【揭秘】综艺节目里的赞助广告：叫什么？
揭秘综艺节目里的赞助广告：叫什么？
一、赞助广告的基本概念
赞助广告，就是企业或品牌商家在综艺节目中以赞助的形式投入广告宣传费用，并在节目中进行宣传推广活动。赞助广告是一种比较常见的广告宣传形式，在许多综艺节目中可以看到。通常来说，赞助广告的费用比一般的广告费用要高出不少，因为它可以达到更好的效果。
赞助广告可以分为两种形式：一种是品牌赞助广告，这种广告形式通常是以品牌名称为主要内容进行宣传；另一种是活动赞助广告，这种广告形式通常是以各种具体的活动为主要内容进行宣传。
二、赞助广告是如何实现的
赞助广告的实现通常是通过节目制作公司与企业或品牌商家签订赞助广告协议，确定相关的广告费用收取标准和投放的广告内容和形式。一旦签订协议，企业或品牌商家就可以在节目中进行品牌或活动推广等宣传活动。
通常来说，赞助广告的形式比较多样化，除了在节目中出现商标或品牌名称外，还可以有一些更具创意的形式出现，比如部分综艺节目中的互动游戏或抽奖环节，就是以品牌推广为主要目的而设立的。
三、赞助广告的影响力
赞助广告在综艺节目中的影响力是比较大的，因为综艺节目通常具有比较高的收视率和影响力，能够吸引大量的观众。如果一家企业或品牌商家能够在知名节目中进行赞助广告宣传，对品牌推广和市场影响力的提升是非常有帮助的。
同时，赞助广告也可以带来赞助商和节目制作公司之间的合作机会，开启更多的合作空间和商业机会。因此，赞助广告是一种比较受欢迎的广告宣传形式，受到了越来越多企业和品牌商家的青睐。
四、赞助广告的风险和注意事项
尽管赞助广告是一种有效的广告宣传形式，但也存在一定的风险和注意事项。首先，赞助广告的成本较高，需要投入大量的资金进行推广。如果推广效果不理想，将对企业和品牌商家造成不小的经济损失。
其次，赞助广告的宣传目的需要很好的定位和掌握，不能过于追求效果而不顾品牌形象的塑造。如果企业或品牌商家只是为了赞助而赞助，而不顾品牌特性和定位，将会对品牌形象带来负面影响，难以得到消费者的认可和信任。
最后，赞助广告的宣传效果也需要进行有效的监测和分析。只有通过科学的数据分析，才能够评估赞助广告的实际价值和推广效果，为企业或品牌商家的未来发展提供可靠的数据支持。
总结
赞助广告是一种比较有效的广告宣传形式，在综艺节目中具有较高的影响力和广阔的发展空间。但是，在进行赞助广告宣传之前，需要充分了解它的实现方式、风险和注意事项，制定合理的宣传策略和推广方案，才能够获得最佳的宣传效果和商业价值。
问答话题
1、赞助广告和其他广告形式有什么区别？
赞助广告和其他广告形式最大的区别在于它的宣传形式和推广方式。赞助广告通常是以赞助的形式进行推广，通过投入广告宣传费用并在节目中进行宣传推广活动来实现品牌或活动推广的效果。
2、如何提高赞助广告的效果和推广效果？
要提高赞助广告的效果和推广效果，需要注意以下几个方面：
1）选择适合品牌定位和特性的节目，具有较高的收视率和影响力；
2）在节目中设计与品牌或活动相关的创意营销活动，提高观众参与度和参与度；
3）加强品牌定位和形象的塑造，提高消费者的品牌认知度和满意度；
4）积极开展宣传和推广活动，借助社交媒体等渠道进行传播和宣传。
【揭秘】综艺节目里的赞助广告：叫什么？随机日志
查看数据服务器的各种状态、参数等。
1、支持+号按钮支持拖拽,增加引导教程功能,解密文件的时间还原,解决少部分用户安装后，双击文件夹出现cmd问题更多,解决少部分用户安装后，双击文件夹出现显示和隐藏文件问题,大文件夹操作加速和优化,文件夹加密密码修改后，用户输入了正确的解密密码后无需重复输入密码，解决多次输入密码的问题,解决父文件夹和子文件夹同时加密后进行解密，文件夹名重命名为:原名+(0)问题,解决界面显示路径会显示无关联的字符问题收起
2、进入客户名单统计中心，查看个人负责的客户名单
3、新增“启动中心”，可快速启动各个模块,新增字体设置、颜色设置、插入表格等即预览功能，实时显示设置效果,新增工作薄共享功能，支持多用户同步编辑,支持幻灯片多屏放映功能
4、如果软件无法正常打开，请右键使用管理员模式运行;
5、通过积分排名能够更好的了解社区里每一个居民的日常表现情况，能够真正的做到公平公正和公开。
