2020年，互联网巨头们再次把目光聚焦于短视频。自2016年起，打造商业变现闭环成为坐拥庞大流量入口短视频平台的核心要务。在逐渐完善的生态体系下，平台广告、直播电商等变现模式应运而生，短视频这块蛋糕也愈发诱人。快手、抖音是其中的佼佼者，2020年11月5日，有媒体报道称快手正
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在今日盛大举行的2024Create百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏发表了振奋人心的演讲。随着AI技术的蓬勃发展，如今即便不会编写代码，人们也能创造出丰富的应用;无需编程，亦能打造智能手机，AI正掀起一场前所未有的创造热潮。这些令人振奋的数据不仅证明了百度在AI领域的领先地位，也预示着AI技术将更加广泛地应用于各个领域，为人们的生活带来更多�
各位村民好，我是村长今年真的要拍短视频了!再不拍，普通人，就真的没有赚钱的机会了!01写作5年有了巨大收获从2019年8月份起，我写下了十里村第一篇文章《好物圈:无好物，哪有圈!》但从那一刻开始到现在，我写作已经五年多了。2012年8月份公众号诞生我过了七年之后，才开始写公众号。如果你还想做的话，希望你有更多的耐心，因为村长依然相信短视频是当下最有效的获客、销售变现方式。
随着国家对乡村振兴战略的不断深化和推进，新媒体平台，尤其是快手这样的“短视频直播”平台，已经逐渐成为促进乡村发展的重要推手。平台不仅为农村地区提供了展示自身特色的窗口成功地激发了乡村经济的活力，成为推动农业和乡村发展的新引擎。双方将携手并进，共同探索新媒体在乡村振兴中的巨大潜力，为农村经济发展注入新动力，开启乡村振兴的新篇章。
在这个世界读书日，莫言向广大读者发出了一则诚挚的呼吁。他希望大家能够暂时放下心中的焦虑，减少刷短视频的时间，转投入到阅读中去。他呼吁大家回归阅读，享受文字带来的深度与宁静，让阅读成为我们生活中不可或缺的一部分。
在中国互联网三十周年座谈会上，周鸿祎与老友马化腾相聚，马化腾称赞周鸿祎是一位出色的网红，他的短视频制作得相当不错。周鸿祎曾表示，创业者和企业家都应该学会成为网红，因为如今人们的注意力已经被短视频和直播所吸引，如果企业没有网红代言，产品很难被大众所了解。阿维塔CEO、吉利副总裁杨学良、Hyper昊铂、东风纳米高管等都纷纷推荐自家的汽车给周鸿祎。
天空一声巨响，王妈闪亮登场。在这个速朽的时代，它们总是很快会消退，但下一场梦，又会马上袭来。
“趁着父亲沉迷钓鱼，英国归来的二叔，迅速执掌大权，把我流放到新疆分公司......”近日，一位企三代的自制“短剧”——“毛巾帝国”在抖音上火了。在短剧第二集“播出”后，这位企三代的抖音账号——@毛巾少爷，在三天内就涨了5.9万粉，累计播放量超百万。这些接班人的IP故事仍将继续，不知道下一个出圈的会是谁?你喜欢哪位“继承者”，欢迎留言讨论。
快科技4月10日消息，据媒体报道，对于京东近期正在内部重点讨论如何布局短视频领域的消息，京东回应称该消息属实。同时京东还表示，将投入10亿现金和10亿流量作为奖励，吸引更多原创作者和优质内容机构入驻。据相关负责人表示，优秀的视频创作者是推动内容生态繁荣的重要力量，京东拿出奖励是为了招募更多优秀的达人和机构入驻，产出更专业、有趣的内容。数据显�
百度智能云与迪思传媒合作开发的AI视频创作模型D&S-AlVideo正式上线，并集成至迪思AI智链。D&S-AIVideo凭借其强大的计算与数据分析能力，可以实现对海量视频素材的智能拆分与标签配置，并依托迪思AI智链的生文模型，实现视频的一键生成。迪思传媒已经将一念用于营销活动中，如只需告诉一念“帮我生成一个，大模马自达CX-50的视频宣传文案”型即可生成脚本、深度理解内容、进行画面抽取、匹配音乐、字幕、配音，5分钟内生成一支符合短视频平台的竖版创意视频。
在被大规模采用后，Sora的推理成本将很快超过训练成本。OpenAI推出的Sora模型能够在各种场景下生成极其逼真的视频，吸引了全世界的目光。视频内容的创意驱动了对OpenAI的Sora等模型最直接的需求。
NextChat是一个多功能的AI聊天服务平台，支持与领先的大型语言模型（LLMs）兼容，允许用户轻松部署团队范围内的AI辅助工具。它提供了一个优雅的用户界面，集中管理所有数据，并提供统计追踪团队AI使用情况的功能。此外，它还包括反馈分析工具，帮助用户聆听并分析其受众。NextChat支持OpenAI和Gemini模型，是一个面向所有人的AI基础设施，旨在提供个性化的AI聊天服务。
Spark是一款智能、专注的电子邮件应用，帮助您掌控收件箱。通过智能筛选，快速了解重要内容，并快速清理其余邮件。Spark还提供AI助手帮助您快速编写完美的电子邮件。
Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案，支持多平台，帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储，确保隐私和轻松访问，同时支持多种尖端人工智能模型，提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能，释放创造力，支持Markdown、引用、令牌估计等功能，为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用，它通过高速API服务器提供极速体验，支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务，如文本生成、图片生成等，显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能，如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前，产品在Mac App Store上免费提供，但提供App内购买项目。
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。
