《2013年SEO：什么才是影响网站排名的重点》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：
再一点就是网站的质量，网站的质量一直是一个非常重要的一个问题，也是笔者做SEO一直以来最为奉行的一句话，在以前，百度的基本算法不够精确，可以通过一些伪原创的方式在短时间内大量的增加网站的内容，但是随着搜索引擎的不断的完善，算法的不断的精确升级，这个问题已经被百度严格的明令禁止，如果过量的参加，还会对于网站造成很大的负面影响，今年以来很多网站排名的不稳定或者直接被K掉主要的原因是因为一些站长朋友们还没有真正的认识到这点，在这儿笔者强调一下，各位朋友应该注意了!...
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抖音集团发布了《2023年抖音集团反舞弊通报》称，2023年全年，抖音集团共查处舞弊类违规案件177起，其中136人因触犯廉洁红线被辞退，23人因涉嫌违法犯罪被移送司法机关处理。该6人因涉嫌违法犯罪，已被移送公安机关处理。该6人因涉嫌违法犯罪，已被移送公安机关处理。
《2023中国网络文学蓝皮书》正式发布。我国网络文学用户规模已突破5亿大关，作品总量更是高达3000万部以上，每年新增作品数量约200万部。这一成绩的取得，不仅展示了中国网络文学的魅力，也为中国文化“走出去”战略的实施提供了有力支撑。
快科技4月17日消息，长安汽车今日发布2023年年度报告。数据显示，长安汽车2023年营业收入1512.98亿元，同比增长24.78%；归母净利润113.27亿元，同比增长45.25%。销量方面，长安汽车2023年销售超255万辆，自主品牌新能源汽车销量超过47万台，自主品牌海外销量超过了23万台，均创历史新高。对于2024年的销量目标，长安汽车集团决心冲击280万辆，同比增长9.7%。其主要品牌包括长安引力125万辆，长安启源25万辆，深蓝汽车28万辆，阿维塔9万辆，长安凯程23万辆；新能源销量目标75万辆，同比增长55.9%；海外市场销量48万辆，同比增长33.2%。为此
3月27日晚间，海尔智家发布了2023年报。财报显示，2023年海尔智家实现营收2614.28亿元，同比增长7.33%;经营利润169.21亿元，同比增长15.8%;归母净利润165.97亿元，同比增长12.81%，利润增速继续超营收增速;经营活动产生的现金流量净额252.62亿元，同比增长24.71%，经营质量继续提升。坚持自主创牌、全球高端创牌、持续推进数字化变革，以及落地智慧家庭战略的海尔智家，3年利润复合
最近国内汽车圈非常热闹，网红鼻祖之一”的周鸿祎还现身哪吒L上市发布会内涵贾跃亭造车没成功是因为没坚持在中国。贾跃亭发布了一段坐在FF91后排录制的视频回应，称：正是因为十几年前我来美国造车，才有能力成为中国汽车进入美国市场的桥梁。当年正是郭艾伦当红的时期，也是国家队主力，在国内连续率领辽宁队打进总决赛，国际赛场上又帮助中国男篮拿下亚锦赛冠军。
日前，长安汽车发布2023年财报。该公司实现汽车销量255.3万辆，同比增长8.8%；实现营收1512.98亿元，同比增长24.78%；净利润113.27亿元，同比增长45.25%。2024年将在东南亚市场导入阿维塔11、长安Lumin、CD701等7款以上新能源产品，建设530个渠道触电。
北京时间2024年3月28日晚，位于中国上海的科技公司嘉银科技发布了其2023年第四季度及全年未经审计的财务报告。财报显示，嘉银科技在2023全年的促成交易金额达约881亿元，同比增长58.7%;实现营业收入约54.7亿元，同比增长67.1%;实现净利润约12.98亿元。嘉银科技在此次财报中还阐述了其在股东回报方面的诸多努力，公司2024年将继续执行此前发布的分红政策，即以现金方式发放两�
快科技4月18日消息，今日下午，雷军开启直播，跟网友一起聊聊小米汽车。雷军在直播中称，小米汽车发布后，网上有人不理解小米汽车仅用了3年时间就造出了车，比业内平均速度快了很多。对此，雷军介绍，小米已经成立了14周年，小米汽车3年造出车的背后，是小米集团14年的智能智造经验和技术积累。此外，前段时间，智己汽车CEO刘涛还曾发文表示，小米汽车三年就从平�
微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
4 月 22 日，快手发布了《 2023 环境、社会及管治报告》（ESG报告），详细阐述了 2023 年快手在社会责任、环境保护、公司治理和员工发展等诸多议题上的价值创造。2023 年，快手不断升级ESG体系，深化ESG责任理念与经营战略的融合，推动公司和社会协同可持续发展。在践行社会责任方面，快手积极满足社会各界群体的就业与创业需求，平台共带动 4022 万个就业机会，同时多举措
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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