在线下卖场流量减少的大背景和消费者购物习惯线上化的大趋势下，不少成立已久的成熟企业纷纷或被迫，或主动地选择进军抖音电商。一方面是看到了抖音电商的巨大潜力。以好物年货节为例，开售仅4小时，交易额破百万的商家就有235个，动销商品数同比去年增长89%。另一方面则是抖音电商
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抖音小时达正在受到更多关注。这既包括抖音自身的基础设施建设，也包括从抖音长出的即时零售新品类。注:头图来自沃尔玛2020年超级碗广告「FamousVisitors」。
抖音电商发布治理网络诈骗行为的公告称，近日，平台在日常巡查中发现，有少数不法分子在线下散发所谓“抖音购物卡”“抖音商城购物卡”，以“免费赠品”“优惠价格”“幸运抽奖”为噱头，诱导用户扫描后骗取其个人信息，实施诈骗行为。抖音电商强调，平台从未发布上述“购物卡”，并提醒广大用户提高网络安全防范意识，对各类所谓“购物卡”“商城购物卡”提高警惕，切勿泄露个人信息，避免造成个人财产及其他损失。五、散布“刮奖”卡片:诈骗分子散布“刮奖”卡片，诱导“中奖”用户扫码“领奖”，填写个人信息，实施诈骗。
当低价、平替成为人们日常生活频频出现的关键词时，消费者开始将追求性价比、心价比放在第一位，价格力也成为各大平台经营新规划。面对新变化、新趋势，许多作者小伙伴开始对经营产生疑惑:流量在哪?粉丝、销量怎么涨?我该怎么做?别担心，抖音电商正在积极规划，帮助广大电商作者调整经营思路、找准新的发力方向。2024年，平台将价格力作为重要指标，助力作者构建“价格力”优势，在激烈竞争中打开突破口，赢得经营主动权。
品质生活成为许多人的消费关键词选择进口商品也正逐渐成为大众主要的消费方式之一。截至2023年，中国跨境电商用户规模1.68亿，最终消费支出全球第二。抖音电商金产地海外计划还将进入更多特色海外产区，助力每一位想要收获生意增长的商家，通过擦亮「金产地」海外名片，收获生意增长。
通过直播、短视频、橱窗、图文多渠道带货获得收入的抖音电商作者超884万人，电商作者短视频播放量破万亿，电商作者直播间总看播数超4000亿。以服饰行业为例，服饰商家和电商达人建立合作已达8000万人次，商达合作产生的服饰品类订单量48亿，商达合作产生的服饰生意增长84%。围绕“超值天团”活动，平台将持续加码政策、资源扶持，通过超百亿曝光、亿级流量支持等举措，帮助参与活动的作者和商家获得更好的流量爆发与生意增长。
快科技4月14日消息，雷军今日早间在线发文提问道：过去3年，我竭尽全力，努力为米粉朋友们造辆好车，终于交了第一份作业，大家满意吗？对此，网友们也是热情回复，曾花费35万元购买小米产品，有着最强米粉”之称的吴向宇表示，超越期待！ 爱车之人狂喜”。还有网友表示：昨天来了0-100加速，感觉灵魂出窍了”、非常满意，比想象中还要好很多，各方面细节都考虑到了，还送了超级大礼包”。此外，雷军此时又成了超级许愿池，网友们也向雷军表达了对小米汽车的期待。比如，有希望小米汽车出MPV和小米SU7猎装版的，网友们甚至把渲染图都制作了
盘点抖音头部美妆主播不知道大家还记不记得前段时间自曝交税近一个亿的抖音网红?她就是潘雨润。今年3月，潘雨润曾公开个人所得税纳税纪录，其纳税金额高达9503万元。挣得越多，交税越多，彼时有网友表示，“九千万的税，个人所得税最高税率百分之四十五，说明年收入超过2个亿。”据了解，潘雨润是一名美妆博主，在抖音拥有788.3万粉丝，其纳税金额近一个亿，也让�
生成式人工智能正在成为Meta的新赚钱重点，但该公司首席执行官马克·扎克伯格承认，这项技术目前还无法快速产生利润。在周三发布的第一季度财报电话会议上，扎克伯格向投资者传达了这一信息。扎克伯格表示，生成式AI可能需要几年时间才能成为真正的赚钱项目，但他相信这项技术最终将成为Meta的重要收入来源。
今天京东官方正式宣布，京东小时达再次降低免运门槛，购物满29元可免运费。凡带有满￥29免运费”标签的商家，均可实现下单满29元即免运费，最快30分钟送货上门。最重要的是还不限次数，用户不用再拼单、凑单，即买即享不用囤，非常方便。
【新智元导读】OpenAI机器人理解力虽强，却无法进行非语言交流。哥伦比亚大学华人团队打造了全新的机器人Emo，不仅可以提前预测和模拟人类表情可以进行眼神交流。他是哥伦比亚大学的博士生，专注于机器人和机器学习的研究。
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。
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