各位村民好，我是村长。村长几乎每天都在公众号分享赚钱的项目，而在抖音上，这些账号就更多了。比如名郑言顺（1480万粉）、比尔盖南(985万粉)、万能实习生(563万粉))他们会带你体验各种赚钱项目，甚至还会直接承包一天便利店、摆摊卖烧烤等等。那问题来了，这些靠分享和体验赚钱项
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在抖音，有个ID叫作Mortal”的网友，尽管没有发布任何作品，却拥有400万粉丝。这个网友的账号简介中只写了一句话：求复活卷轴一张没有就算了”，引起了人们的好奇。”ta求复活卷轴的留言引发了很多网友的共鸣，触动了人们对生命的思考和感悟。
又一位头部网红遭遇全网封禁。@Thurman猫一杯因《秦朗寒假作业本》视频遭到行政处罚，并被视频号、抖音等多个平台封禁，原因是“与同事共同策划、编造视频”。如果让卡思为猫一杯事件总结教训，那应该就是:从2024年开始，虚构剧情即使没有让任何自然人受到名誉或财产伤害，也要承担社会责任，轻则道歉掉粉，重则封号退网，这是头部博主们必须警惕的边界线。
相比于AI文字、图片，甚至是视频赛道，AI音乐生成一直是一个关注度比较低的赛道，但是其实，创业者们很早就开始进行尝试了。由Suno制作的开源AI生成工具Bark|图片来源:知乎2023年3月份左右，GitHub上就火了一个开源的AI音乐生成器Bark，拿了3万多个星标这个开源项目就来自Suno。Udio的出现让AI音乐这个相对小众的赛道的竞争愈发激烈了，现在看来，Suno已经占据了先手，Udio能否后来居上，我们还要拭目以待。
各位村民好，我是村长在绝对力量面前，所有的赚钱套路都不堪一击。今天和大家分享一个好物带货的案例，希望对大家有一些启示。01图文好物也能带货在抖音提到好物带货，大家立马想到的就是短视频和直播。但其实还有一种更传统的带货方式——图文好物带货。就是以图片的形式，分享产品的细节图片，一般3-5张，会配上一些音乐和文字，风格偏向小红书。因为大家平常
4000万粉丝的网红@猫一杯被彻底封杀了!我之前写过猫一杯这个人:所以这次猫一杯被封禁后，有不少粉丝跑到后台给我留言。为什么@猫一杯，会在一夜之间被全网封杀呢?起因是之前猫一杯视频里提到自己在法国巴黎一家饭店里，捡到了国内一年级小学生的寒假作业。没有所谓的捷径，只有你踩坑时才会后悔的代价。
4月13日，由国家商务部和海南省政府共同主办，以“消博聚新首发首秀”为主题的第四届中国国际消费品博览会于海南海口正式拉开帷幕。本届消博会有来自59个国家和地区、超过3000多个品牌参展，是亚太地区中规模最大的精品展，这也是聚焦消费品的国家级展会。Bio-MESO肌活更会秉承长期主义，不断深耕洞察油皮用户需求，以“人”为核心，利用母公司华熙生物和品牌科研优势，继续往“油皮消费者首选品牌”迈进。
今日，雷军在北京车展发布会上宣布，小米SU7已经锁单75723台，有许多网友关心，现在下定SU7会不会等待太久？小米汽车在小米SU7答网友问”中表示，将在6月达成月交付10000台，并持续提升交付速度，恳请大家能给我们一些时间和耐心，我们有信心小米SU7这样的好产品，一定值得您的等待。此前雷军还在小米投资者大会上透露，小米SU72024年交付目标是超过10万辆。
快科技4月20日消息，洛图科技（RUNTO）的在线监测数据显示，2024年首季显示器在线市场的平均价格为1072元，相比去年同期下降了38元。主流的价格区间仍旧集中在500-1000元，占据了47%的市场份额，这一比例较上年同期增长了5个百分点。该价格段的增长主要得益于原先1000-1500元价格区间产品的市场下移。 2023-2024Q1 中国显示器线上市场分价格段销量结构同时，500元以下的显示器产�
文|朱之丛约访张泽伟是很困难的。时间从周三推到周四，又延期到周末，一直到星期天晚上11点，他才终于接起电话。这欲望有怎样一个人间的姓名，大可以忽略不计。
最近在日常浏览TikTokShop榜单时，我们注意到一个熟面孔，出海运动休闲服饰品牌Halara。1月和2月，Halara在TikTokShop销售额排行榜上分别位于第一位和第三位。Halara作为此类品牌之一，创始团队较强的技术实力让其在锁定流行元素、快速跟进产品上具有一定优势，但重投放抢流量的思路明显不适合长线发展，Halara通过引入品牌人才建设品牌、培养用户心智，对Halara和所有的出海品�
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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