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WhippingPost：从最小的时尚做起
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把握TikTok Shop机遇，PingPong助力卖家跑出“跨境增长新速度”
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。
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PingPong重磅上线TikTok Shop平台收款,致力出口卖家捕获全球机遇
随着数字技术对经济贸易的影响深入，数字贸易所触及的服务模式和业态趋势愈发朝着高附加值、高技术含量、自动化定制化方向发展，全球化贸易程度也进一步加深。以跨境电商为代表的贸易新业态增长势头强劲，在我国稳外贸建设中发挥着愈发重要的作用。PingPong将继续拓展数字服务在跨境支付领域中的创新运用，帮助更多的出口卖家实现数字化协同发展。
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PingPong策展TikTok Shop跨境招商开年大会 | 助力跨境卖家抢占新蓝海
作为海外市场不容小觑的流量池，月活人数超10亿次的TikTok有着巨大发展潜力。凭借个性化的内容推荐和多元化的变现方式加持，TikTok有潜力成为跨境电商和外贸新业态增长的“流量风口”。期待能够有越来越多的跨境电商卖家能够抓住时代机遇，走出国门迈向新蓝海。
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东南亚出海“正当时”，外贸收款PingPong福贸解决收付难题
谈及外贸市场规模，毗邻中国的东南亚正以昂扬之姿，策马狂奔。根据中国海关总署发布的数据，2023年，中国与东盟双边贸易持续增长，进出口规模达6.41万亿元人民币，至此东南亚连续4年保持我国第一大贸易伙伴地位。立足数字贸易发展风口，PingPong福贸仍将继续致力加强数字化技术与自身外贸收付服务体系的融合，带来更多高附加值服务，帮助更多的中小外贸企业拥有数字赋能的高效出海竞争力。
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PingPong作为官方贸易服务商亮相广交会,现场福利狂欢不停歇
作为中国外贸“风向标”的2024年春季广交会4月15日正式启幕，开展首日，境外采购商到会超6万人次，来自205个国家和地区，到会人数比上届同期增长18.5%，再创新高，采购商到会意愿强烈。现场人流如织，万商云集，无疑为外贸人注入了一针“强心剂”。欢迎全球客商来广交会洽谈采购、深入交流，欢迎全球企业到中国来，在这里共享巨大市场潜力、强劲发展红利!今后，PingPong将继续联合广交会，持续开展转场对接活动，满足各国企业商机对接及跨境安全收付款的需求。
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PingPong再次亮相广交会，以数字优势赋能跨境企业扬帆出海、链接世界
广州城再次迎来一场举世瞩目的盛会——第135届中国进出口商品交易会。155万平方米的展区，汇聚了2.86万家企业，新参展企业超过4300家，共同绘就了一幅开放合作、互利共赢的壮丽画卷。通过参与此次广交会，PingPong通过“广交”中外好友，持续扎根本土市场，同时利用自身金融科技优势不断赋能传统跨境企业扬帆出海，链接世界，为助力中国外贸“质升量稳”贡献自身的力量。
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广交会首期闭幕|PingPong福贸主动采取多项措施，大力开拓业务版图
广交会历来被视为中国外贸的“风向标”和“晴雨表”。近日在广州闭幕的第135届广交会一期，从展品结构、到会采购商人数等方面展现了“中国制造”新气象，释放出了新信号。PingPong福贸将继续以全球收付为建设目标，不断开拓业务版图和服务版图，以更高质量更多元更高效的全球收付服务，助力更多的外贸企业“走出去，抢订单”。
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“广交”盛会春日启,PingPong厚植跨境电商创新发展新沃土
135届广交会馆内万商云集，人流如织。来自世界各地的采购商拉着行李箱，穿梭在一个个展位中，热闹非凡。PingPong将持续强化跨境支付基础设施，铺设直通全球金融服务的高速路，与外贸企业在全球崛起的步调同频共振。
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推动外贸收款便利化，PingPong福贸亮相第135届广交会
4月15日，第135届广交会在广州盛大开幕。行业领先的外贸收付款服务商PingPong福贸，以全新面貌亮相本次广交会，助力全球中小微外贸企业扬帆起航。作为一站式外贸收付款解决方案，未来，PingPong福贸将持续推动外贸收款便利化，助力全球中小微企业在国际贸易中释放更大的价值。
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广交会激活“全球化” PingPong以数字优势筑优本地化服务生态
又是一年广交会，又是四海宾客来。目前广交会上已有来自215个国家和地区的14.4万名境外采购商预注册，其中，来自共建“一带一路”国家的采购商同比增长45.9%。作为全球跨境贸易数字服务商，未来，除了支付服务，PingPong将持续拓宽外贸跨境营销服务等多项能力，帮助卖家转型，实现业务的全球增长，抓住全球化发展的新商机。
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Scrapegraph-ai:基于AI的Python网络爬虫库，自动化提取网页信息。
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。
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DataBonsai:使用大型语言模型（LLMs）进行数据清洗和整理的Python库。
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。
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Cognita:开源框架，用于构建模块化的生产级应用程序。
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。
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Llama-3[8B] Meditron V1.0:一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
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。
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