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前段时间笔者去应聘了不少的企业,发现大部分企业都会利用搜索引擎竞价推广做网络销售,可又苦恼竞价点击价格、转化率等等,于是就想需求SEO自然排名,而这追其根源就在于许多都是老板或经验不足的人员管理,甚至依赖百度客服操作和管理账户,对此建议还是找专业人员操作账户,实在不行就外包吧,尤其竞价烧钱烧钱的企业,毕竟百度客服是从竞价消费金额里拿提成,越烧钱客服自然就越赚钱,所以不要客服的话也不宜尽信。
互联网还是比较适合屌丝去做的,竞争环境相对公平!前提是正确的方法,执行力,自己的思维!
如何在小红书低成本起盘?是很多个人商家经常问的问题,个人商家是小红书最多的商家,她们有产地、货源、价格等优势,但没有充足的预算投达人和广告。对个人商家言,核心是拿到更多的自然流量,小红书站内转化,全域外溢。看你当前的实际情况,如你一直以付费打法做,就完全可专业号千帆/聚光,若你自然流量获取能力强,有专门的运营人员,就可以批量薅官方自然流量,矩阵化批量化进行。
中海庭与黑芝麻智能自2022年智能签署战略合作协议以来,双方已在自动驾驶、智慧交通、智慧城市新基建等方面开展深度合作。基于黑芝麻智能华山二号A1000车规级高性能自动驾驶芯片的城市“记忆通勤”NOA解决方案正式发布。中海庭携手黑芝麻智能等合作伙伴将持续推进解决方案的优化和创新,以期更好为客户提供服务。
36kr研究院发布了《2024年AIGC行业研究:多模态大模型与商业应用》,文中基于AIGC产业生态现状和技术发展路径,深入分析AIGC商业化应用的方向与产业发展趋势。其中在36kr研究院梳理的产业图谱中,发现杭州李未可科技与字节跳动的豆包、腾讯云混元及华为云盘古等大模型等一起出现在闭源模型层,甚至在跨模态生成应用层也占据一地。李未可科技这类结合自身业务垂类场景,提前布局中间层及终端应用层的自研大模型或许能给市场带来不小的惊喜。
元象大模型开源了30款量化版本,支持vLLM和llama.cpp等主流框架的量化推理,无条件免费商用。对量化前后的模型能力、推理性能进行评估,以XVERSE-13B-GPTQ-Int4量化版本为例,量化后模型权重压缩了72%,总吞吐提高了1.5倍,同时保留了95%的能力。元象大模型的开源量化版本提供了方便快捷的部署方式,可以根据需求选择不同的框架和精度模型进行部署和推理。
多传感器融合方案在机器人领域,已经成为了关键技术。基于关键数据能够不断更新算法模型,持续提升场景处理和问题应对能力。
分享独立开发、产品变现相关内容,每周五发布目录1、aivideo:让图片会说话2、animstats:生成引人注目的gif/视频动画3、typingmind:一个更好的ChatGPT用户界面4、toktools:专注Tiktok的周边工具矩阵5、从100到3万美元,邮件订阅业务的低成本高收益秘诀1、aivideo:让图片会说话这是一个开源项目,一款可以让图片变成动态说话视频的ai代码库。aivideo开源代码库[1]2、animstats:生成引人注目的gif/�
360旗下企业级团队协作与智能知识管理产品360亿方云宣布发布行业首个基于文档大模型的企业级知识管理方案——智能文档云,基于通用千亿大模型360智脑,在文档云服务中融合GPT能力,为企业打造由文档大模型驱动的知识管理系统。智能文档云是大模型时代应对企业不断变化的知识管理需求的解决方案,一方面承接360集团的大模型战略,并作为集团大模型战略中的知识管理部分,另外一方面也是360亿方云对原有文档云产品的一次产品革命,是行业首家企业级知识管理结合大模型的产品,助力企业以更低的成本、更安全的方式引入大模型能力。360亿方云是360旗下企业级团队协作与智能知识管理服务商,基于65w企业服务经验积累与技术沉淀,构建完整成熟的非结构化数据管理方案,实现企业非结构化数据资产的聚合、存储以及规范化管理;融合千亿大模型,打造企业Al助手和智能知识库,加速知识管理反哺业务,助力企业释放数据价值,实现智能化转型。
