6 月 16 日，易观分析发布《 2022 年中国露营市场专题洞察》，预测 2022 年露营市场规模将达到 528 亿元， 2030 年泛露营参与人口将达2. 1 亿。报告对露营走红的深层次原因进行了剖析。分析认为，露营从传统的功能性露营向生活美学式露营转变，以及年轻人追求更多旅行新玩法等一系
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四月的春天生机盎然，是特别适合露营的季节。作为年轻人追求自然、释放压力的新方式，“露营热”具备短途化、聚集性低、亲近自然等特征，是今年春季户外活动的首选。露营是今年春季户外活动的新风尚，无论是想要释放压力的年轻人是想要与家人共度美好时光的朋友们，都可以尝试这种轻松、自在的休闲方式。
多个独立消息源透露，小红书正悄然推进其在人工智能领域的布局。其AI创新领军人物张德兵所领导的大模型团队，已在内部产品中进行了自研通用大模型基座“小地瓜”的灰度测试。这一举动无疑进一步印证了小红书在AI领域布局的决心。
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
五一出门旅游，如果你在做攻略时，遭到搭子连续否定，别急着与对方battle，可能是你俩参考的平台不同。人们出游做攻略时，经常会在美食、美景的选择上，分成“大众点评党”和“小红书党”，两派在各自平台浏览后，推荐的往往大相径庭。面对小红书的咄咄逼人，大众点评并非难以招架;关于出游时的美食、景点选择，潘哥与家属之间，也许还要再battle一下。
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。
“听说你很要强，以后你不用再要强了，因为你的强来了。”这句曾流传于相亲市场里的土味情话，被“好事儿”的网友们安置在了华强北的头上。屏幕耳机的背后，是依然跃跃欲试，等待着下一个新机会的商家们。
哪些商家在小红书突围?据新播场整理的小红书3月店铺热销榜，排名前三的商家月销售额已突破2500万上榜的的商家月销售额均不低于1000万。对这些店铺进行研究之后，可看到有以下两个特点:第一，从上榜店铺的类型来看，除了“儒黛家居旗舰店”是家具店铺之外，其他店铺均为服饰、美妆和零食类。但无论如何，这都无法阻止小红书成为众多机构和商家抢滩的新阵地。
在这个人人是探店博主的时代，中腰部探店博主陷入到极度内卷之中。2018年，抖音成立POI团队开始探索“本地生活”赛道，两年后，抖音建立本地探店达人体系，达人探店视频开始风靡短视频平台。对于探店博主来说，借助快手、小红书、支付宝平台级活动和流量分成的双重价值，是全新的机会。
如何在小红书低成本起盘?是很多个人商家经常问的问题，个人商家是小红书最多的商家，她们有产地、货源、价格等优势，但没有充足的预算投达人和广告。对个人商家言，核心是拿到更多的自然流量，小红书站内转化，全域外溢。看你当前的实际情况，如你一直以付费打法做，就完全可专业号千帆/聚光，若你自然流量获取能力强，有专门的运营人员，就可以批量薅官方自然流量，矩阵化批量化进行。
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。
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章，具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接，可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
Effie是一个写作工具，提供了列表制作、思维导图、笔记记录、有重点的标记式写作等功能。它的主要优点是可以将思维导图和大纲用于可视化想法，并且提供了简洁的写作环境。Effie的定位是提高写作效率。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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