在迎来美国政府高层全面换人之后，字节跳动旗下的TikTok在美国市场的噩梦似乎终于可以结束。根据《华尔街日报》的说法，拜登政府因为要重新审议TikTok的安全威胁，已经下令暂时搁置了相关收购与禁令的行动。尽管这并非是最后决定，但起码就目前来说这届政府不论言行都明显要春风和
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市场上出现了有关字节跳动有意出售TikTok的传闻，甚至传闻称沃尔玛可能成为潜在买家。字节跳动迅速做出回应，通过官方声明坚决否认这些报道，并明确表示没有任何出售TikTok美国业务多数股权的计划。事实和法律将站在我们这一边，我们也必将取得最终的胜利。
最近在日常浏览TikTokShop榜单时，我们注意到一个熟面孔，出海运动休闲服饰品牌Halara。1月和2月，Halara在TikTokShop销售额排行榜上分别位于第一位和第三位。Halara作为此类品牌之一，创始团队较强的技术实力让其在锁定流行元素、快速跟进产品上具有一定优势，但重投放抢流量的思路明显不适合长线发展，Halara通过引入品牌人才建设品牌、培养用户心智，对Halara和所有的出海品�
日前，社交平台X拥有者埃隆马斯克，公开发文反对禁止TikTok。TikTok不应该在美国被禁止，尽管这样的禁令可能会让X平台受益”，马斯克表示，这么做违背了言论和表达自由，这不是美国所代表的价值观。该法案还被纳入了美国一揽子对外援助计划中，使得参议院需要比单独法案更快地审议该提案。
TikTok在欧洲推出的轻量级应用TikTokLite遇到了监管障碍。该应用程序包含一项奖励功能，允许用户通过观看视频、点赞等操作获得虚拟货币"硬币"，并兑换亚马逊优惠券或贝宝礼品卡等物品。这一举措也意味着欧洲用户将无法再通过该应用每天额外赚取约38美分的收益。
当地时间4月19日，特斯拉CEO马斯克在社交媒体平台X发文明确反对美国禁止TikTok，其表示：我认为TikTok不应在美国被禁，尽管相关禁令可能会让X平台受益，这样的做法有悖于言论和表达自由”。今年3月13日，美国众议院投票通过了一项保护美国人免受外国对手控制应用程序侵害法”的法案。本月18日，TikTok就上述最新动向回应称，美众议院以涉对外人道主义援助的法案为掩饰，�
TikTok剥离法案的推进，似乎未改变平台的商业化步伐和生态链上各方参与者的投入力度。美国当地时间3月14日，该法案在众议院通过的第二天，TikTok在洛杉矶举办了一场声势不小的Homeliving达人品牌聚会，邀请了一众美国达人机构和本地品牌参与。
TikTok确认将推出照片分享应用TikTokNotes。许多外国网友在社交媒体上分享了TikTok应用的弹窗截图，从中可以看出TikTok即将推出这一新应用。这些举措都旨在进一步丰富TikTok的内容生态，满足不同用户的需求。
TikTok在海外市场的惊人表现，让人们不禁为之侧目。这个社交媒体平台不仅数据强悍已经成为全球备受喜爱的社交平台之一。PingPong将助力卖家找到新的发力点，抓住全球化发展的新商机。
DouyinVue是一个开源的移动短视频项目，旨在模仿流行的TikTok应用。该项目利用Vue3、Vite5和Pinia等前端技术，提供了与原生应用相媲美的流畅用户体验，是一个展示Vue在移动开发中应用的绝佳案例。它提供了一个基础框架，开发者可以在此基础上添加新功能或进行个性化定制。
一系列在TikTok上的视频迅速走红，内容是ChatGPT在线语音调情、进行角色扮演。这些视频播放量超过百万，吸引了大量网友的关注。尽管与FlowGPT等应用相比，网友分享的与Dan的聊天记录并不够限制级，但仍引起了人们的关注。
BlogFox是一个可以从Youtube视频中自动转换成博客文章的工具。它使用Claude Opus模型生成高质量的博客文章，具有与人类写作无法区分的真实性和高度参与度。它还提供了自动生成内部和外部链接、生成高质量的博客图片、编辑文本等功能。通过与Youtube频道连接，可以将Youtube视频嵌入到最终博客中。
Effie是一个写作工具，提供了列表制作、思维导图、笔记记录、有重点的标记式写作等功能。它的主要优点是可以将思维导图和大纲用于可视化想法，并且提供了简洁的写作环境。Effie的定位是提高写作效率。
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APOB是一个AI创造者工具，可以生成独特的AI形象，为用户带来无限的创作可能。它可以用于生成图片和视频，适用于各种用途，包括数字孪生、明星致敬和动漫角色动画等。APOB具有灵活性和创造力，可以根据用户的喜好进行个性化定制。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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