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随着互联网短视频营销的持续发展，玫莉蔻品牌也在2023年迈入了抖音同城的新蓝海，同时也为线下实体店注入了全新的动力。借助直播和短视频的强大势能，玫莉蔻不仅成功提升了品牌的市场影响力，也为门店带来了络绎不绝的客流。作为美业的玫瑰护肤践行者，玫莉蔻始终不忘初心，秉持合作共赢的精神，与线下合作商携手并肩，共同探索美业发展的新路径。
在湖南这片热土上，有一家名叫电多多网络科技的企业，以其惊人的成长速度和卓越的服务质量，在短短几年内便成为新媒体行业的佼佼者。电多多网络科技从2018年成立之初的共享设备服务，到2021年成功转型为抖音本地生活酒店板块的全案运营服务商，每一步都走得坚定而有力。背后少不了创始人陈总敏锐的市场洞察力和勇于变革的决心。而在这个过程中，探迹的出现，更是
在商业逻辑里，比吸引用户更难的，往往是留住用户。从去年爆火的淄博、哈尔滨，到今年的天水、开封，既让人看到流量巨浪奔涌而来的“泼天富贵”，也让人看到浪潮退去后的“静水流深”:如今，淄博的烧烤摊依然灯火通明，全 网畅销的淄博小饼、炒锅饼，说明大众依然铭记这座城的烟火人情;与此同时，冰雪消融后的哈尔滨也迎来春光，尽管没了冬季的人山人海，可冻�
凯迪拉克近期发布了一组别出心裁的“椰树风”海报，其焦点正是即将于4月上市的全新中型SUV傲歌（OPTIQ）。这组海报不仅吸引了众多消费者的目光，更在业界引起了不小的波澜，因为它似乎有意无意地指向了小米汽车的新款SU7。不少网友纷纷表示，凯迪拉克的这波操作几乎将“针对小米汽车”写在了脸上，其意图可谓一目了然。然而，面对这样的争议和批评，凯迪拉克却显�
小米汽车可能没想到，正当自己被老板雷军带飞的时候，突然被一个小姑娘“轰了一炮”。抖音博主“大力仑爱吃蔬菜”一句魔性的“长城~炮~”，不仅让自己30天涨粉301万成功带火了长城汽车旗下的皮卡品牌长城炮，让长城股价一度暴涨180亿元。至于谁能笑到最后?让我们拭目以待。
江苏泰州海陵公安网安大队成功侦破一起以冒充外卖骑手为手段，通过虚假摆拍吸引流量的案件。嫌疑人张某，尽管从未涉足外卖骑手行业，却出于追求网络关注度和流量的目的，精心编造了一系列关于骑手低薪、平台扣款的虚假内容，并通过摆拍的方式制作成短视频。我们期待通过警方的持续努力，能够进一步净化网络环境，保护广大网民的合法权益。
快科技4月17日消息，近日中国网络视听节目服务协会发布加强行业自律 打造健康生态倡议书”。近一段时间以来，接连出现个别MCN机构为博取流量炮制虚假内容、传播网络谣言、恶意欺骗网民的问题，造成恶劣影响，遭到各方谴责。倡议书号召MCN机构及从业人员自觉恪守网络传播底线，坚决向虚假内容说不”，向唯流量论”说不”，向违背社会公序良俗、影响行业健康发展的�
去年，一顿烧烤带火了淄博;今年，一碗麻辣烫带火了甘肃天水……我们常说，唯爱与美食不可辜负，这不，以爱为媒，在河南，一个人带火了一座城。近日，河南开封万岁山武侠城的“开封王婆”成为抖音的“流量黑马”，其抖音10天涨粉超233万，#王婆说媒#、#开封王婆#、#开封王婆太有梗了#等抖音话题的累计播放量超60亿次，且多次登上抖音、微博热搜。“王婆”的扮演者名
近日，网络上疯传一段视频，内容为一名初来乍到上海不久的年轻人，竟以50元的价格在上海租到了一间仅1㎡的“房”。视频中，他描述了自己在狭小的空间里生活的艰辛:睡觉时腿无法伸直，白天需前往公厕解决如厕问题，晚上则使用瓶子替代，而洗澡则只能依靠湿毛巾简单擦拭。然而，事情的真相并非如此简单。经过深入核查，发现这起事件背后隐藏着流量的操纵。原来，�
网信办发布关于开展清朗整治自媒体无底线博流量”专项行动的通知，在全国范围内开展为期两个月的专项行动。聚焦“自媒体”无底线造热点蹭热点，制造以假乱真、虚实混杂的“信息陷阱”等突出问题，从严整治漠视公共利益、违背公序良俗、扰乱公共秩序，为了流量不择手段、丧失底线的“自媒体”。运用煽情化表达手法，配以抓人眼球的标题和封面，制作发布要素不全、真假难辨、质量低下、公共价值缺失的信息内容。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
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。
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