凤凰网科技讯7月27日消息,小红书近日宣布,针对虚假医美内容的专项治理“臻美行动”上线近两月,下架违规医美笔记7626篇,发现并封禁异常账号4891个。
小红书表示,接下来小红书将进一步升级治理行动,通过AI技术巡查、人工核查以及消费者举报等全渠道方式加大对虚假医美内容的治理;并邀请医美专业机构参与一起探索医美、健全医美内容的审核规范。
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17篇笔记吸粉30万,如何达成?据卡思观测,近期,一个名为@女生独立计划的账号于今年2月29日在小红书上发布了第一条作品后的40天内,该账号又陆续发布16条作品,截至发稿前,其粉丝量已经达到29.7万。@女生独立计划小红书截图毫无疑问,这样的起号、涨粉速度在小红书上可以称得上是“惊人”。从@公主是用鲜花做的,到@女生独立计划,在小红书的这条风口赛道上,很有可能出现更多的标杆。
小红书2月涨粉榜已出,我们先来一起看榜:本月排名第一的是小红书与央视春晚的合作账号@春晚。小红书拿下央视春晚转播权,搭建起“大家的春晚”直播间,邀请四位知名主持人,和用户一起独家探访春晚台前幕后的故事。以上就是对2月涨粉榜的全部分析,下个月小红书博主们是否会维持住这个月的增长势头?我们拭目以待。
比特币经历了一轮显著上涨后,开始了高位调整阶段。今日市场再现剧烈波动,比特币价格短时间内大幅下挫,一举跌破67000美元的关键点位,跌幅超过5%。市场观察人士普遍认为,本轮比特币价格震荡下行的原因主要在于美联储降息预期的减弱以及ETF需求的降温。
上海浦东警方抓获了2名多次以“吃出指甲”为由向商家敲诈勒索的犯罪嫌疑人。这两名犯罪嫌疑人在多家餐饮店使用指甲等异物敲诈商家,声称吃到异物后要求免单并赔偿。警方提醒广大商家在经营过程中要加强自身管理和防范意识,如遇到类似事件,要提高警惕、认真核实,查证后再行赔付,切勿让不法分子钻空子。
这也成为小红书继Uniik、Takib、habU后,在日本推出的第四款产品。我们此前曾撰写《上市前景不明的「小红书」,正在偷偷出海》《日本只是幌子,小红书抢滩东南亚》《项目再次关停、新品如期上线,小红书坚持做垂类社区》《小红书第五次出海,剑指纽约城市社区》等多篇文章,详细讲述了小红书为什么出海、小红书的出海思路以及各个产品的定位和运营策略,因此在本文
虚拟偶像、虚拟主播似乎已经不是什么新鲜事,人们就算没有成为虚拟偶像的粉丝,也一定都曾听说过初音未来的名字。一提及“初音未来们”,人们脑海里首先出现的标签或许还是“二次元”。平台方该如何监管这些AI博主,也将成为一项挑战与考验。
如果你在浏览视频、图文内容时,发现封面图片一次也没出现,不用怀疑自己的眼睛,是你遇上了“封面党”。在抖音、快手、B站等长短视频网站上,你也许会被作品封面所吸引,但观看全部内容后才发现,封面图片并不存在其中。平台与“封面党”之间,一直上演着猫捉老鼠的游戏这场你追我藏、你去我往的循环,也许还会持续很久。
你是不是经常听到一句话、做号要垂直,只有垂直的账号,才能吸引用户、更好变现;然后刚开始更新产品介绍和干货类内容,小眼睛就是很低不超过500,最后放弃做小红书。在最近实操中,我发现,新号起号不要刚开始发过分垂直内容,过于垂直导致人群受众过窄,互动数据比较差,导致账号权重低。数据不好,不是你的笔记质量不好,而是账号权重太低。如何理解账号权重?
2023年12月份,游戏科学官方宣布旗下的拳头作品《黑神话:悟空》将于2024年8月20号正式发售。这一前提是游戏必须在国内过审。如果你正在组建游戏主机,或者升级的PC硬盘,为《黑神话:悟空》做好准备,那宏碁暗影骑士擎N70002TB/4TBPCIe4.0SSD将是不错的选择。
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Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
HuggingChat是一款iOS应用程序,旨在促进用户与多家提供商(如Mistral AI、Meta和Google)的多个顶尖大型语言模型之间的无缝沟通。它可以满足多种场景需求:激发创意,提供专家指导,促进教育与自我提升,提高工作效率,快速响应日常问题等。作为变革性AI技术的先锋采用者,HuggingChat将让您体验与先进大语言模型对话的无限可能。
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Healax是一款创新的AI驱动的心理健康解决方案,专为学生设计,帮助他们主动应对日常生活中的压力和焦虑。该产品通过建立学生、行政人员和提供者之间的信任沟通渠道,提供定制化活动和内容,以促进更全面的教育体验。
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。