就在上周五，小红书官宣了自己的“百大”。这是小红书第一次以官方名义给创作者颁奖，这批创作者也有了他们独有的称号——“熟人300”。根据小红书官方的信息，“熟人300”是从过去一年当中最能代表小红书社区的创作者中进行评选，将会成为一年一评的不断流动的名单。也因此，小红
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12-20
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。
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。
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�
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」。
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。
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�
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。
“观众朋友们帮我卖卖货”、“你们自己下单吧，我先躺会儿”......近日，李诞凭借这样独具一格的直播风格走红，成为小红书的直播带货“一哥”。没有“3、2、1，上链接”的嘶吼，李诞的直播风格显得“佛系”得多。经历了早期野蛮生长期，直播电商已然进入存量竞争的时代，摸着天花板前进的小红书，能否凭借“买手”们后发先至需要继续观察。
小红书博主@袁欣的运营笔记在尝试做小红书账号时首篇即出爆文，并且爆文率高达60%，互动率在20%-30%，她是怎么做到的?9年新媒体运营，她在小红书上积累了哪些经验?对于小红书平台又有哪些见解?这篇文章我们就走近这位运营大佬的故事。01选择新媒体:兴趣使然大学时期，袁欣学习的是金融专业。比如说你会写东西，即使没有那么好，但是你还会做直播，有选品能力，那就�
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。
gptme是一个运行在终端的个人AI助手，它装备了本地工具，可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。
Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。
Voice-Pro是一个集成的字幕、翻译和文本到语音(TTS)解决方案。它支持将视频添加多语言字幕和多语言音频，助力视频内容扩展到全球市场。该产品使用OpenAI Whisper和开源翻译器及TTS技术，提供一键安装和便携式使用。它还配备了Vocal Remover，使用UVR5和Meta的Demucs引擎，以提高语音识别的准确性。
firecrawl-openai-realtime是一个集成了Firecrawl的OpenAI实时API控制台，旨在为开发者提供一个交互式的API参考和检查器。它包括两个实用库，openai/openai-realtime-api-beta作为参考客户端（适用于浏览器和Node.js），以及/src/lib/wavtools，后者允许在浏览器中简单管理音频。该产品是使用create-react-app创建的React项目，并通过Webpack打包。
DepthFlow是一个高度可定制的视差着色器，用于动画化您的图像。它是一个免费且开源的ImmersityAI替代品，能够将图像转换成具有2.5D视差效果的视频。该工具拥有快速的渲染能力，支持多种后处理效果，如晕影、景深、镜头畸变等。它支持多种参数调整，能够创建灵活的运动效果，并且内置了多种预设动画。此外，它还支持视频编码导出，包括H264、HEVC、AV1等格式，并且提供了无需水印的用户体验。
Arc Search 是一款现代、支持人工智能的移动浏览器，专注于让用户更快地找到答案，而不会受到互联网的干扰。它通过智能搜索技术，帮助用户过滤掉不必要的信息，直接定位到他们需要的答案，从而提高搜索效率。
Depth Pro是一个用于单目深度估计的研究项目，它能够快速生成高精度的深度图。该模型利用多尺度视觉变换器进行密集预测，并结合真实与合成数据集进行训练，以实现高准确度和细节捕捉。它在标准GPU上生成2.25百万像素深度图仅需0.3秒，具有速度快、精度高的特点，对于机器视觉和增强现实等领域具有重要意义。
o1是一个实验性的项目，旨在通过使用大型语言模型（LLM）来创建推理链，帮助模型解决通常难以处理的逻辑问题。它支持Groq、OpenAI和Ollama后端，通过动态推理链让模型能够“思考”并解决问题。o1展示了仅通过提示就能显著提高现有模型的逻辑推理能力，而无需额外训练。
