各位村民好，我是村长。很多人十分好奇，一个专业的MCN机构，是如何标准化进行内容流水线式生产的。今天村长就简单和大家拆解一下，当然不一定对，毕竟每家都有差异。但核心想告诉各位两点:其一相比于个人，机构在内容生产上有成熟的团队、方法论和资金。其二当下内容赛道的竞争是
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12-20
巨鲸也难以在一片有限的海域里无限生长。这很像腾讯游戏当下的处境——在一个用户数量逼近天花板、存量竞争日益加剧的市场里要努力在巨大体量的基础上做出新的成绩。“你能想象抖音小游戏去快手买量吗?但微信可以。
迈入2024年，我们发现，超休厂商的自救之路上开始出现了一种新思路，相较于以往加重度玩法做出变现点，今年有几款游戏纯靠休闲玩法，突破以往流水上限。如今年年初我们的选题《一个解绳子的游戏，怎么就迅速千万月流水了?》中，来自Rollic的「TwistedTangle」，最近30天流水已经突破280万美元，约合2015万人民币。这一新方向体现了超休厂商在面对新环境下顽强的生命力这些新品的思路，希望能够给开发者有价值的参考。
网易和暴雪，官宣“复婚”了。距离《魔兽世界》的停服过去400多天，网易游戏的一条微博登上了热搜:“我们很荣幸能与暴雪娱乐再次携手，将暴雪游戏重新带回国服。姜洋并不害怕竞争有多激烈，在他看来，游戏工作室门槛高不高，能否生存下去，更多取决于工作室负责人对游戏的理解和对客户需求的满足，“不能踏踏实实做事，不能满足客户需求，得不到客户认可的，迟早会退出”。
拥有供应链能力的MCN机构，是当下颇具竞争力的一种类型。在MCN机构增速放缓，红人竞争加剧的当下，越来越多的机构意识到，作为MCN中间商的价值已经在被不断弱化。你如何看待“MCN机构加注供应链”现象，欢迎留言讨论。
今年的独游黑马，来得实在是太快了。2022年9-10月，他们在Steam上架了《SuperKill-BOI9000》《福西法地牢》的demo。之所以想到异步自走棋，是因为他们当时玩了挺久《SuperAutoPets》，有了些想法:在市面上常见的同步自走棋游戏里，玩家不能只顾着自己发育得盯着对手的builds，以及倒计时，更有PvP竞技味儿，但也更紧张;但在《SuperAutoPets》这种异步游戏里，玩家能按自己的节奏走，虽然竞技刺激感少了些，但不用等对手，也不会被倒计时催促，是一种更放松的自走棋体验。
去年，主打“真便宜、无套路”的京东采销直播一跃成为行业“黑马”，展现了京东在内容赛道上的能力。为进一步巩固与拓展内容领域的领先优势，4月10日，京东正式宣布将投入十亿现金和十亿流量作为奖励，吸引更多原创作者和优质内容机构入驻，以优质内容为用户带来更加优质的消费体验，并助力品牌商家寻找新增长点。现金+流量“真金白银”投入 打造优质内容创作者
闹得沸沸扬扬的小学生秦朗巴黎丢寒假作业”一事日前迎来反转大结局。官方通报在巴黎拾到小学生秦朗作业本”视频系编造，涉事博主多平台账号被关停。”直到官方介入调查后，一切水落石出。
目前最头部的产品依然是Playrix早在2013年就已经上线的「Township」，最近30天流水还能达到2900万美元;此外还有VizorApps的「KlondikeAdventures」，月流水维持在919万美元上下。data.ai数据显示，2023年模拟经营类游戏市场总规模达到15亿美元，最头部产品依然是上线超过10年的「Township」|图片来源:data.ai出海厂商虽然近两年也有一度冲击高位的新品，但都后劲不足。写在最后总体来说，「梦幻魔法屋」相比「Klondike」和「菲菲大冒险」最大的卖点是魔法这个背景设定，更利于吸量，同时在这种设定下，调整了模拟经营和开图的比例，给模拟经营这样一个比较沉闷的市场一点点新感受。
短剧已然成为了众人哄抢的“香饽饽”。小杨哥公司“三只羊网络”入场拍短剧的消息引发热议。尤其是小杨哥这样的超头网红入场，其自带的巨额流量、账号矩阵以及在直播带货行业十分娴熟的切片玩法，是否会给短剧行业带来新的想象空间，又会将短剧行业的发展带向何处有待继续观察。
据央视新闻报道，近年来，网络短视频在大众娱乐消遣中扮演重要角色，催生了电商直播等新业态。然而，一些主播为了吸引关注不惜虚假宣传、编造故事，引发社会负面影响甚至触犯法律。最近，四川乐山警方查处了一起捏造事实、传播不实内容的短视频案件。一位短视频博主在某平台发布了关于 “家暴” 事件的视频，引起网友担忧并呼吁相关部门介入。调查发现视频内容
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。
