│前言│ 今年小红书的变化很快，无论是政策还是平台的规则，而我们现在能看到小红书珠宝类目销售直线上升。对此，本文深入分析珠宝商家怎么在小红书形成自闭环，拿到更理想的结果。同时，拆解小红书珠宝赛道的增长趋势，分析人群画像，而且细分拆解了珠宝IP号的运营方法，希望可
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当降本增效、“裁员”广进成为一种新常态，越来越多大厂员工开始在社交媒体分享离职前后的生活。三年前流行晒“我在字节跳动工作的一天”和工牌，三年后最火的文案是“裸辞，更适合中国宝宝的医美”。不管是离职博主是更广泛意义的职场博主，都不是一条好走的路。
│前言│2024年，新的生意增量去哪里找?品牌在做内容前，首先要有流量渠道，放大你的内容，所以，在内容曝光前，如何拿到更大、更精准流量是关键，和你的销售额直接挂钩。通过最近跟很多学员沟通下来，他们将大部分钱花在做内容出爆款、找博主合作、投放等方式，进行引流和转化，甚至还有品牌开通了直播。窗口期会转瞬即逝，想入局的品牌商家们一定要趁早。
一直没怎么更新，我大部分时间都在做项目，今年最重要的任务，也是要做出一个能自营的项目做基本盘。我觉得同城市场会有机会，于是就做了相亲项目，花费了两个月时间，跑通了抖音相亲粉的流量，但是后端变现方面，拉一个团队做自营对于缺乏婚恋行业销售经验的我来说太难，最终综合权衡下，放弃了这个业务，转做小国学项目。关于风险问题，因为业务本身比较敏感，所以对于风险基本上有四个应对方法:有客诉秒退款、不威胁客户、寻有证的观观合作、收款到公户，基本上就没有太大的问题。
见实留意到越来越多品牌开始通过在小红书做私域提升转化了。令我们好奇的是，在这个以种草著称的生活方式社区里，究竟要怎么通过私域提升转化?我们联系了多家正在小红书上经营私域的品牌商家，其中一家告诉见实一个真香的结果:他们重点使用了小红书群聊，且群聊用户中的转化率是非群聊用户的300倍!这样的案例，在小红书并不是孤例。”「世大家」也提到，他们在�
今年618电商年中大促，直播带货领域出现两个热门话题:超级主播魔力消失，大力投入店播。有人统计了今年618期间多个平台超级主播动向，发现疯狂小杨哥等多名超级主播要么缺席，要么未能引发多少关注。倘使小红书店播形成自己的特色，也为“店播究竟怎么做”的行业难题提供了一种答案。
进入到夏季，又到了吃各种小吃的好时候，一些人喜欢吃小龙虾、嗦田螺，但需要提醒的是，有一种螺非但不好吃，更加不能吃，那就是福寿螺。据人民网科普”介绍，很多福寿螺体内都有广州管圆线虫等寄生虫。3、福寿螺的卵是鲜艳的红色或粉红色。
是不是小红书只适合卖女生产品?恰恰不是!其实关于男生的商品也卖的很火，比如只买男装的一初服饰，季度销售额就突破200W一、一初服饰简介小红书1.9万粉，发布1163条笔记，主要销售男士夏季裤子、防晒衣，商品价格在60-90元之间。其在简介也写出，源头工厂直供，七天无理由退换、售后无忧等卖点，简介即卖点打消用户购买疑虑。有转化的笔记后，持续模仿、拆解爆款内�
随着小红书对电商的扶持，不少个人店铺销量也节节攀升，近期在小红书刷到一个卖墨镜的个人店，销售额破200W+，今天来拆解户外防晒店个人商家。一、简介售卖平价墨镜，个人号，发文318篇，内容是图文和视频配合，目前小红书7100粉丝，转化路径从商品笔记转化到小红书店铺，店铺两款产品销量4W+起。图1:户外防晒店主页从第三方数据看，其近1个月涨粉3K多，卖货的同时，
网红“王妈”所属武汉荒野文化传媒有限公司的待遇问题成为了公众关注的焦点，相关话题“王妈公司待遇”和“王妈发声”迅速冲上热搜，引发了网友的广泛讨论。王妈在知名短视频账号@七颗猩猩i中，以一位为打工人鸣不平的灵魂人物形象深入人心，她扮演的角色是不当受气包的爽文保姆，深受观众喜爱。只有真正做到以人为本、关爱员工和粉丝，才能获得长久的成功和认可。
吴君君也许没想到，自己一家才刚刚突破15万粉丝的假睫毛店铺，每个月在小红书上销售竟然能超过百万。拿到红利的人老电商人蒋新，是国内外多个鞋、服品牌的代理商。（备注:文中蒋新为化名。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用，通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯，并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具，使阅读变得习惯性和上瘾。此外，BookSlice还提供AI问答功能，帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。
HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法，在不降低性能的情况下，实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式，能够显著减少时间消耗，提高图像生成效率。
WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显著减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。
ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目，旨在对音色进行稳定性评分和音色打标，帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源，支持在线试听和下载音色样本。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行，使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调，实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下，使用相同的模型运行多个分类器。
MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型，它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs)，这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格，显著提高了存储、渲染和模拟效率，同时实现了与先前方法相当的精度。
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式，以图文、动画、视频、语音等多样化内容，使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识，还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术，适合各种背景的学习者，旨在打造一个个性化的学习体验。
开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎，它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息，提供直接、精准的答案，并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型，专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术，提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域，如自然语言处理、知识问答等。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