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海外子公司正积极与OpenAI、Google、StabilityAI等领先公司的人工智能模型展开合作,以利用其强大的大模型进行内容创作。这一系列合作的目的在于通过人工智能技术的创新应用,提升公司在内容生产方面的效率。在Sora擅长的视频领域,预计将有利于公司动漫视频业务的发展,可以帮 助海外子公司降低动漫视频的制作成本,更加高效的出品优质、丰富的视频内容。
汤姆猫在机构调研时表示,在内容生产上,海外子公司已与OpenAI、Google、StabilityAI等公司的人工智能模型开展合作,借助人工智能大模型开展营销素材、动画素材、产品创意素材等内容的创作。在生成视频领域,公司已利用Pika、Runway、StabilityDiffision等工具制作了部分视频素材,探索该等素材在营销、动画制作领域的应用。公司在文生视频技术上的应用仍在探索阶段,相关技术�
福特首席执行官吉姆法利在当地时间周二表示:在过去的两年里,福特一直在研发低成本的电动汽车平台。此次研发的低成本平台十分灵活,不仅可以部署到多个种类的车辆之上可以为软件和其他服务提供强大的安装基础。福特将加速推进低成本电动汽车平台的研发,从抵御特斯拉和中国电动汽车。
特斯拉近日公布了2023年的财务报告,全年总营收达到967.73亿美元,同比增长19%。在财报发布后的电话会议上,特斯拉CEO埃隆·马斯克透露,特斯拉在研发一款新的低成本汽车方面取得了“相当深入的进展”,但他并未透露具体细节或发布时间。他称赞中国汽车制造商是世界上最具竞争力的车企,并表示如果取消贸易壁垒,他们几乎可以轻易击败其他国家的汽车公司。
GPT-SoVITS是一款强大的AI音色克隆软件。通过输入一个5秒的人声样本,用户可以立即体验到文字转语音的功能。产品核心功能:输入5秒的声音样本即可进行文字转语音转换;仅需1分钟的训练数据即可实现模型微调;跨语言支持,包括英语、日语和中文;集成声音伴奏分离、自动训练集分割、中文ASR和文本标注等辅助工具;支持在Windows环境下运行,经过了Python3.9、PyTorch2.0.1和CUDA11的测�
研究人员从斯坦福大学对使用模仿学习进行整体远程操作的任务进行了研究。这种方法在许多日常情况下需要整体远程操作的协调,包括移动和灵巧操作不仅仅是单个的移动或操作行为。每项任务只需50个人类示例,协同训练就可以让我们获得超过80%的性能,与没有协同训练相比,平均绝对提高34%。
随着大模型技术的发展,模型治理成为关注焦点。研究者在微调大语言模型时,往往面临性能提高与通用能力下降的问题。LM-Cocktail模型治理策略为大模型开发者提供了一种灵活高效的选择,通过巧妙融合现有模型,解决了在模型治理中的挑战,为模型性能提升提供了低成本、可行的途径。
智源研究院最近发布了LM-Cocktail模型治理策略,旨在为大模型开发者提供一个低成本持续提升模型性能的方式。该策略通过融合多个模型的优势,实现在目标任务上性能的提升,同时保持在通用任务上的强大能力。LM-Cocktail已在实验中展现了良好的性能。
快科技12月6日消息,近日2G、3G退网的话题引起很多关注,主要是有不少用户反映,很多老旧手机、老人机都因为2G、3G退网导致无法使用,连接打电话都不行。据央视新闻消息,工信部相关负责人对此表示,2G、3G退网是移动通信网更新换代的必然选择,但同时也要完善用户保障措施,在充分保障用户权益前提下,才能实施退网。工信部将统筹谋划、合理推进,同时要求移动通信企业早谋划早告知,为用户愿意退”乐于退”创造条件。据了解,2G、3G退网能够将有限的频率资源和网络资源用到5G、4G移动通信网络的发展中,有利于从整体上降低网络运营成本?
