作为腾讯在短视频领域唯一的桥头堡产品，视频号最近动作趋于平缓，无论是产品层面还是运营层面。今天，视频号已经诞生超过2年，它未来到底能不能打?它在抖音和快手的夹击下能否找到自己的独特位置?什么是它的铠甲与软肋?这篇文章卫夕和大家来详细聊一聊。先来看一看视频号的软肋
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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�
一尾身形庞大的鲶鱼，悄悄搅动起本地生活的池塘。抖音生活服务今年一季度核销前销售额超1000亿元的消息刚传出来没多久，视频号就在4月23日对外公开上线了本地生活服务行业，邀约餐饮和酒旅商家入驻视频号小店。这场战斗不会像13年前的“千团大战”一样激烈，但一定是一场持久战，万亿的本地生活市场，也将迎来越来越多的入局者。
快科技4月25日消息，下周一回国成为了贾跃亭抹不去的梗，而他本人也是给出了回国条件。在最新发布的视频中，贾跃亭表示，早日还债回国是他最大的梦想，他将以成功造车并还清债务为条件，来实现回国之愿。此外，贾跃亭还详细介绍了自己的债务问题，表示这些年为乐视已经偿还了100多亿美元的债务。在昨天发布的视频中，贾跃亭对周鸿祎的回应中称，会在合适的时机将FF91带回中国制造。但同时他也暗讽周鸿祎，认为他不应该为盗窃者喝彩，也不应该向年轻的奋斗者传递抄袭和山寨的价值观。随后，周鸿祎在视频中回应道，真正想要造车，就应该回到
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。
近日，小米汽车首款车型小米SU7上市后备受关注，一连多天霸占网络热搜，雷军打造现象级爆品的能力再次得到验证。小米雷军也成为了网友眼中的新一代许愿池，不少网友纷纷向雷军发出各种愿望，希望雷军能为自己圆梦。另有网友表示，雷军在科技互联网行业已足够成功，小米手机已经做成了世界级品牌，小米汽车也正在攀登高峰，对于我们国人言，不是雷军去做更多品牌更有益是要出现更多雷军这样的企业家。
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”。
关于微信撤回功能，网络上流传着各种说法，从2分钟到5分钟，甚至有人称3小时都可撤回。微信官方近日对此进行了明确回应，为我们揭开了真相。通过撤回提醒的设计，微信也确保了沟通的透明性和公正性。
杭州私域团长大会上，开箱测评百人团主理人毛豆妈妈以《用好开箱测评人人都可以抓住视频号的3个机会》为题做了分享，这次认真听了毛豆妈妈分享后，我发现，做私域，做视频号，不管你是品牌方，团长还是个人，真心，开箱测评是一个很好的切入方式。001.开箱测评助力私域销售全链路。开箱测评是企业与个人抓住视频号商业机会的起手式，如果你还没有参与，可以私信我。
“下班后的年轻人开始搞第二事业”的话题登上热搜，闲鱼每天产生10亿元交易额的数据同样引发热议，“95后”在闲鱼上淘金似乎正成为一种潮流。电商小白在闲鱼上日入上千、月入上万的案例层出不穷，各个平台上都出现了主动想要教人学会赚钱的培训师。自由的交易规则，自然催生出蔡文军、飞哥这样瞄准这座金矿的人，更滋生出潜藏的诸多灰色产业。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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