《称西瓜视频擅用“好看”标识 好看视频索赔500万》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据海淀法院通报，原告百度在线公司诉称，其作为“好看视频”APP的所有者及运营者，为“好看视频”的运营和宣传推广投入了大量资金，使得“好看视频”拥有大量用户和较高的知名度...
近期，百度在线公司发现，运城公司在明知“好看视频”是“西瓜视频”的主要同业竞争者，且百度在线公司拥有“好看”商标专用权的情况下，恶意购买关键词“好看视频”，在第三人“360搜索”APP中推广自己的“西瓜视频”，且在落地页面中使用“好看”标识，恶意混淆产品来源，误导广大消费者，恶意抢夺“好看视频”的用户及流量...
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短剧风口下，草根演员成名有了新路径。他们或是借助短剧获得高收入、高流水，比如从网剧转战短剧的徐艺真，多部短剧爆火、吸引付费超千万;或是因短剧走红获得高流量、高曝光，参演爆款电视剧《云之羽》的丞磊全网粉丝破500万，走上综艺节目的锦超代表作品正是两部短剧......短剧带来的流水和流量，正在推动更多演员晋升成为明星。短剧依然是草根崛起的最快路径。
小米汽车首款车型小米SU7正式发布上市，共推出三款车型，SU7、SU7Pro、SU7MAX，售价分别为21.59万、24.59万、29.99万元。小米官方表示，小米SU7是50万以内最好看、最好开、最智能的车。根据小米官方计划，全系车型已开启预定，其中，XiaomiSU7/XiaomiSU7Max预计4月底开启交付；XiaomiSU7Pro版预计5月底开启交付。
继首场发布会后，米粉又苦等三个月，小米汽车SU7终于正式上市了，其共推出3款车型，售价区间21.59-29.99万元，作为小米造车交付的首张答卷，SU7究竟有何亮点？标准版Pro版Max版内外设计SU7定位于C级豪华纯电轿车，外观是典型新能源设计语言，大灯非常有特点，并非常见的眯眯眼贯穿灯，在千篇一律的电动车里，非常具有辨识度标配自适应远近光灯。标准版486V高压平台，15分钟补能350km；Max版871V高压平台，15分钟补能510km，并且第三方充电桩兼容度超95%。
内容激励收益最高达3万元。美团视频公布了最新的创作激励计划“春鸣计划”，砸下重金，死磕短视频。在一些内容从业者的角度看来，“美团视频，对于创作者尤其是中小创作者来说是一个风口，下决心去做能有不错的收益和发展”。
从万物皆可卷，到万物皆可盘，如今，年轻人里又流行起万物皆可“捏”。除了我们熟知的包子有鸡蛋、小鸡、兔子、豆腐球、南瓜等不同形状，甚至还有奶茶杯捏捏乐。从生理、心理和场景入手，解决痛点，并针对客户群体选择传播渠道，发酵话题，同时跟随符合大环境下的消费趋势，如兴趣消费、溢价升值空间等，可以是新产品，也可以是旧产品的重新包装定义，或许也�
刘强东通过AI数字人的形式进行了自己的直播首秀，直播过程中不到1小时观看量超过2000万，整场直播累计成交额超过5000万。刘强东的AI数字人“采销东哥”谈笑自若，分享了运动、烹饪等方面的心得讲解了直播带货的大屏电视和健康搭配等内容，受到了网友的好评。“采销东哥AI数字人”将加入更多京东直播间，为消费者带来更多低价好物和福利。
岚图汽车宣布，喜迎累计产销十万辆，官方送出重磅优惠活动。即日起至4月30日，下订全系车型，至高享50000元置换补贴。其中新岚图梦想家，官方售价33.99万-46.99万，置换补贴30000元；新岚图FREE，官方售价26.69万，置换补贴20000元；岚图追光PHEV车型，官方售价25.28万-27.78万，置换补贴10000元；岚图追光EV车型，官方售价32.29万-38.59万，置换补贴50000元（联合京东置换补贴）。在上�
小米SU7 震撼亮相，起售价定为21. 59 万元，这一价格策略凸显了小米汽车对市场趋势的敏锐洞察。专家指出， 20 万元作为汽车定价的重要分水岭，小米汽车选择“高举低打”的策略，旨在以高性价比赢得消费者的青睐。令人振奋的是，消费者对这一价格策略反应热烈。据小米官方数据显示，新车上市仅 27 分钟，销量便已突破惊人的 5 万台，这一成绩充分证明了小米汽车的市场�
小米汽车官方喜讯连连，其全新车型SU7在发布后的短短4分钟内，便实现了大定突破1万台的壮举在7分钟内更是惊人地达到了2万台的大定成绩。这一系列的成绩不仅彰显了小米汽车的强大实力，更凸显了消费者对于这款新车的热切期待和高度认可。这一布局将为小米汽车在未来的市场竞争中提供强大的支撑。
我一直以为，在B站跟买，是专属于UP粉丝的保留项目，是小圈层、同喜好、强需求的小众消费空间。直到我的朋友圈里，出现了我宝藏UP收藏夹里，@Coco叩叩_的直播战报。变成了一件美好的事。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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