打造新风潮，斐乐广告短片必看
斐乐广告短片：打造新风潮
在这个信息爆炸的时代，如何让自己的产品或服务脱颖而出，成为众多竞品中的佼佼者？这是每个商家不断思考的问题。而斐乐广告短片，正是一种新型的营销方式，既能吸引眼球，又能促进销售，成为了越来越多商家的首选。本文将从四个方面，为你详细解读斐乐广告短片的打造之道，帮助你在这个新风潮中脱颖而出。1. 斐乐广告短片的优势
斐乐广告短片相较于传统广告有什么优势呢？首先，它能够直接触达目标客户群，传递更精准的信息。其次，斐乐广告短片的制作周期短、制作成本低，商家在较短的时间内就能得到效果，且节约了营销成本。最后，斐乐广告短片的形式更加生动有趣，能够吸引目标客户群的关注度，从而提升品牌知名度、美誉度以及销售额。2. 制作斐乐广告短片的要点
想要打造一部优秀的斐乐广告短片，需要注意哪些要点呢？首先，要有一个好的创意，创意是整个短片制作的核心，必须符合品牌形象，同时又能让受众产生共鸣。其次，制作时需要注意画面的美观度和配乐的使用，两者缺一不可。最后，短片内容要简洁明了，传递的信息要具有说服力和可信度。3. 应用斐乐广告短片的场景
斐乐广告短片在哪些场景下应用最为合适呢？首先，可以用于新产品推广，击中目标受众的痛点，从而提升曝光度，促进销售。其次，可以用于品牌宣传，打破传统的品牌推广方式，为品牌的建设注入新的生机。最后，可以用于活动推广，如促销、节日活动等，通过斐乐广告短片的形式为活动注入更多的温度和促销力度。4. 斐乐广告短片的成功案例
下面列出几个斐乐广告短片的成功案例，供读者参考：1. 美团外卖《口袋里是中国传统美食》：该短片通过小朋友的眼睛展现中国传统美食，让人们对中华文化有了更深刻的了解和认识，促进品牌美誉度的提升。2. 招商银行《上班这点事儿》：该短片通过小故事的方式，让人们在繁忙的上班路上感到轻松和温馨，同时展现了招行为你而来的服务宗旨，提升了品牌的可信度和美誉度。3. 十八洞村《康师傅杯 民间千里送福 》：该短片通过展现中国传统文化的魅力，让人们对十八洞村的认识和了解得到提升，促进了品牌形象的构建。总结
斐乐广告短片的打造之道，包括有优势、制作要点、应用场景和成功案例。商家们可以根据自身的需求和特点，结合以上经验和教训，打造出适合自己的短片。斐乐广告短片不仅可以吸引目标客户群的关注，还能够提升品牌知名度和美誉度，带来更多的销售机会。打造新风潮，斐乐广告短片必看随机日志
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>重(zhong)磅(bang)內(nei)幕(mu)：OpenAI即(ji)將(jiang)開(kai)源(yuan)新(xin)模(mo)型(xing)！开源社(she)區(qu)的(de)繁(fan)榮(rong)，全(quan)靠(kao)大(da)廠(chang)「施(shi)舍(she)」？ 新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】OpenAI再(zai)次(ci)开源，是(shi)科(ke)技(ji)大厂的「施舍」還(hai)是开源社区的「救(jiu)贖(shu)」？ 就(jiu)在(zai)剛(gang)刚，根(gen)據(ju)The Information的最(zui)新爆(bao)料(liao)，OpenAI即将發(fa)布(bu)壹(yi)款(kuan)全新的开源大語(yu)言(yan)模型。 雖(sui)然(ran)目(mu)前(qian)还不(bu)清(qing)楚(chu)，OpenAI是不是打(da)算(suan)利(li)用(yong)即将开源的模型，來(lai)搶(qiang)占(zhan)Vicuna或(huo)其(qi)他(ta)开源模型的市(shi)場(chang)份(fen)額(e)。 但(dan)幾(ji)乎(hu)可(ke)以(yi)肯(ken)定(ding)的是，新模型的能(neng)力(li)大概(gai)率(lv)無(wu)法(fa)與(yu)GPT-4甚(shen)至(zhi)GPT-3.5相(xiang)競(jing)爭(zheng)。 畢(bi)竟(jing)，270億(yi)美(mei)元的估(gu)值(zhi)也(ye)決(jue)定了(le)，OpenAI最先(xian)進(jin)的模型将會(hui)被(bei)用於(yu)商(shang)業(ye)目的，盡(jin)管(guan)前兩(liang)個(ge)版(ban)本(ben)的GPT都(dou)是开源的。 