Minionverse是一个基于AI的创意工作流，它通过使用不同的节点和模型来生成图像。这个工作流的灵感来自于一个在线的glif应用，并且提供了一个视频教程来指导用户如何使用。它包含了多种自定义节点，能够进行文本替换、条件加载、图像保存等操作，非常适合需要进行图像生成和编辑的用户。
Rev AI提供高精度的语音转录服务，支持58种以上语言，能够将视频和语音应用中的语音转换为文本。它通过使用世界上最多样化的声音集合进行训练，为视频和语音应用设定了准确性标准。Rev AI还提供实时流媒体转录、人类转录、语言识别、情感分析、主题提取、总结和翻译等服务。Rev AI的技术优势在于低词错误率、对性别和种族口音的最小偏见、支持更多语言以及提供最易读的转录文本。此外，它还符合世界顶级的安全标准，包括SOC II、HIPAA、GDPR和PCI合规性。
RobotFingerPrint是一种用于多种机械手抓取合成的统一坐标空间的创新表示方法。它使用经度和纬度作为坐标，在三维空间中形成一个球体的二维表面，所有机械手共享此坐标空间。该技术通过将机械手的掌心表面映射到统一的坐标空间，并设计条件变分自编码器来预测给定输入对象的统一坐标，从而建立机械手与对象之间的对应关系，用于优化问题以解决抓取姿态和手指关节。该技术能显著提高多种机械手抓取合成的成功率和多样性。
Flex3D是一个两阶段流程，能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展，可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持，并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。
Helpful DoggyBot是一个四足机器人室内移动操作系统，它通过前端夹持装置进行物体操作，使用在模拟环境中训练的低级控制器实现敏捷技能，如攀爬和全身倾斜。此外，它还结合了预训练的视觉-语言模型（VLMs）进行语义理解和命令生成。该系统在没有实际数据收集或训练的情况下，能在未见过的环境中零样本泛化完成任务，如按照用户的指令在攀爬过后的床边取回随机放置的玩具，成功率达到60%。
Paper Central 是 Hugging Face 推出的一个全面、便捷的学术平台，它将arXiv、Hugging Face 论文页、模型、数据集、Space、GitHub 和会议论文集等多个来源的开源学术资源整合在一起，帮助研究人员和开发者快速获取并使用开源资源。
WebLLM是一个高性能的浏览器内语言模型推理引擎，利用WebGPU进行硬件加速，使得强大的语言模型操作可以直接在网页浏览器内执行，无需服务器端处理。这个项目旨在将大型语言模型（LLM）直接集成到客户端，从而实现成本降低、个性化增强和隐私保护。它支持多种模型，并与OpenAI API兼容，易于集成到项目中，支持实时交互和流式处理，是构建个性化AI助手的理想选择。
Audio-to-Face 是 NVIDIA NIM 提供的一项技术，能够将音频流实时转换为面部表情，用于唇形同步和面部表演。这项技术主要应用于数字人领域，通过先进的机器学习算法，实现高度逼真的面部动作生成。它不仅能够提升数字人物的自然度和真实感，还能够在游戏、电影制作、虚拟现实等领域提供强大的支持。
Flux_小红书真实风格模型是一款专注于生成极度真实自然日常照片的AI模型。它利用最新的人工智能技术，通过深度学习算法，能够生成具有小红书真实感风格的照片。该模型特别适合需要在社交媒体上发布高质量、真实感照片的用户，以及进行艺术创作和设计工作的专业人士。模型提供了多种参数设置，以适应不同的使用场景和需求。
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型，它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度，同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项，以及更优的性价比，适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
PuLID-Flux ComfyUI implementation 是一个基于ComfyUI的图像处理模型，它利用了PuLID技术和Flux模型来实现对图像的高级定制和处理。这个项目是cubiq/PuLID_ComfyUI的灵感来源，是一个原型，它使用了一些方便的模型技巧来处理编码器部分。开发者希望在更正式地重新实现之前测试模型的质量。为了获得更好的结果，推荐使用16位或8位的GGUF模型版本。
Youtube-Whisper是一个基于Gradio的应用程序，它通过提取YouTube视频的音频并使用OpenAI的Whisper模型来转录成文本。这个工具对于需要将视频内容转化为文本以进行分析、存档或翻译的用户来说非常有用。它利用了最新的人工智能技术，提高了视频内容的可访问性和可用性。
