昨天刷到柴大采访豪车老纪妈妈的视频，短短不到100米的街道，有老纪5个餐饮品牌，从早餐、中餐、海鲜、烧烤等品类。换句话说，只要你经过这条街，想吃饭，老纪都能赚到钱，我把这种行为，叫作封杀品类，一旦封杀品类，基本就拦截了用户需求，这个需求不仅是现在，更可怕的是未来。
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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。
“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。
曾凭借一则“哪里不会点哪里，soeasy，妈妈再也不用担心我的学习”广告走红的“点读机女孩”高君雨，被网友发现其微博、抖音、小红书等社交账号均出现异常状态。高君雨的微博账号因违反相关法律法规，目前已被禁言。这位曾经因一则广告红遍大江南北的“点读机女孩”，如今却遭遇了这样的困境，让人不禁感叹世事无常。
小红书博主“练功少女”发布了一条图文笔记，内容是9张相同的小女孩和猫对视的插画，配上一段人生感悟——“人生是用来体验的，不是用来演绎完美的”。这一作品在小红书上迅速走红，获得了2.6万次点赞和1.5万次收藏。它们传递出某种情绪或观点，比如“拒绝内卷”，或是一些令人会心一笑的语录，从引起了用户的共鸣。
抖音小时达正在受到更多关注。这既包括抖音自身的基础设施建设，也包括从抖音长出的即时零售新品类。注:头图来自沃尔玛2020年超级碗广告「FamousVisitors」。
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。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