對(dui)此(ci)，OpenAI的发言人(ren)沒(mei)有(you)回(hui)應(ying)置(zhi)評(ping)請(qing)求(qiu)。 羊(yang)駝(tuo)家(jia)族(zu)开源大爆发 十(shi)天(tian)前，谷(gu)歌(ge)的一份内部(bu)文(wen)件(jian)泄(xie)漏(lou)。在這(zhe)篇(pian)名(ming)為(wei)《我(wo)們(men)没有護(hu)城(cheng)河(he)，OpenAI也没有》的文章(zhang)裏(li)，作(zuo)者(zhe)沈(chen)痛(tong)控(kong)訴(su)了开源对于谷歌和(he)OpenAI的沉重打擊(ji)。 的確(que)，在这次軍(jun)備(bei)竞賽(sai)中(zhong)，谷歌和OpenAI似(si)乎都不是贏(ying)家，因(yin)为开源社区正(zheng)在吃(chi)掉(diao)屬(shu)于它(ta)们的「利益(yi)」。 ChatGPT一出(chu)，引(yin)爆了全球(qiu)的LLM革(ge)命(ming)。然而(er)，OpenAI不Open，很(hen)多(duo)公(gong)司(si)和开发者只(zhi)能看(kan)著(zhu)(zhe)幹(gan)着急(ji)。 此時(shi)，Meta站(zhan)出来发布了LLaMA，为全世(shi)界(jie)开发者謀(mou)了一把(ba)福(fu)利。 本来呢(ne)，Meta承(cheng)諾(nuo)的是LLaMA会对非(fei)商用的研(yan)究(jiu)用例(li)开源，可是誰(shui)能想(xiang)到(dao)，僅(jin)在发布一周(zhou)後(hou)，LLaMA的權(quan)重忽(hu)然在4chan上(shang)泄漏了，瞬(shun)間(jian)就引发了數(shu)千(qian)次下(xia)載(zai)。 这场「史(shi)詩(shi)級(ji)泄漏」，直(zhi)接(jie)讓(rang)开源LLM領(ling)域(yu)變(bian)了天。短(duan)短几周内，各(ge)種(zhong)ChatGPT平(ping)替(ti)就以迅(xun)雷(lei)不及(ji)掩(yan)耳(er)之(zhi)勢(shi)呈(cheng)爆炸(zha)式(shi)增(zeng)長(chang)。 Alpaca、Vicuna、Koala、ChatLLaMA 、FreedomGPT、ColossalChat……簡(jian)直堪(kan)稱(cheng)是「羊驼家族」大爆炸。 其實(shi)，早(zao)在羊驼之前，开源模型就曾(zeng)破(po)滅(mie)過(guo)OpenAI的野(ye)心(xin)。 當(dang)时，刚刚发布的Dall-E 2憑(ping)借(jie)着驚(jing)艷(yan)的文生(sheng)圖(tu)效(xiao)果(guo)，在網(wang)上引起(qi)了不小(xiao)的轟(hong)動(dong)。 然而，当OpenAI还在試(shi)图兜(dou)售(shou)API时，一款开源替代(dai)突(tu)然橫(heng)空(kong)出世——Stable Diffusion。 隨(sui)着Stable Diffusion的迅速(su)崛(jue)起，Dall-E 2也很快(kuai)就被开发者们拋(pao)在了腦(nao)后。 开源大模型，要(yao)顛(dian)覆(fu)矽(gui)谷大厂？ UC Berkeley的計(ji)算機(ji)教(jiao)授(shou)Ion Stoica正是使(shi)用Meta的研究开发Vicuna的學(xue)者之一。 为了提(ti)高(gao)Vicuna的能力，Stoica和同(tong)事(shi)们正在努(nu)力增加(jia)模型中的计算数量(liang)，这将有助(zhu)于處(chu)理(li)涉(she)及推(tui)理的任(ren)務(wu)，比(bi)如(ru)寫(xie)代碼(ma)。 开发Vicuna的是一个伯(bo)克(ke)利的團(tuan)隊(dui)，每(mei)年(nian)的預(yu)算为数百(bai)萬(wan)美元，其中大約(yue)50万美元来自(zi)包(bao)括(kuo)微(wei)軟(ruan)、谷歌和亞(ya)馬(ma)遜(xun)在内的上市公司。 