<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>終(zhong)結(jie)英(ying)偉(wei)達(da)的(de)統(tong)治(zhi)？全(quan)球(qiu)科(ke)技(ji)巨(ju)頭(tou)紛(fen)纷布(bu)局(ju)自(zi)研(yan)AI芯(xin)片(pian) 來(lai)源(yuan)：澎(peng)湃(pai)新(xin)聞(wen) 記(ji)者(zhe) 邵(shao)文(wen) ·在(zai)這(zhe)場(chang)AI芯片競(jing)賽(sai)中(zhong)，亞(ya)馬(ma)遜(xun)似(si)乎(hu)占(zhan)據(ju)了(le)先(xian)機(ji)，已(yi)擁(yong)有(you)兩(liang)款(kuan)AI專(zhuan)用(yong)芯片——訓(xun)練(lian)芯片Trainium和(he)推(tui)理(li)芯片Inferentia，谷(gu)歌(ge)則(ze)拥有第(di)四(si)代(dai)張(zhang)量(liang)處(chu)理單(dan)元(yuan) （TPU）。相(xiang)比(bi)之(zhi)下(xia)，微(wei)軟(ruan)等(deng)還(hai)在很(hen)大(da)程(cheng)度(du)上(shang)依(yi)賴(lai)於(yu)英伟达、AMD和英特(te)爾(er)等芯片制(zhi)造(zao)商(shang)的現(xian)成(cheng)或(huo)定(ding)制硬(ying)件(jian)。 圖(tu)片来源：由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成 本(ben)周(zhou)，挑(tiao)戰(zhan)英伟达AI芯片王(wang)者地(di)位(wei)的竞爭(zheng)又(you)加(jia)速(su)了。 北(bei)京(jing)時(shi)間(jian)5月(yue)19日(ri)，Meta公(gong)司(si)披(pi)露(lu)其(qi)正(zheng)在構(gou)建(jian)首(shou)款专門(men)用于運(yun)行(xing)AI模(mo)型(xing)的定制芯片——MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）芯片，使(shi)用名(ming)為(wei)RISC-V的開(kai)源芯片架(jia)构，預(yu)計(ji)于2025年(nian)問(wen)世(shi)。 同(tong)樣(yang)在这周，微软發(fa)布了壹(yi)系(xi)列(lie)芯片相關(guan)招(zhao)聘(pin)信(xin)息(xi)，其中一则寫(xie)道(dao)，“我(wo)們(men)正在尋(xun)找(zhao)一名首席(xi)設(she)计工程師(shi)在充(chong)滿(man)活(huo)力(li)的微软AISoC（人(ren)工智(zhi)能(neng)芯片及(ji)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)）團(tuan)隊(dui)中工作(zuo)。”据稱(cheng)，該(gai)团队正在研究(jiu)“能夠(gou)以(yi)極(ji)其高(gao)效(xiao)的方式(shi)執(zhi)行復(fu)雜(za)和高性(xing)能功(gong)能的尖(jian)端(duan)人工智能设计”。換(huan)句(ju)話(hua)說(shuo)，微软某(mou)種(zhong)程度上已把(ba)自己(ji)的未(wei)来寄(ji)托(tuo)在人工智能开发机构OpenAI的一系列技術(shu)上，想(xiang)要(yao)制造出(chu)比现成的GPU（图形(xing)处理器(qi)）和相关加速器更(geng)高效的芯片来运行这些(xie)模型。 當(dang)下，英伟达还是(shi)当之无愧(kui)的“AI算(suan)力王者”，A100、H100系列芯片占据金(jin)字(zi)塔(ta)頂(ding)尖位置(zhi)，是ChatGPT这样的大型語(yu)言(yan)模型背(bei)後(hou)的動(dong)力来源。