最近，抖音又捧火了一个男人。只因他在教室的讲台上唱了一首歌。虽然后来有无数人翻唱了这首歌，但在每一个视频下依然有人调侃“我还是忘不了讲台上的那个男人”~据了解，这首抖音上爆火“I keep saying no”名叫《that girl》，是被抖音上一个中学生唱火的，原唱是英国歌手Olly M
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《无畏契约:源能行动》8.19终于上了。 虽然月初的CJ上，6000万预约（前几天最新7000万）、15亿生态投入的数字已经轰炸了市场一轮，但今天我们想聊的其实是上周腾讯Q2财报发布后电话会议中一个有趣的说法。 面对腾讯多款FPS游戏互博的局面，首席战略官詹姆斯·米歇尔表示:《使命召唤》、《Apex英雄》和《堡垒之夜》等射击游戏都取得巨大成功，并未严重互相蚕食。迄今�
乌鲁木齐机场举办"向往的暑假之爱"主题活动，文旅局与携程合作推出暖心服务。活动内容包括：赠送新疆特色长绒棉礼物象征温暖包容；现场派发新鲜烤制的馕饼传递圆满共享寓意；提供定制切糕等特色伴手礼。同时推出"无忧租车"服务，打造天山环线、沙漠探险等特色自驾路线，通过数字化手段提供全程保障。政企协作重塑旅游体验链，让游客从抵达起就能感受新疆的热情与文化魅力，推动暑期自驾游热潮。
DeepSeek V3.1于2025年8月21日发布并开源，腾讯地图率先完成接入。新版AI助手“AI叮当”在三大核心能力显著提升：思考效率更高，响应更快；上下文理解更强，支持多轮连贯对话；智能体调用更精准，尤其在中文网页理解和跨领域搜索方面表现突出。依托升级，AI叮当可提供个性化行程规划、周边推荐及景点知识问答等智能出行服务，让导航升级为全程智能生活陪伴。
在竞争激烈的洗护市场，一个新品牌正以惊人的速度崛起。 歌拉丝歌，这个以"碳量子点溶油科技"为核心卖点的品牌，不仅在产品研发上实现了技术突破，更在抖音电商成功突围——新品上市首月就售出100万瓶，连续登顶抖音控油洗护榜单TOP1。蝉妈妈数据显示，歌拉丝歌今年连续两个季度稳居抖音洗护发TOP10，其中第二季度更以强劲势头超越诸多竞品，从第九名上升
本文系统梳理了碳合规领域的核心概念体系，涵盖四大维度：1）科学基础（碳汇、碳源、温室气体等气候变化相关概念）；2）能源转型（清洁能源、化石燃料、生物燃料等能源类型及能效提升）；3）碳行动机制（碳排放核算、直接/间接排放、碳强度、碳中和等减排路径）；4）经济工具（碳税、碳交易、碳标签等市场化手段）。重点解析了跨境企业实现低碳转型必须掌握的20个专业术语，包括产品碳足迹计算、欧盟碳关税（CBAM）公式等实操要点，并指出碳术语体系理解混乱是阻碍企业碳合规的首要门槛。绿舟系统通过梳理高频碳词汇，帮助跨境卖家扫清认知障碍，为布局碳合规市场奠定基础。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
在郑州小学门口，一辆电动车载着金黄酥脆的“AK47”、“Labubu”、“皮卡丘”烧饼格外显眼，引得孩子们争先恐后排队抢购。 这就是被小朋友们称为烧饼“军火库”的创意烧饼摊，售卖现场一饼难求。
文章探讨了主数据管理在企业数字化转型中的核心作用。普元信息作为国内主数据管理领域的领先企业，通过其主数据平台帮助企业解决数据不一致、系统割裂等问题。文章详细分析了主数据平台应具备的六大核心能力：灵活建模、数据质量管理、资产化闭环、共享服务、AI支持及合规安全，并提供了8步落地方案。普元凭借在央企和行业龙头企业的成功案例，验证了其解决方案在大规模复杂场景下的实施深度与可靠性。文章最后提出10个选型评估要点，强调主数据平台是企业长期治理能力的体现而非一次性技术投入。
Leader统帅小音浪F7热水器精准把握年轻人需求，通过智能交互功能解决洗澡痛点：1）搭载超10万条指令语音库，支持99%准确率的语音控制，实现"动口不动手"的便捷操作；2）首创小白瓶净肤科技，99.3%除氯率+99.5%阻垢率，提升沐浴健康体验；3）双胆独立加热系统+780L大容量，兼顾加热效率与用水需求；4）310mm超薄机身适配小户型浴室。产品预售首日即冲上抖音热水器类目搜索TOP5，用户主动搜索超4.5万次，印证了"情绪价值+硬核性能"的创新方向正引领行业变革。
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
