首页 > 业界 > 关键词  > 小红书最新资讯  > 正文

小红书涨粉最猛的一个月,谁夺得了冠军?

2024-08-15 08:36 · 稿源: 卡思数据公众号

小红书七月涨粉榜已出,我们先来一起看榜。总体看来,7月小红书博主们的涨粉情况整体回升,增长显著。其中,互联网新晋顶流@雷军 单月涨粉超过52W,登顶7月涨粉榜。自“兼职”当起自媒体博主后,雷军在各个社交平台都保持着极高的活跃度。一方面,他积极更新自己的生活vlog,“带货

......

本文由站长之家合作伙伴自媒体作者“卡思数据公众号”授权发布于站长之家平台,本平台仅提供信息索引服务。由于内容发布时间超过平台更新维护时间,为了保证文章信息的及时性,内容观点的准确性,平台将不提供完全的内容展现,本页面内容仅为平台搜索索引使用。需阅读完整内容的用户,请查看原文,获取内容详情。

举报

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • 单月涨粉390万,小红书天降“紫薇星”?

    小红书8月涨粉榜已出,我们先来一起看榜:直观来看,8月涨粉榜的阵容称得上非常豪华,不仅有众多知名人士上榜,博主们的涨粉量也远超日常水平,创造了近两年小红书博主涨粉的“高光时刻”。具体分析上榜账号,排在八月涨粉榜第一位的是乒乓球运动员@孙颖莎,单月涨粉390万。下个月小红书又会呈现怎样的面貌,卡思会持续关注。

  • 小红书,我找到了不一样的赚钱秘籍

    MCN创作者如何获得确定性增长?在当今电商格局下,存量市场的激烈竞争已成为不可忽视的现象,各MCN机构与创作者正面临前所未有的严峻考验。MCN创作者的运营成本明显攀升,获取有效流量与资金扶持变得日益艰难;另一方面,随着MCN机构步入发展瓶颈期,创作者的增长势头也明显放缓。电商头条认为,小红书将成为MCN创作者经营增长的必选项,将会有更多的MCN创作者,在小红书找到适合自己生长的土壤,成功解锁生意增长第二曲线。

  • 淘宝挖来的李诞,在小红书找到舒适区

    自脱口秀界跨界至直播后,李诞意外地成为小红书“直播一哥”,他的直播间在买手榜上经常断崖式第一。近期一次直播中,他邀请了徐志胜、呼兰等脱口秀同行参与,吸引了接近90万的观众,直播峰值时观众数量更是达到了3.7万,这一数据明显超过了“小红书一姐”董洁上次直播的峰值1.93万。这显然给小红书电商提出了新的难题。

  • 9小红书爆粉玩法:听爷爷奶奶跟你说

    猜猜这个账号0粉到5万粉用了多久?选择一流量其实更好,但如果你想选择二,可以参考下面这个提示词#根据内容总结标题当然,也可以把这部分,放在智能体里跟上面的图片一同输出,这里就不再示例了。

  • MCN经营下半场,赛点在小红书

    进入2024年后,超级主播们似乎集体累了。他们或是遭遇信任危机,或是陷入同行骂战,也让行业从业者产生疑虑:互联网的内容生态,又要变天了吗?毕竟,在内容营销与电商融合的浪潮中,直播带货一度以来是流量宠儿,但如今直播带货进入深水期,创作者生态正在发生深刻变革,创作者经济也迈入3.0时代。在这片充满希望的蓝海中,MCN机构能否真正扎根小红书,也成为了内�

  • MCN经营下半场,为什么小红书是必选项?

