《集五福so easy！支付宝钻石会员可领三张福卡》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
2019年的支付宝集五福活动已经开启，和往年一样，支付宝官方推陈出新，大家集福卡的方式也多了不少，比如AR扫任一福字或扫身边好友“五福到”手势、蚂蚁庄园中收取金蛋、参与蚂蚁森林浇水活动、朋友之间转赠等均可得到福卡...
很多人可能还不知道自己是不是钻石会员，打开支付宝，点击下方的“我的”，然后点击上方“支付宝会员”部分就能看到自己的等级...
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“近半年来，泛财商作者开号量涨了6倍，万粉以上创作者数量增长53%，泛财商内容月均播放量增长了18倍。还有超150家券商、基金公司入驻蚂蚁财富号，为用户提供财商教育、陪伴服务，各机构、创作者发布内容一年增2.5倍。符合平台心智的泛财商内容已然在高速增长中打响了支付宝内容化的第一枪，在如今各种App平台都布局短视频的大前提下，如何精耕细作让合适的内容找到“肥沃的土壤”成为了新的命题沉淀多年的支付宝已然给了泛财商内容肥沃的生存土壤，“数字生活助手”的形象也将为流量商业化带来更大的想象空间。
如果小米SU7充电枪解锁功能出现故障，怎么解决呢？小米汽车官方进行了解答：如果用户充电枪出现解锁故障，可以使用应急解锁拉线进行解锁。如果仍然不能拔枪，再使用应急解锁不迟。
支付宝被曝推出了新的AI产品!量子位了解到，支付宝对一款AI智能助理进行灰度测试。这款AI产品入口，就在支付宝最核心的首页位置，但又隐藏得较深。你被灰度到了吗，欢迎分享你的体验和感受。
第135届广交会现已开幕，来自200多个国家的采购商齐聚广州。蚂蚁集团发布五大新服务，全力支持广交会，为入境宾客提供便利、顺畅与丰富的参会与消费体验。支付宝表示，未来还将联合各方继续优化服务质量，助力入境宾客畅游中国，加深中外经贸往来。
过去一段时间，字节飞书裁员千人，游戏业务也被重整和出售。但在其他业务大力收缩的同时，抖音支付仍在衔枚疾进。抖音支付进军线下，不仅会给抖音生活服务及整个字节带来助力，也有可能成为又一场巨头战争的开端。
支付宝正在悄悄推出一款全新的AI智能助理产品，正在进行灰度测试。这款AI助理隐藏在支付宝首页右上角的加号菜单中，如果你幸运地被纳入灰度测试范围，就能看到"智能助理"的入口。不过一旦正式上线，相信必将为支付宝用户带来更加智能化的使用体验。
如今逢年过节发红包成了一种主流祝福方式，支付宝甚至还推出了创新的口令红包”，增加新玩法。这种红包发送时需要发出者设定一个口令”，相当于是密码，接收方不论是何人，仅需输入口令就能领取红包，这也导致了一些乌龙事件”。在此也提醒大家，一定不要随便尝试口令红包，即便误领也要退回，以免承担法律责任。
微博热搜上出现了一则令人关注的消息——“支付宝崩了”。众多网友纷纷表示，他们的支付宝无法正常使用，包括蚂蚁能量收集等功能都受到了影响。值得欣慰的是，经过一段时间的紧急处理，已有大量网友反馈称支付宝已经恢复正常。
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。
最近支付宝扫码领红包”又火了，各种群里刷屏，据说能领到几十甚至上百元的大红包。支付宝对此进行了确认，并表示：是真的，这次咱们红包有点大，最大有888元。公开数据显示，作为国内最大的服务型超级App，支付宝已有10亿用户，提供超过8000种服务及150个服务场景，每天有近7亿人次使用生活服务类小程序，平台已成为出行、医疗、理财等各大垂类人群的聚集地。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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