UC Berkeley的计算机教授Ion Stoica表(biao)示(shi)，現(xian)在的免(mian)費(fei)AI模型，在性(xing)能上已(yi)經(jing)「相当接近(jin)」谷歌和OpenAI的專(zhuan)有模型了，毫(hao)无疑(yi)問(wen)，大多数开发者最終(zhong)都会選(xuan)擇(ze)免费模型。 一方(fang)面(mian)，开源模型可以让开发者使用自己(ji)的数据来解(jie)决特(te)定的问題(ti)。 另(ling)一方面，像(xiang)Vicuna这种模型的訓(xun)練(lian)成(cheng)本甚至可以低(di)至几百美元，而且(qie)还不用向(xiang)大厂支(zhi)付(fu)昂(ang)貴(gui)的使用费。 https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/ 如果Stoica的看法正确，开源AI必(bi)将颠覆谷歌、OpenAI、微软等(deng)出售专有模型使用权的大厂的商业计劃(hua)。 Vicuna的質(zhi)量和开源AI的寒(han)武(wu)紀(ji)大爆发，让谷歌工(gong)程(cheng)師(shi)Luke Sernau警(jing)告(gao)同事，谷歌在努力追(zhui)趕(gan)OpenAI时，太(tai)过關(guan)註(zhu)专有软件了。 如果免费、高质量的平替没有使用限(xian)制(zhi)，谁会去(qu)付费使用帶(dai)有條(tiao)条框(kuang)框的谷歌產(chan)品(pin)呢？开源AI的发展(zhan)正在超(chao)越(yue)我们，谷歌应該(gai)在开源社区中建(jian)立(li)自己的领导地(di)位(wei)，並(bing)放(fang)棄(qi)对我们模型的部分(fen)控制。 这份备忘(wang)錄(lu)迅速在整(zheng)个行(xing)业内引起了共(gong)鳴(ming)——即使Sernau或許(xu)高估了开源AI的能力，低估了它们的成本和風(feng)險(xian)，但大多数從(cong)业者都同意(yi)，Meta非常(chang)有可能从中獲(huo)益。 比如，Meta在内部会使用AI模型进行内容(rong)推薦(jian)和廣(guang)告定位，当开发者改(gai)进Meta的模型时，Meta就可以把这些(xie)改进納(na)入(ru)自己内部的AI。 Meta CEO小紮(zha)对此籌(chou)谋已久(jiu)。 4月(yue)，在他与分析(xi)师的一次電(dian)話(hua)会議(yi)中，他曾这樣(yang)談(tan)到公司的策(ce)略(lve)—— 如果行业能夠(gou)在我们使用的基(ji)礎(chu)工具(ju)上達(da)成標(biao)準(zhun)化(hua)，那(na)麽(me)我们就能从其他人的改进中受(shou)益，这样会更(geng)好。 谷歌倒(dao)是没有完(wan)全采(cai)用专有的方式来处理AI软件。 早在2020年，谷歌就发布了一个开源语言模型T5，让开发者可以構(gou)建能够執(zhi)行翻(fan)譯(yi)和摘(zhai)要任务的软件。随后，谷歌又(you)发布了一个更先进的Flan-T5。 但是，根据Stoica和其他从业者的說(shuo)法，Meta发布的软件能够在谷歌模型的基础上做(zuo)出顯(xian)著改进，这让开发者选择Meta模型的可能性大大增加了。 不过，Stoica表示，谷歌在开源软件方面仍(reng)有两个優(you)势。 1. 如果谷歌利用其不向外(wai)部开放的用戶(hu)数据，模型在某(mou)些专业领域（如内容推荐）的表现可能会更好。 不过，谷歌发言人表示，公司并没有在现有用户数据上训练其基础模型。 2. 搜(sou)索(suo)公司在管理大規(gui)模计算机基础設(she)施方面的专长，意味(wei)着它能够以更低的成本来運(yun)行模型，包括为雲(yun)客(ke)户提供(gong)服(fu)务。 与此同时，OpenAI在收(shou)集(ji)数百万人与ChatGPT互(hu)动方式的数据上，已经抢得(de)了先机，这会更有助于OpenAI改进AI软件，更不用提它和微软的合(he)作協(xie)议。 开源的繁荣，是大厂的「施舍」？ 不过，这种建立在开源基础上的繁荣，是不穩(wen)定的。 目前大多数的开源，仍然依(yi)賴(lai)于資(zi)金(jin)雄(xiong)厚(hou)的大公司发布的巨(ju)型模型。如果OpenAI和Meta决定关閉(bi)业务，繁荣的开源社区，可能就会变得蕭(xiao)条。 