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知乎热榜

时间: 2024-01-05 10:29:18 |   作者: 电竞比赛竞猜平台

  知乎热榜上线 年底,具体包括社会热点、舆论焦点、生活痛点、行业知识、校园职场、科学、数码、影视等内容,并按照内容在站内的讨论热度确定榜单顺序。 2019 年至今,热榜共展示了3. 2 万条问题,成为知乎核心功能之一。

  7 月 23 日,知乎热榜上线「今日大暑,适宜吃瓜」主题推广,也是热榜自推出后,第一次正式的推广活动。

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  记得几年前,大家对于知乎最多的调侃,莫过于“分享你刚编”的故事,但现在,在知乎编故事正在成为官方盖章的新板块。自2019年在盐选专栏上线月,知乎正式将社区内的盐选故事独立分拆,推出“盐言故事”App,用户都能够使用知乎账户授权登录,保留盐选会员的全部权益。但对于现在的知乎言,如何尽快尽早的证明盈利能力才是需要做的事情。

  短剧制片人陈佳敏锐地意识到,知乎有几率会成为下一个挖掘故事的富矿。乘着风口卖IP,似乎还很难让短故事成长为能够庇护知乎的参天大树。

  “在领悟什么道理后,你的人生开始轻松起来?”“什么算是人生的顶级享受?”“你最意外的一笔收入是什么?”这些高赞问答经过一批知乎「倒爷」截图发上小红书,零成本吸引流量,运营得风生水起。这样经过检验的优秀品质的内容总会有一篇被大数据送到合适的受众手中,分分钟浏览量破万、点赞破千。文字社区的终局不会也不应当是被图文视频类社区取代,因为公共领域的讨

  开发者的效率倍增工具来了。AI开发者伴侣GPTPilot可以让95%的开发者实现自动编码。对于GPTPilot编写的所有代码,它需要编写检查代码是否按预期工作的测试,以便无论何时进行新的更改,都可以运行所有回归测试,以检查是不是有任何故障。

  “有机牛奶是不是伪命题?”“高速吹风机是不是智商税?”“如何正确护肤?”在知乎,常有网友对日常消费品发出“灵魂拷问”,继得到相关领域专业答主的耐心解答,这也为品牌内容营销提供了一片沃土。一位MCN创始人表示,近两年慢慢的变多品牌开始布局知乎内容营销,尤其是产品客单价在千元以上的品牌,且多集中在数码3C、科技和家电领域。掌握着高客单价潜力消费人群

  【新智元导读】最强的全能多模态模型来了!就在近日,智源研究院重磅发布了开源界的「Gemini」——Emu2,一口气刷新多项SOTA。过去的18个月里,我们见证了AI领域许多重要的时刻。相比Emu1,Emu2使用了更简单的建模框架、训练了更好的从特征重建原图的解码器、并把模型规模化到37B参数。

  知乎创始人、董事长兼CEO周源首次披露,知乎付费阅读业务已累计向创作者分成超10亿元。知乎付费阅读业务是公司第一大收入来源,拥有1480万月均付费用户,盐言故事内容已达到十数万篇。其Q3总净营收为58亿元,同比2022年同期基本持平;不按美国通用会计准则调整后的净亏损为8.635亿元,同比收窄51%;三季度毛利润同比提升38%,连续五个季度实现改善。

  快科技12月11日消息,知乎创始人、董事长兼CEO周源在演讲中首次披露,知乎付费阅读业务已累计向创作者分成超10亿元。周源表示,目前知乎内容场景涵盖付费阅读、职业教育、营销服务三条商业化路径。其中,付费阅读已成第一大收入来源,1480万月均付费用户,盐言故事内容达十余万篇,是全网最大的短篇故事生产基地。在知乎付费阅读平台,收入破百万创作者超过100位。日前,知乎公布2023年第三季度财务报表,总收入为人民币10.22亿元,同比增长12.1%。其中,知乎付费会员业务收入4.67亿元,同比增长39.2%。

  11月29日,知乎发布截至2023年9月30日未经审计的季度财务报表业绩。知乎第三季度总收入为10.22亿元,同比增长12.1%,经调整净亏损同比收窄10.1%,毛利率从去年同期的48.7%提高至53.7%。营销服务的下行几乎已成定势,付费会员与职业培训营收增速也有不同程度的下降,体量扩大对增速的影响是一方面,新业务进入新阶段,更需要完善商业模式以确保其长期增长。

  旗下的“知海图AI”大模型即将面向社会公众开放服务。该大模型具备千亿级参数和更强的逻辑推理能力,旨在持续赋能创作者、讨论场、信息获取、内容运营等各项业务场景。“知海图AI”的能力将逐步应用于对创作的赋能、对讨论场的赋能和对信息获取的赋能中。

  TinyGPT-V 是一种高效的多模态大型语言模型,利用小型骨干网络来实现。它具有强大的语言理解和生成能力,适用于各种自然语言处理任务。TinyGPT-V 采用 Phi-2 作为预训练模型,具备出色的性能和效率。

  Embedchain 是一个开源的 RAG 框架,旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则,既适用于软件工程师,也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程,提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块,生成相关的嵌入,并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API,它使用户能提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话,所有这些都根据他们自己的数据来进行定制。

  GEO是一种全新的范式,它将帮助内容创作者针对下一代搜索引擎进行内容优化,这些搜索引擎具备大型语言模型的增强能力。 随着大型语言模型的出现,一种使用生成模型收集和总结信息来回答用户查询的新型搜索引擎已经崭露头角。这些“生成引擎”能够生成准确、个性化的响应,并且正在迅速取代传统搜索引擎,提升了用户效用。 但是,生成引擎也给内容创作者带来了许多挑战: 排名和可见度:在传统搜索引擎中评估网站性能格外的简单,网站以排名顺序列出原文内容。然而,生成引擎可以生成丰富和结构化的响应,通常将引文嵌入到一个块中。这使得排名和可见度的概念变得很微妙和多面化。 网站seo:与存在大量提高网站可见度研究的搜索引擎不同,如何优化生成引擎响应中的可见度仍不清楚。 黑盒性质:由于生成引擎的黑盒性质,内容创作者几乎没办法控制其内容何时以及如何显示,这使得优化内容更加困难。 未解决这些挑战,我们提出了生成引擎优化(GEO)这个全新范式,旨在帮助内容创作者提高其内容的可见度。我们贡献了各种印象指标、评估基准和优化策略套件,赋予创作者改进内容可见度的能力,针对的是已部署的商业生成引擎。

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