    随着营销市场快速更迭与消费习惯的改变,品牌的营销诉求正在转变为“找对人、说对话”,创作者营销也开始由传统的聚焦产品逐渐转变为聚焦创作者这个“人”。在这个转变的过程中,无论是MCN机构还是创作者都在不断的创新、拓展,希望紧紧握住创作者营销这一商业化的重要脉络。小红书经营产品全面升级,全阶段助力MCN机构「入门-成长-进阶」不同阶段的增长需求,为MCN机构在创作者3.0时代注入经营新力量,也成为MCN机构在MCN经营下半场的「必选项」。

  • 网文成平台新宠,小红书申请出战

    在网文市场日益红海的背景下,小红书面临番茄、七猫等强劲对手,其网文模块的推出被视为寻找新增长曲线的尝试,但目前尚缺乏完善的运营制度。内容平台竞逐进入下半场!继电商、本地生活之后,小红书也盯上了网文赛道。“长安米贵,居大不易”,第二增长曲线与现在的小红书网文之间差一套完善的运营制度。

  • 小红书娱乐生态的三个关键词

    随着小红书对文娱垂类不断重视,平台内容种草的影响力不断释放,也逐渐形成自己差异化的娱乐内容生态和营销打法。对于小红书言,日活突破1亿,月活突破3亿,是目前的用户基本盘。尤其是之后若想推动娱乐营销的商业化表现,小红书在产品模式上就更加需要能够整合和打包的内容,以便在充满随机性的UGC生态和难以量化的口碑营销中,让合作方获得一个可评估的稳定的宣传预期。

  • 1篇笔记卖货10万+,他们如何在小红书“躺着赚钱”

    如何找到高卖货笔记并10倍放大?这次我拆解了小红书的4个热门赛道,8篇小红书高卖货笔记,带大家详细分析那些小红书高卖货笔记的背后,他们做了哪些关键动作?看完这篇,你也可以做出小红书高卖货爆文笔记。希望可以帮助到各位小红书运营们找到创作的灵感和创新想法。无论是什么类目,想在小红书卖货,第一步要找到目标人群,根据目标人群去细分用户需求,随时调�

  • 进入下半场,MCN如何在小红书找到更多确定性

    MCN行业的发展正在进入下半场。MCN机构及创作者普遍开始面对内容创作同质化,创作生命周期相对短暂的挑战,急需找到更有效的路径来创新内容,延续创作者的生命周期。MCN机构与小红书的更深度合作,不应该是基于fomo情绪的尝试应该是倾注更多精力和资源的深度融合,在融入小红书生态的过程中,找到面向创作者经济3.0时代的成长方法论。

  • Canvas:与ChatGPT协作的新方式

    Canvas是OpenAI推出的一个新界面,旨在通过与ChatGPT的协作来改进写作和编码项目。它允许用户在一个单独的窗口中与ChatGPT一起工作,超越了简单的聊天界面。Canvas利用GPT-4o模型,能够更好地理解用户的上下文,并提供内联反馈和建议。它支持直接编辑文本或代码,并提供快捷操作菜单,帮助用户调整写作长度、调试代码等。Canvas还支持版本回溯,帮助用户管理项目的不同版本。

  • Text Behind Image:轻松创建文字背景图片设计。

    Text Behind Image 是一个开源的设计工具,允许用户轻松创建文字背景图片设计。它提供了一个简洁的界面,让用户可以自由地在图片上添加文字,创造出独特的视觉效果。这个工具对于设计师、社交媒体运营者和内容创作者来说非常有用,因为它可以快速生成具有吸引力的视觉内容。

  • torchao:PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

    torchao是PyTorch的一个库,专注于自定义数据类型和优化,支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数,用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容,能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练(QAT)和后训练量化(PTQ)等技术,提高模型的推理速度和内存效率,同时尽量减小精度损失。

  • LFMs:新一代生成式AI模型

    Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型,它们在各种规模上都达到了最先进的性能,同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元,可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型,旨在处理大规模的序列多模态数据,实现高级推理,并做出可靠的决策。

  • NVLM-D-72B:前沿的多模态大型语言模型

    NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。

  • gradio-bot:将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人

    gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作,将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上,实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性,还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。

  • AI-Powered Meeting Summarizer:会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具

    AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用,能够将会议录音转换为文本,并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换,以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。

  • VARAG:视觉增强的检索与生成系统

    VARAG是一个支持多种检索技术的系统,优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入,简化了传统的检索流程,并使用先进的视觉语言模型进行编码,提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容,为文档检索提供强大的支持。

