在日常社群运营中，品牌通常会遇到的的难点是:如何保持社群活跃状态，持续为转化升单提效?要解决这个难点，首先要明确:社群运营的核心是“人”，辅助因素是产品与服务。因此品牌在社群运营中，需要以用户生命周期为主线，挖掘群内用户共同需求，保证高质量内容与信息的输出，才能
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李佳琦近期掉粉百万，但带货销量未受太大影响。其直播间成功举办母婴节活动，观看人数超过1000万，点赞人数超过115万。特别是在网络互动中，主播们需要注意自己的言行举止，尊重和理解直播间的观众。
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常追剧的朋友会发现，同一部影片，不同平台、不同设备下观看，观感是不同的。不同平台在内容制作上的标准和规范性就不统一；其次，显示设备的硬件能力也会影响画面效果；最后，如果软硬件标准无法达成匹配，影像就无法与设备兼容，视听体验也会大打折扣。双方将秉持共筑大屏高品质画质的核心使命，不断加强技术创新，吸引更多的行业从业者为推进国内行业标准做出努力，力求无损还原艺术创作，让高品质视听体验走进千家万户。
中秋节是中国人的传统节日，月饼是中秋节的象征和必备食品。月饼的高热量、高脂肪、高糖分也让很多人担心影响健康，尤其是对于糖尿病患者和减肥者来说，吃月饼更要慎重。月饼是中秋节的美味佳肴，但也要适可止，才能享受健康的节日。
Z世代生活节奏越来越快，无论攒局、逛街还是旅行，都是换套衣服，说走就走。不过要是碰到阴雨天，就连一些贴身小件衣物都很难晾干，买台烘干机又太占空间，这时，一台小件烘产品刚好能解燃眉之急。面对年轻人多元化的生活方式，Leader都已经准备好了适配的解决方案，无论求学、旅行还是上班、居家，Leader都希望年轻人以最好的状态享受当下，也享受快节奏下的慢生活。
相关专家表示，我国居民营养不足的问题得到了持续缓解，但超重肥胖等问题值得关注。我国成年居民超重肥胖率已超50%，高油高盐摄入在我国仍普遍存在。儿童青少年每周至少3天的增强肌肉力量或骨健康的运动，至少掌握一项运动技能。
凤凰网科技讯北京时间10月9日，美国科技公司职场社区Blind的调查显示，热门人工智能芯片公司英伟达的华裔CEO黄仁勋是美国最受员工欢迎的CEO，支持率高达96%。硬盘制造商西部数据CEO大卫格克勒则成为最令人讨厌的CEO，支持率居然为0。美国媒体指出，支持率靠前的科技公司CEO往往有一个财务共性:公司股价在2023年大幅上涨。
广西玉林一段狗子打吊针视频引发关注。画面中6条狗子乖乖趴在地上，排着队集体吊药水，场面让人难忘。在品尝月饼时，可搭配一壶花茶、绿茶、乌龙茶；最好喝点酸性饮品帮助消化，去油腻。
将于9月23日揭幕的杭州第19届亚运会备受世界瞩目。作为新增项目之一的电子竞技，格外受到关注。成为亚运数字火炬手的方法也很简单，智能终端用户只需通过“智能亚运一站通”支付宝小程序进入“薪火相传”，点击“挥一挥，传火炬”，就可以成为杭州亚运会“数字火炬手”。
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。
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。
