11月15日消息，辛选集团今日公布的双十一战报数据显示，10月22日至11月12日（辛选双十一周期），辛选30余名主播直播近百场，为1600多个品牌带货，SKU超3万;累计带货1.16亿单产品，其中销售额破亿的直播有18场。
在辛选双十一销量前十的品牌中，朴茗雪品牌螺蛳粉排第3位，最高单场销量超322万单、8000万包;国货品牌凯利来第4位，最高单场销售额超2600万元，销售量285万单。此外，辛选直播间迄今已孵化出几十个优质自营品牌，超10个自营国货品牌销售额破亿。2018—2022年，辛选累计销售额前十的自营品牌已累计销售2亿单，其中累计销售额超5亿元的有8个品牌，包括棉密码、奢貌、MRSIMBA等。
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48小时看成败，72小时定生死，几乎已经成了汽车行业的新游戏规则。在这套游戏规则之下，进入2024年，拼流量、拼关注度，早已成为车企在降价之外，另一有效促销手段。
“辛选没有大家理解的那么赚钱!”38节大促结束一周后，快手头部主播辛巴突然宣布要淡出带货直播间。他完成了龙年首播，第三方数据显示，这场直播上架了近200款产品，累计销售额超5.4亿元。2024年会有黑马闪现吗?卡思仍然保持期待。
近日有温泉度假村为了吸引游客，在顾客不知情的情况下，把游客们正在泡温泉的画面进行直播。顾客可以通过维权保护自己。消费者可以要求侵权商家以停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等方式承担责任。
最近发生了一起消费者在泡温泉时被商家未经同意直播入镜的事件。消费者发现自己成了别人手机屏幕上的“风景”，引起了广泛关注和讨论。商家在进行营销宣传时应尊重消费者意愿，建议事先协调找愿意参与直播的消费者，避免侵权行为发生。
小米汽车首款车型小米SU7发布后，很快就成为车圈顶流，几乎每天都能在热搜上看到SU7身影。小米SU7的热度也传到了友商那里，比如多个保时捷直播间被米粉”挤爆。网友们适度玩梗，疯狂刷屏是对其他品牌和车粉的不尊重。
小米SU7已于昨日晚间上市，但小米SU7在网上的热度丝毫未减，流量甚至外溢给了其它品牌。有网友发现，多个保时捷汽车的直播间，涌入了大量米粉”，这些网友齐刷小米汽车，并询问主播一些小米汽车相关的问题。需要提醒网友的是，在其它品牌直播间发布对比小米SU7的言论无伤大雅，但若是影响其它品牌正常直播的话，就有些不够文明了，网友在调侃玩梗之余，尽量不要影响其它企业员工的工作。
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
一场春雨让麦苗显得更加青翠，00后三农创作者由硕不顾泥泞，迅速跑到麦田并打开手机镜头:“都说春雨贵如油，可这回老天爷手一哆嗦，把香油可倒多了。这场雨对即将拔节孕穗的小麦有什么影响吗……”一旦说起农业知识，他的话匣子就关不住。作为数字经济带动乡村振兴的重要推手之一，快手也将继续为返乡创业的年轻人赋能，在希望的田野上创造更加多元的发展可能性。
小米SU7发布后，其受关注程度异常高涨，甚至连竞争对手的直播间都被淹没”。不少网友涌入保时捷、领克、极氪、比亚迪、吉利等汽车品牌的直播间，疯狂刷着小米SU7”的弹幕。刷小米SU7的弹幕和送小米的礼物是对该品牌产品的支持和喜爱，是对品牌价值的认同和宣传。
3月29日消息，近日，小米竞品哪吒汽车直播间涌入大量米粉，直播间弹幕狂刷小米SU7。弹幕上网友刷屏表示像小米汽车，主播回复网友表示：哪里像，接近5米的车长，接近3米的轴距，接近2米的车宽外加风火轮。”当看见网友在直播间刷屏我爱小米时，主播破大防重复大喊：我爱哪吒！我爱哪吒！这里是哪吒汽车直播间！”近日，哪吒汽车的投资人周鸿祎直言批评哪吒汽车老�
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。
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。
