微信视频号的话题功能，有点类似聚合的作用，或者是整理归类，让用户在观看视频的时候，可以更清晰的了解清楚这个视频想要表达的话题。要怎么在视频号中添加话题，具体的添加话题步骤是什么样的呢，这里我们来一起看下具体的添加方法。
1、首先打开微信客户端app，然后点击底部的“发现”
2、然后进入到“视频号”主界面，在主界面上的右上角点击摄像头按钮
3、此时就进入到了视频发布界面，在下方会看到一个话题按钮，点击一次后就会出现##的符号
4、在##两个符号中间输入自己想要发布的话题，如#我想要发布的话题#，这样话题就写好了
5、最后就是添加视频、音乐、链接，然后点击右上角的发表，就可以发布一段带有话题的视频
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12-20
视频号官方正式发布公告称，本地生活行业商家可申请入驻【本地生活】业务类型的视频号小店。陆陆续续有商家收到视频号本地生活业务的内测邀请在现在，视频号终于对外全面上线。至于视频号能否真的撬动本地生活，值得期待后续的发展。
“你说你要尊严，一个月5000块钱的合同工资，能体现你的尊严吗?”“我那么多的人脉和资源，你如果够聪明的话，你踩着我肩膀往上爬不是更快吗?你拿着我每个月收来的房租去创业，不好吗?我不是不支持你事业，我是不支持你去打工。”一条时长2分钟的视频里，一个面容姣好的年轻女人在和镜头外的丈夫对话。你可以从中快速获得很多信息:她名牌大学毕业，丈夫家境优渥�
视频号发布《视频号小店-私域激励计划》，旨在通过激励计划助力视频号小店商家提升精细化运营能力。其中符合要求的视频号小店商家即可获得相应激励。随着视频号总用户使用时长增多，越来越多的企业开始关注到视频号，并在视频号上持续输出，视频号价值愈加凸显。
曾经的“微商女王”张庭，带着自己的品牌“TST庭秘密”重新走进大众视野。她已开设了“庭美丽学苑”的公众号和视频号开设了“庭商城”微信小程序，售卖面膜、乳液和保湿水等产品。对大品牌来说，这套逻辑与过往有一定差别，部分策略也与品牌的长期发展相违背，所以对小商家来说，只要打磨好产品，经营好自己的稳固人设，始终能保有生存的“根据地”。
这个AI视频剪辑工具真的太牛逼了!这是一个完全基于AI功能构建的革命性视频剪辑产品。名为“Captions”的这个工具可以自动识别超长视频中的重要片段，并将其剪辑成多条适合传播的短视频，这极大地简化了视频剪辑流程。它有潜力彻底改变视频编辑行业，为视频创作者和爱好者提供一个强大的工具，简化他们的工作流程，提高他们的创作效率。
近日，警方通报在巴黎拾到小学生秦朗作业本”视频系编造，公安机关已依法对相关人员作出行政处罚。微信官方宣布，根据中央网信办《关于加强自媒体”管理的通知》及平台规则，对视频账号Thurman猫一杯”进行封号处置。2、坚决抵制造虚假信息行为，发布真实可信内容平台严厉打击恶意歪曲事实、编造传播不实信息的行为，我们将持续强化内容管理，也呼吁广大用户不信谣、不传谣，不随意转发未经证实的信息，共同守护清朗网络生态。
OpenAI为开发者添加新功能，以增强对微调的控制，并宣布新方法来构建与OpenAI的自定义模型。这意味着开发者可以开发和训练一个特定于某个组织、业务领域、任务需求的模型。丰富的文档和社区支持:OpenAI提供了丰富的文档、教程和案例研究，以帮助开发者了解如何最有效地使用其工具和服务来构建自定义模型。
今日，微信公众平台运营中心发布关于处置盗版影视及盗版微短剧内容的公告。”微信表示，根据《中华人民共和国著作权法》与《信息网络传播权保护条例》等法律法规，为保障影视版权方、微短剧内容运营者等各方的合法权益，优化营商网络环境，促进内容行业繁荣发展。后续将持续引导平台内发布影视内容类账号的规范发展。
今年春节假期，秦朗巴黎丢寒假作业”事件曾占据多个热搜榜单，众多自媒体竞相跟进炒作。秦朗丢作业”事件真相大白，竟是博主Thurman猫一杯”与同事共同策划、编造。公安机关已依法对徐某某、薛某及二人所在公司作出行政处罚。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