在人工智能领域,一家名为Martian的初创公司近日从隐秘状态中脱颖出,成功获得了来自NEA、ProsusVentures、CaryaVenturePartners和GeneralCatalyst等投资者的900万美元融资。该公司的创新产品是一款智能模型路由器,有望在高风险商业场景中服务,降低公司使用大型语言模型的成本。这一创新有望推动人工智能领域朝着更加可持续、经济高效的方向发展。
人工智能已经成为当今世界的主流技术,引领各领域创新。大模型兴起,实现自动化决策,对社会、数字系统产生深远影响。无论是处理常见问题还是解决复杂的疑问,智能客服都可以为用户提供更便捷、高效的客户支持体验。
Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大成功,但它的高成本、复杂性以及依赖于注意力机制和多层感知机等组件使得人们开始寻求替代方案。一篇题为《比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反更强了》的文章介绍了一种名为MonarchMixer的全新模型架构,这个架构在序列长度和模型维度上都表现出次二次复杂度的特点,同时在现代硬件加速器上具有出色的�
美国高利率下,对于科技型成长公司太不友好,马斯克因为这事之前已经吐槽很多次了,其再次喊话如果这样下去,美国人都买不起车了。马斯克在财报电话会议上强调了高利率环境都美国消费者的影响,我对我们所处的高利率环境感到担忧。”特斯拉公布今年第三季度财报,数据显示,第三季度特斯拉营收234亿美元,为年内最低增速,同比增长9%,环比下降6%,低于分析师预期的240.6亿美元。
近日,法拉第未来在其官方微博发文表示:为了支持公司的稳定发展,法拉第未来于今天公布了最新的战略规划。此次发布的规划将帮助公司实现可持续性并提升盈利能力,同时将减少公司对于外部资金的依赖。法拉第未来全球首席执行官MatthiasAydt、FF创始人兼首席产品与生态系统官贾跃亭发布公开信,称公司正在采取六项措施保护股东利益。
大型语言模型如ChatGPT和Bard在全球范围内引起了广泛的关注,众多公司投资数百万美元用于开发这些人工智能工具一些领先的AI聊天机器人的估值已达到了数十亿美元。这些LLM主要被应用于AI聊天机器人,它们通过整合互联网上的大量信息来学习和为用户提供请求的答案,这些请求通常被称为“提示”。”这项研究为我们提醒了虽然AI技术带来了巨大的机会,但也伴随着一系列潜在的威胁,因此必须谨慎行事。
麻省理工学院与香港中文大学联手开发了一项名为LongLoRA的新微调方法,为大型预训练语言模型的发展提供了全新的途径。这一方法被设计用来增强LLM对上下文的理解能力无需过多的计算资源,为经济型超大LLM的构建铺平了道路。LongLoRA方法的推出为经济型超大LLM的发展提供了新的路径,通过优化上下文理解能力,降低了训练成本,有望推动自然语言处理领域的进一步发展。
训练大模型,几千块就能实现了!现在,15小时、几千块钱、85亿token数据,即可训出中文LLaMA2。综合性能达到开源社区同规模从头预训练SOTA模型水平。更多应用场景、不同领域、不同版本的模型、企业私有化平台部署等正不断迭代。
在这个快节奏的软件工程世界,哪怕几毫秒的差异也可能决定用户体验的成败,所以优化语言机器学习模型的应用速度和成本是很有必要的事情。GPTCache的出现为这些挑战提供了突破性的解决方案。缓存过期:对于实时性数据,设置缓存项过期时间可能很有用。
斯坦福大学的研究人员开发了一种名为Sophia的新型优化器,可将语言模型的预训练时间缩短一半。相比于Adam优化器,Sophia可以更快地解决语言模型的问题。研究人员在研究过程中广泛使用了理论推理,并在明天发布的代码中使用了稍微修改过的学习率的定义。
英特尔寻求通过一套扩展的开源参考套件来吸引更多开发人员和数据科学家构建人工智能应用程序,这些套件利用了芯片制造商不断增长的软件堆栈。这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司周一宣布,已发布34个开源AI参考套件,旨在帮助多个行业的组织「通过克服专有环境的限制,更快、以更低的成本」训练AI模型。具体的套件包括视觉质量检查、企业对话式AI聊天机器人