据报道，TikTok正在美国邀请新的卖家测试其内部购物功能，为他们提供大量的运费和销售补贴，并向用户提供优惠券以促进卖家的销售。
TikTok邀请新的美国卖家在其应用上创建商店，并通过视频和直播中的可点击链接推广他们的商品。为了吸引新的卖家和鼓励用户在应用内购买，TikTok还提供了免费送货，并全额或部分补贴了商品促销折扣。
同时，TikTok还推出了新的网红营销渠道。该平台正在测试一个针对美国内容创作者的联盟营销计划。创作者可以通过视频、直播和个人资料等方式推广产品，从中赚取推动销售的佣金。
据悉，TikTok推出的“应用内购物功能”将会在品牌的个人资料旁边显示一个购物袋图标，用户可点击进入浏览带有图片、视频、描述和价格的产品目录。用户还可以将来自不同商店的产品添加到同一个购物车中进行付款。
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当地时间4月19日，特斯拉CEO马斯克在社交媒体平台X发文明确反对美国禁止TikTok，其表示：我认为TikTok不应在美国被禁，尽管相关禁令可能会让X平台受益，这样的做法有悖于言论和表达自由”。今年3月13日，美国众议院投票通过了一项保护美国人免受外国对手控制应用程序侵害法”的法案。本月18日，TikTok就上述最新动向回应称，美众议院以涉对外人道主义援助的法案为掩饰，�
TikTok在欧洲推出的轻量级应用TikTokLite遇到了监管障碍。该应用程序包含一项奖励功能，允许用户通过观看视频、点赞等操作获得虚拟货币"硬币"，并兑换亚马逊优惠券或贝宝礼品卡等物品。这一举措也意味着欧洲用户将无法再通过该应用每天额外赚取约38美分的收益。
市场上出现了有关字节跳动有意出售TikTok的传闻，甚至传闻称沃尔玛可能成为潜在买家。字节跳动迅速做出回应，通过官方声明坚决否认这些报道，并明确表示没有任何出售TikTok美国业务多数股权的计划。事实和法律将站在我们这一边，我们也必将取得最终的胜利。
TikTok在海外市场的惊人表现，让人们不禁为之侧目。这个社交媒体平台不仅数据强悍已经成为全球备受喜爱的社交平台之一。PingPong将助力卖家找到新的发力点，抓住全球化发展的新商机。
凭借高度年轻化的人口结构，东南亚逐渐成为全球经济增长最快的地区之一。聚焦年轻化市场带来的电商发展势能，据谷歌、淡马锡与贝恩联合发布的《2022东南亚数字经济报告》显示，2017至2022年的五年间，东南亚电商GMV从109亿美元跃升至1310亿美元，年复合增长率高达64%。围绕全球电商新浪潮，PingPong邀请50行业大咖亲临现场分享成功案例，深度分享并解读前沿运营策略，并聚
TikTok确认将推出照片分享应用TikTokNotes。许多外国网友在社交媒体上分享了TikTok应用的弹窗截图，从中可以看出TikTok即将推出这一新应用。这些举措都旨在进一步丰富TikTok的内容生态，满足不同用户的需求。
日前，社交平台X拥有者埃隆马斯克，公开发文反对禁止TikTok。TikTok不应该在美国被禁止，尽管这样的禁令可能会让X平台受益”，马斯克表示，这么做违背了言论和表达自由，这不是美国所代表的价值观。该法案还被纳入了美国一揽子对外援助计划中，使得参议院需要比单独法案更快地审议该提案。
随着数字技术对经济贸易的影响深入，数字贸易所触及的服务模式和业态趋势愈发朝着高附加值、高技术含量、自动化定制化方向发展，全球化贸易程度也进一步加深。以跨境电商为代表的贸易新业态增长势头强劲，在我国稳外贸建设中发挥着愈发重要的作用。PingPong将继续拓展数字服务在跨境支付领域中的创新运用，帮助更多的出口卖家实现数字化协同发展。
作为海外市场不容小觑的流量池，月活人数超10亿次的TikTok有着巨大发展潜力。凭借个性化的内容推荐和多元化的变现方式加持，TikTok有潜力成为跨境电商和外贸新业态增长的“流量风口”。期待能够有越来越多的跨境电商卖家能够抓住时代机遇，走出国门迈向新蓝海。
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�
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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。
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。