然(ran)而(er)，不(bu)管(guan)是为了降(jiang)低(di)成本，还是減(jian)少(shao)對(dui)英伟达的依赖、提(ti)高議(yi)價(jia)能力，科技巨头们也(ye)都(dou)纷纷下场自研AI芯片。 粗(cu)略(lve)统计，微软、谷歌、亚马逊这3家(jia)公司已經(jing)推出或计劃(hua)发布8款服(fu)務(wu)器和AI芯片。 粗略统计，微软、谷歌、亚马逊这3家公司已经推出或计划发布8款服务器和AI芯片。弗(fu)雷(lei)斯(si)特研究公司（Forrester）主(zhu)管格(ge)倫(lun)·奧(ao)唐(tang)奈(nai)（Glenn O'Donnell）認(ren)为，“如(ru)果(guo)妳(ni)能制造出針(zhen)对人工智能進(jin)行優(you)化(hua)的芯片，那(na)麽(me)你就(jiu)會(hui)取(qu)得(de)巨大的勝(sheng)利(li)。” 根(gen)据目(mu)前(qian)幾(ji)家海(hai)外(wai)科技巨头在AI芯片方面(mian)的最(zui)新动作和进展(zhan)，總(zong)體(ti)看(kan)来，在这场竞赛中，亚马逊似乎占据了先机，已拥有两款AI专用芯片——训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia，谷歌则拥有第四代TPU（张量处理单元）。相比之下，微软等还在很大程度上依赖于英伟达、AMD和英特尔等芯片制造商的现成或定制硬件。 谷歌：最早(zao)自研TPU芯片 早在2013年，谷歌就已秘(mi)密(mi)研发一款专註(zhu)于AI机器學(xue)習(xi)算法(fa)的芯片，並(bing)將(jiang)其用在內(nei)部(bu)的雲(yun)计算數(shu)据中心(xin)中，以取代英伟达的GPU。2016年5月，这款自研芯片公諸(zhu)于世，即(ji)TPU。TPU可(ke)以为深(shen)度学习模型执行大規(gui)模矩(ju)陣(zhen)运算，例(li)如用于自然语言处理、计算机視(shi)覺(jiao)和推薦(jian)系统的模型，其最初(chu)专为谷歌的超(chao)級(ji)業(ye)务云计算数据中心而生。 2020年，谷歌實(shi)際(ji)上已在其数据中心部署(shu)了人工智能芯片TPU v4。不過(guo)直(zhi)到(dao)今(jin)年4月4日，谷歌才(cai)首次(ci)公开了技术細(xi)節(jie)：相比TPU v3，TPU v4性能提升(sheng)2.1倍(bei)。 基(ji)于TPU v4的超级计算机拥有4096塊(kuai)芯片，整(zheng)体速度提高了約(yue)10倍。谷歌称，对于類(lei)似大小(xiao)的系统，谷歌能做(zuo)到比Graphcore IPU Bow（Intelligence Processing Unit，智能处理单元）快(kuai)4.3-4.5倍，比英伟达A100快1.2-1.7倍，功耗(hao)低1.3-1.9倍。 在谷歌发布TPU v4的技术细节后，英伟达也非(fei)常(chang)巧(qiao)合(he)地发布了一篇(pian)博(bo)客(ke)文章(zhang)。在文章中，創(chuang)始(shi)人兼(jian)CEO黃(huang)仁(ren)勛(xun)指(zhi)出A100芯片是3年前发布的，最近(jin)发布的H100芯片提供(gong)的性能比A100高出四倍。 目前，谷歌已将負(fu)責(ze)AI芯片的工程团队轉(zhuan)移(yi)到了谷歌云，旨(zhi)在提高谷歌云出售(shou)AI芯片給(gei)租(zu)用其服务器的公司的能力，從(cong)而與(yu)更大的竞争对手(shou)微软和亚马逊云科技（AWS）相抗(kang)衡(heng)。今年3月，生成式人工智能明(ming)星(xing)企(qi)业Midjourney選(xuan)擇(ze)了谷歌云，称其正在使用基于云的TPU来训练机器学习模型。 亚马逊：训练和推理芯片占据先机 从2013年推出首顆(ke)Nitro1芯片至(zhi)今，AWS是最先涉(she)足(zu)自研芯片的云廠(chang)商，已拥有網(wang)絡(luo)芯片、服务器芯片、人工智能机器学习自研芯片3條(tiao)產(chan)品(pin)線(xian)。 2018年初，科技媒(mei)体Information爆(bao)料(liao)亚马逊已经开始设计定制AI芯片。 AWS自研AI芯片版(ban)图包(bao)括(kuo)推理芯片Inferentia和训练芯片Trainium。2018年底(di)，AWS推出自研AI推理芯片Inferentia，可以以低成本在云端运行图像(xiang)識(shi)別(bie)、语音(yin)识别、自然语言处理、個(ge)性化和欺(qi)詐(zha)檢(jian)測(ce)等大规模机器学习推理應(ying)用程序(xu)。 “运行机器学习的速度和成本——最理想的是深度学习——是企业的竞争优勢(shi)。速度优势将决定企业的成敗(bai)，这种速度只(zhi)能通(tong)过定制硬件来实现，Inferentia是AWS进入(ru)这个遊(you)戲(xi)的第一步(bu)。”研究机构Constellation Research的分(fen)析(xi)师霍(huo)尔格·穆(mu)勒(le)（Holger Mueller）在当时表(biao)示(shi)，谷歌在TPU基礎(chu)设施(shi)方面有2-3年的領(ling)先优势。 2020年底，AWS推出专用于训练机器学习模型的Trainium。“我们知(zhi)道我们想繼(ji)續(xu)提高机器学习训练的性价比，所(suo)以我们将不得不投(tou)資(zi)自己的芯片。”AWS首席执行官(guan)安(an)迪(di)·賈(jia)西(xi)（Andy Jassy）在发布会当天(tian)称。 2023年初，专为人工智能打(da)造的Inferentia 2发布，将计算性能提高了三(san)倍，加速器总内存(cun)提高了四分之一，吞(tun)吐(tu)量提高了四分之一，延(yan)遲(chi)提高了十(shi)分之一。Inf2实例（可通过芯片之间的直接(jie)超高速連(lian)接支(zhi)持(chi)分布式推理）最多(duo)可支持1750億(yi)个參(can)数，这使其成为大规模模型推理的有力竞争者。 在亚马逊、微软和谷歌这三家中，亚马逊是唯(wei)一一家在服务器中提供两种类型芯片（標(biao)準(zhun)计算芯片和用于训练与运行机器学习模型的专用芯片）的云提供商，其在2015年收(shou)購(gou)以色(se)列芯片设计公司Annapurna Labs为这些努(nu)力奠(dian)定了基础。 今年5月初，亚马逊CFO布萊(lai)恩(en)·奥尔薩(sa)夫(fu)斯基（Brian Olsavsky）在財(cai)報(bao)電(dian)话会议上告(gao)訴(su)投资者，该公司计划将支出从零(ling)售业务转移到AWS，部分原(yuan)因(yin)是为了投资支持ChatGPT等应用所需(xu)的基础设施。亚马逊的一位发言人拒(ju)絕(jue)詳(xiang)细说明这筆(bi)錢(qian)将花(hua)在什(shen)么地方，但(dan)根据公司年报，其基础设施成本包括芯片。 微软：用Athena替(ti)代昂(ang)貴(gui)的A100/H100 4月18日，科技媒体The Information报道称，微软正在秘密研发自己的AI芯片，代號(hao)雅(ya)典(dian)娜(na)（Athena）。该芯片由臺(tai)積(ji)电代工，采(cai)用5nm先进制程，计划最早于明年推出。 这篇报道称，微软自2019年以来就一直在开发一款定制的专用芯片，用于为大型语言模型提供动力，目前已在测試(shi)階(jie)段(duan)。Athena的首个目标是为OpenAI提供算力引(yin)擎(qing)，以替代昂贵的英伟达A100/H100。如果明年大规模推出，Athena将允(yun)許(xu)微软内部和OpenAI的团队同时训练和推理模型。 SemiAnalysis的分析师迪伦·帕(pa)特尔（Dylan Patel）表示，开发类似于雅典娜的芯片可能每(mei)年需要花費(fei)1亿美(mei)元左(zuo)右(you)，ChatGPT每天的运營(ying)成本约70萬(wan)美元，大部分成本来源于昂贵的服务器，如果雅典娜芯片与英伟达的产品拥有同等竞争力，每个芯片的成本将可以降低三分之一。 微软官网的招聘信息。 从微软本周公布的一系列招聘信息看，该公司对定制芯片的興(xing)趣(qu)超越(yue)了AI加速器。据其寻找设计驗(yan)證(zheng)工程师的招聘帖(tie)，该職(zhi)位所屬(shu)的矽(gui)计算开发团队将研究针对云工作负載(zai)的SoC（系统级芯片，也称片上系统）设计，这表明微软正在考(kao)慮(lv)采用类似于亚马逊Graviton系列的定制处理器。 微软还在微软云的硬件系统和基础设施部门招聘了一名DPU（数据处理单元）的硅工程师和一名封(feng)裝(zhuang)设计工程师。这并不令(ling)人驚(jing)訝(ya)，因为微软在1月收购了DPU供应商Fungible。与此(ci)同时，后一个职位将负责“为各(ge)种数据中心产品领域(yu)”的“高性能计算芯片设计提供先进的封装解决方案”，这也表明微软的目标是跟(gen)隨(sui)亚马逊的腳(jiao)步，为各种计算应用构建定制芯片。 Meta：控(kong)制堆(dui)棧(zhan)的每一層(ceng) Meta在采用AI友(you)好(hao)的硬件系统方面歷(li)来进展緩(huan)慢(man)，这阻(zu)礙(ai)了其与谷歌和微软等竞争对手保(bao)持同步的能力。直到2022年，Meta还主要使用CPU（中央(yang)处理器）和专为加速AI算法而设计的定制芯片組(zu)合来运行其AI工作负载。对于这类任(ren)务来说，CPU的效率(lv)往(wang)往不如GPU。后来，Meta取消(xiao)了于2022年大规模推出定制芯片的计划，转而訂(ding)购了价值(zhi)数十亿美元的英伟达GPU。 为了扭(niu)转局面，Meta已经在开发内部芯片，并于5月19日公布了AI训练与推理芯片項(xiang)目，称其为“针对推理工作负载的内部定制加速器芯片系列”。“为了在我们的重(zhong)要工作负载中獲(huo)得更高水(shui)平(ping)的效率和性能，我们需要一个为模型、软件堆栈和系统硬件共(gong)同设计的定制解决方案。”Meta基础设施副(fu)总裁(cai)亚历克(ke)西斯·比约林(lin)（Alexis Bjorlin）在接受(shou)采訪(fang)时称。 据介(jie)紹(shao)，MTIA芯片的功耗僅(jin)为25瓦(wa)，占英伟达等市(shi)场领先供应商芯片功耗的一小部分，并使用了RISC-V（第五(wu)代精(jing)簡(jian)指令处理器）开源架构。 Meta称，它(ta)在2020年创建了第一代MTIA——MTIA v1，基于7納(na)米(mi)工藝(yi)。在其设计的基准测试中，MITA芯片在处理 “低复杂性”和“中等复杂度”的AI模型时比GPU更高效。 值得注意(yi)的是，Meta于5月初收购了英國(guo)AI芯片獨(du)角(jiao)獸(shou)Graphcore的AI网络技术团队。Graphcore创始人奈傑(jie)尔·图恩（Nigel Toon）曾(zeng)公开表示，Graphcore不属于CPU、GPU和ASIC（专用计算芯片）中的任何(he)一类，而是一款全新的，专为AI加速而生的处理器：既(ji)有极高的运算能力以处理高性能计算业务（HPC），又和GPU一样可編(bian)程，以满足不同的场景(jing)需求(qiu)。 “构建我们自己的硬件功能使我们能够控制堆栈的每一层，从数据中心设计到训练框(kuang)架。”比约林说，“需要这种水平的垂(chui)直整合才能大规模突(tu)破(po)人工智能研究的界限(xian)。”返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 责任编輯(ji)：