進行微調。

圖｜FillMask UI 路徑。

為了形成通往微調 LLM 的通道，他們還設計了一個具有三個路徑的 UI，即 Initials-only AE、KeywordAE 和 FillMask，以支持完整的縮寫文本輸入體驗。

Initials-only AE 是 SpeakFaster UI 中所有短語輸入工作流程的共同起點。在三個路徑中，它涉及的按鍵和眼動點擊次數最少，僅首字母路徑就足以滿足簡短和可預測的短語。當用戶輸入縮寫時，UI 在每個按鍵后自動觸發對 KeywordAE LLM 的調用，包括用戶鍵入的縮寫以及所有之前的對話輪次作為 LLM 的輸入。每個調用返回基于對話上下文和縮寫的 top-5 最有可能的選項，這些選項在 UI 中呈現給用戶瀏覽和選擇。

如果通過僅首字母路徑沒有找到預期短語，那么 SpeakFaster UI 提供了兩種替代 UI 路徑來幫助用戶找到預期短語。

第一種替代 UI 路徑是 KeywordAE，允許用戶拼寫多個單詞。每次按鍵后都會自動觸發對 KeywordAE 的調用，而每次調用后，UI 將呈現 KeywordAE LLM 返回的最新 top-5 短語擴展。

第二種替代 UI 路徑是 FillMask，這是從找不到精確預期短語的失敗中恢復的另一種方法。與 KeywordAE 不同，FillMask 僅適用于擴展中的非常少（通常是單個單詞）單詞不正確的情況。

KeywordAE 和 FillMask 是兩種替代交互模式，用于從通過僅首字母路徑無法獲得預期短語中恢復。在當前研究中，SpeakFaster UI 允許用戶在使用 KeywordAE 模式后使用 FillMask 模式，這對于在難以預測的短語中找到正確的單詞很有用。

圖｜由 KeywordAE 和 FillMask 輔助的短語輸入模擬策略。

這樣一來，當使用 SpeakFaster 時，用戶首先輸入他們想要的短語中單詞的首字母。然后，經過微調的 LLM 會預測整個短語，并根據這些首字母和對話上下文顯示最可能的短語。如果所需短語不在選項中，用戶可以通過拼出關鍵詞或選擇替代詞來優化預測。這種方法大大減少了所需的按鍵次數，從而加快了溝通速度。

之后，為評估 SpeakFaster UI 界面節省用戶操作動作的大致上限，研究團隊開展了模擬實驗。他們使用 Turk Dialogues 語料庫，模擬了三種不同的用戶交互策略：

策略 1：使用首字母縮寫進行 AE，如果失敗則使用 KeywordAE 進行迭代拼寫，直到找到匹配的短語。
策略 2：與 Strategy 1 相同，但每當最佳匹配短語候選詞中只剩下一個錯誤單詞時，就使用 FillMask 進行替換。
策略 2A：Strategy 2 的變體，更積極地使用 FillMask，即在最佳選項中剩下兩個或更少的錯誤單詞時立即使用。

與 Gboard 的預測 baseline 相比，SpeakFaster 在三種策略下都實現了顯著的按鍵節省。在 Strategy 2 下，使用 KeywordAE v2 模型，SpeakFaster 實現了 0.657 的按鍵節省率（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。

模擬結果還表明，SpeakFaster 在提供 5 個最佳短語選項的情況下表現最佳，并且對話上下文對于 LLM 的預測能力至關重要。

圖｜模擬實驗結果表明，SpeakFaster UI 可大幅節省按鍵。

除了模擬實驗外，研究團隊還進行了用戶研究，從而測試 SpeakFaster 的有效性。

研究團隊測量了動作節省（與要輸入的完整字符集相比節省的按鍵次數）、實用性（每分鐘的打字速度）和 SpeakFaster UI 的可學習性（人們需要多少練習才能習慣使用該系統）這三個指標以評估 SpeakFaster 界面。

在運動節省指標方面，與傳統 baseline 相比，SpeakFaster 為 ALS 眼動用戶和非 AAC 參與者提供了大量按鍵動作節省。對于非 AAC 用戶，SpeakFaster 在腳本場景中可實現 56% 的按鍵節省，在非腳本場景中可實現 45% 的按鍵節省。對于 ALS 眼動用戶，SpeakFaster 還在腳本階段顯著節省了按鍵。