比如，现在许多开源平替是基于Meta的LLaMA构建的。 而其他模型使用的是名为Pile的大型公共数据集，由(you)开源非營(ying)利組(zu)織(zhi)EleutherAI整理。 EleutherAI之所(suo)以存(cun)在，是因为OpenAI的开放性意味着一群(qun)开发者能够逆(ni)向了解GPT-3是如何(he)制作的，然后在空閑(xian)时间里創(chuang)建自己的模型。 但一切(qie)都可能改变。 OpenAI已经不再Open，Meta也在考(kao)慮(lv)限制开源，防(fang)止(zhi)初(chu)创公司利用开源代码做壞(huai)事。 Meta AI的执行董(dong)事Joelle Pineau表示，现在向外部人員(yuan)开放代码是正确，但他并不确定，在未(wei)来五(wu)年内Meta还会采用相同的策略。 如果这种Close的趨(qu)势繼(ji)續(xu)下去，那么不仅开源社区会被抛弃，下一代的AI突破也会重新回到那些最大、最不差(cha)錢(qian)的AI实驗(yan)室(shi)手(shou)中。 显然，AI大模型的制造(zao)和使用方式的未来，正处于一个十字(zi)路(lu)口(kou)。 如果OpenAI曾经吝(lin)嗇(se)，就不会有如今(jin)的开源盛(sheng)況(kuang) 其他人也在权衡(heng)，这种开源的自由竞争带来的回报更大，还是风险更大。 就在Meta AI发布LLaMA的同时，Hugging Face推出了一个門(men)禁(jin)机制，下载平臺(tai)上的模型之前，用户必須(xu)申(shen)请訪(fang)问并获得批(pi)准，这是为了限制那些有合法理由的人。 「我并不是一个开源的布道者， 」Hugging Face的首(shou)席(xi)倫(lun)理科学家Margaret Mitchell说。「我能看到不开源的意義(yi)。」 大模型广泛(fan)使用的一个弊(bi)端(duan)，就是可能造成AI色(se)情(qing)产品的泛濫(lan)。 Mitchell曾在谷歌工作，并创立了AI道德(de)团队，她(ta)对于模型被滥用的风险十分了解。因此，她贊(zan)成Meta AI以有控制的方式发布模型。 同时，OpenAI也在关闭水(shui)龍(long)頭(tou)。GPT-4发布时，并没有公布架(jia)构（包括模型大小）、硬(ying)件、训练计算、数据集构建、训练方法等細(xi)節(jie)，理由是「鑒(jian)于像GPT-4这样的大规模模型的竞争格(ge)局(ju)和安(an)全影(ying)響(xiang)」。 这种限制反(fan)应了OpenAI心態(tai)上的变化。聯(lian)合创始(shi)人兼(jian)首席科学家Ilya Sutskever表示，OpenAI过去的开放性是一个錯(cuo)誤(wu)。 OpenAI的政(zheng)策研究员Sandhini Agarwal说： 「以前，如果某样東(dong)西(xi)是开源的，也许一小群修(xiu)理工会关心。但现在，整个環(huan)境(jing)已经改变。开源真(zhen)的可以加速发展，导致(zhi)竞争。」 时间倒回三(san)年前，如果OpenAI在公布GPT-3的细节时，就秉(bing)持(chi)着同样的原(yuan)則(ze)，那就不会有EleutherAI的出现，也就不会有蓬(peng)勃(bo)的开源创新。 今天，EleutherAI在开源生态系(xi)統(tong)中发揮(hui)着舉(ju)足(zu)輕(qing)重的作用。Pile被用来训练多个开源項(xiang)目，包括Stability AI的StableLM。 但随着GPT-4、5、6被鎖(suo)死(si)，开源社区可能会再次被落(luo)在几家大公司后面。 他们会困在上一代模型中，如果想取(qu)得进步(bu)，只能闭门造車(che)。 參(can)考资料： https://www.technologyreview.com/2023/05/12/1072950/open-source-ai-google-openai-eleuther-meta/ https://www.theinformation.com/articles/open-source-ai-is-gaining-on-google-and-chatgpt返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：