  • JoyHallo:数字人模型,支持生成普通话视频

    JoyHallo是一个数字人模型,专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频,创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格,包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入,并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系,提高了信息利用效率,并加快了推理速度14.3%。此外,JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色,展现了卓越的跨语言生成能力。

  • PhysGen:基于物理的图像到视频生成技术

    PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法,它能够将单张图片和输入条件(例如,对图片中物体施加的力和扭矩)转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合,实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真,并且可以精确控制,通过定量比较和全面的用户研究,展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

  • Whisper large-v3-turbo:高效自动语音识别模型

    Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练,能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本,解码层从32减少到4,以提高速度,但可能会略微降低质量。

  • Realtime API:低延迟的实时语音交互API

    Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API,它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话,并可处理中断,类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接,支持功能调用,使得语音助手能够响应用户请求,触发动作或引入新上下文。该API的推出,意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验,而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。

  • Saylo AI:探索无限的AI角色扮演游戏。

    Saylo AI是一个AI角色扮演游戏,让你与AI角色互动,探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术,提供沉浸式的互动体验,让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流,体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性,旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段,价格未明确标注。

  • twinny:Visual Studio Code的免费且私密的AI扩展

    twinny是一个为Visual Studio Code用户设计的AI扩展,旨在提供个性化的编程辅助,提高开发效率。它通过集成先进的AI技术,帮助开发者在编码过程中快速解决问题,优化代码,并提供智能提示。twinny的背景是响应开发者对于更加智能和自动化编程工具的需求,它通过简化开发流程,减少重复劳动,从而让开发者能够专注于更有创造性的工作。

  • Buildpad:构建人们真正想要的产品

    Buildpad 是一个旨在帮助创始人从概念到成功最小可行产品(MVP)的在线平台。它通过提供智能验证工具、AI引导的开发流程、进度跟踪以及个性化的项目见解,帮助用户构建能够获得市场认可的产品。Buildpad 的主要优点包括简化产品开发流程、提高产品成功率、以及提供个性化的指导和支持。

  • Novela:AI时代的技能学习平台

    Novela是一个专注于AI时代技能学习的在线平台,提供早期访问服务,用户可以免费试用。它旨在帮助用户掌握AI相关的技能,以适应未来职场的需求。

  • interview.co:视频面试软件,简化招聘流程

    interview.co是一个专注于简化招聘流程的视频面试软件。它通过提供在线视频面试、AI问题生成器和面试管理工具,帮助企业高效地筛选和评估候选人。产品背景信息显示,interview.co旨在解决传统面试中的时间消耗、日程安排困难和成本高昂等问题。价格方面,interview.co提供试用版,具体定价信息需进一步探索。

  • Open NotebookLM:将任何PDF转换为播客集!

    Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具,它可以处理PDF内容,生成适合音频播客的自然对话,并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具,通过使用开源的大型语言模型(LLMs)和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性,还为内容创作者提供了一种新的媒体形式,使他们能够将书面内容转换为音频格式,扩大其受众范围。

  • Chital:macOS平台的Ollama模型聊天应用

    Chital是一个为macOS平台设计的应用程序,它允许用户与Ollama模型进行聊天。这个应用具有低内存占用和快速启动的特点,支持多聊天线程,能够在不同的模型间切换,并支持Markdown格式。此外,它还能自动为聊天线程生成标题摘要。Chital的开发主要是为了满足开发者个人的使用需求,但也鼓励社区成员通过fork代码库来添加新功能。

  • SafeEar:保护隐私的音频深度检测

    SafeEar是一个创新的音频深度检测框架,它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器,将语义和声学信息从音频样本中分离出来,仅使用声学信息(如韵律和音色)进行深度检测,从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力,使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明,SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效,其等错误率(EER)低至2.02%。同时,它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译,通过我们的用户研究和单词错误率(WER)均高于93.93%来证明。此外,SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准,为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。

今日大家都在搜的词: