关于毛巾创意广告文案
毛巾创意广告文案：打造自己的品牌
毛巾是家庭生活中必不可少的用品，但在市场上毛巾品牌林立，如何让自己的品牌脱颖而出？毛巾创意广告文案的设计成为了关键。创意广告文案可以提高品牌的知名度和美誉度，吸引更多的消费者关注。在这篇文章中，我们将探讨如何通过毛巾创意广告文案来打造自己的品牌。
首先，创意广告文案的设计要体现品牌的特色和优势。比如，如果品牌的毛巾采用了高档纯棉，可以在广告文案中突出强调这一点，让消费者知道这种毛巾的质量与众不同。此外，在文案设计中，也要考虑到目标受众的特点，例如适合年轻人的品牌可以运用时尚、潮流的元素，让消费者有所共鸣。
其次，创意广告文案还要注意表达方式的差异化。目前市场上的毛巾广告文案大多是以“柔软”、“舒适”等词语为主旨。但是，这类文案已经过于陈旧，难以引起消费者的兴趣。因此，在创意广告文案中，我们应该尝试新的表达方式，比如运用幽默、夸张等手法，让文案更有趣味性和创意性。
结论
在毛巾市场竞争越来越激烈的今天，创意广告文案的设计成为品牌打造中不可或缺的一环。好的创意广告文案可以提高品牌的知名度和美誉度，吸引更多的消费者关注。在文案设计中，我们应该体现品牌的特色和优势，注意表达方式的差异化，让消费者在品牌的广告文案中感受到不同凡响的感觉。在未来的毛巾市场，创意广告文案将会成为品牌竞争的关键因素。
关于毛巾创意广告文案随机日志
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当时的預(yu)訓(xun)練(lian)模型，可以说是成功(gong)激(ji)活(huo)了深(shen)度(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)，以及(ji)對(dui)大規(gui)模無(wu)標(biao)註(zhu)数據(ju)的自(zi)監(jian)督(du)学習(xi)能力(li)。 它(ta)一定程(cheng)度上(shang)打開(kai)了深度学习模型规模与性(xing)能齊(qi)飛(fei)的局(ju)面（尤(you)其(qi)是自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理）。 國(guo)際(ji)巨(ju)頭(tou)们在嘗(chang)到预训练模型帶(dai)来的“甜(tian)头”之(zhi)後(hou)，开始(shi)对它展(zhan)开了激烈(lie)的競(jing)争，竞相(xiang)追(zhui)逐(zhu)模型规模和性能的新(xin)高度。 当时，AI对企(qi)业的滲(shen)透(tou)率(lv)也(ye)逐年提(ti)升(sheng)，正(zheng)在加(jia)速進(jin)入(ru)千行(xing)百(bai)业。而华为云也早(zao)已(yi)将AI作(zuo)为重要賽(sai)道(dao)。但AI的短(duan)板(ban)也越(yue)發(fa)地明(ming)顯(xian)起来——AI應(ying)用(yong)的碎(sui)片(pian)化(hua)。 簡(jian)單(dan)来说，就是团队开发了一个AI模型，但在应用過(guo)程中，往(wang)往會(hui)因(yin)为场景(jing)的多(duo)样性、復(fu)雜(za)性，无法(fa)達(da)到“以一敵(di)十(shi)”的效(xiao)果(guo)。 而大模型所(suo)體(ti)現(xian)出(chu)来的驚(jing)艷(yan)效果，正是強(qiang)悍(han)的自我(wo)学习、应萬(wan)變(bian)的能力。大模型正在成为AI发展趋势，是必争的高地，“需(xu)要且必要”。 於(yu)是，华为云盘古大模型团队开始“匯(hui)聚(ju)英(ying)才”，初(chu)始团队个个都(dou)是NLP、CV的技(ji)术專(zhuan)家，同(tong)时还集(ji)結(jie)了一些(xie)外(wai)部(bu)合(he)作夥(huo)伴(ban)和高校(xiao)的力量(liang)。这些人最終(zhong)成为了华为云盘古大模型最为中坚的力量。 不(bu)过在此(ci)之后，第(di)二(er)个問(wen)題(ti)也隨(sui)之而来——該(gai)怎(zen)麽(me)做(zuo)？ 当时大模型在国內(nei)外的情(qing)況(kuang)是：国外对NLP大模型的關(guan)注度較(jiao)高，而且已经取(qu)得(de)了较好(hao)的成績(ji)；但国内外对CV方(fang)面的大模型关注度都不高。 基(ji)于这样的一个现狀(zhuang)，田奇团队很快(kuai)便(bian)找(zhao)到差(cha)異(yi)化的突(tu)破(po)口(kou)：從(cong)CV著(zhe)手(shou)，与NLP并行；二者(zhe)结合语言、圖(tu)像(xiang)，搞(gao)多模態(tai)；最后还有(you)一个科学計(ji)算(suan)。 当然，大模型四(si)个大方向(xiang)的制(zhi)定，也是以华为云自身(shen)业務(wu)为出发點(dian)。不難(nan)看(kan)出，田奇团队要打造的大模型，不再(zai)是一个方向的“单項(xiang)選(xuan)手”，而是全能型的那(na)種(zhong)。 也正是由(you)于打造大模型的必要性，以及打法的差异化，2020年11月，“华为云盘古大模型”的設(she)想(xiang)在内部立(li)项成功…… 好的开局已经鋪(pu)设好，但接(jie)下来的路(lu)才是攀(pan)峰(feng)的开始。 雖(sui)说得益(yi)于华为在AI领域已有的功底(di)：左(zuo)手一个CANN算子(zi)（异構(gou)计算框(kuang)架(jia)），右(you)手MindSpore（全场景AI计算框架）和ModelArts（一站(zhan)式(shi)AI开发平(ping)臺(tai)），工程方面的挑战并沒(mei)有成为最大的阻(zu)力。反(fan)倒(dao)是那些非(fei)技术问题，成为了团队最大的壓(ya)力。 他们面临的第一个困(kun)难，便是“与时间赛跑(pao)”。国内外廠(chang)商(shang)紛(fen)纷在大模型上发力。很明显的一个趋势是，参数规模在不斷(duan)擴(kuo)大、能力在大幅(fu)提升，而叠(die)代(dai)的速度却越来越快。 正因如(ru)此，留(liu)給(gei)他们打造盘古大模型的时间是真(zhen)的不多，而且一开始田奇团队人数也并不充(chong)裕(yu)。为了解決(jue)这个问题，田奇给他的团队成员们封(feng)了一个稱(cheng)號(hao)——特(te)战队员： “我们在做NLP、CV和多模态大模型的时候(hou)，团队成员的身份(fen)是会互(hu)換(huan)的。比(bi)如一个CV专家，可能也会去(qu)参与NLP和多模态大模型的开发，甚(shen)至(zhi)他的CV知(zhi)識(shi)都会靈(ling)活運(yun)用到其它领域中。而且在后期(qi)，这些技术专家们还需要更長(chang)遠(yuan)地去考(kao)慮(lv)商业化模式方面的问题。” 这还不算完(wan)，在处理諸(zhu)如醫(yi)療(liao)方面的问题时，团队成员还得跟(gen)医学等(deng)行业专家“登(deng)門(men)請(qing)教(jiao)”。因为唯(wei)有如此，才能讓(rang)大模型在应用的过程中拿(na)捏(nie)得住(zhu)。一人多用，是有种特战队员的意(yi)思(si)了。 除(chu)了时间，数据和資(zi)源(yuan)又(you)是一道大坎(kan)。畢(bi)竟(jing)要训练大模型，数据是必不可缺(que)的要素(su)；而训练，又需要消(xiao)耗(hao)大量的算力。比如训练一个千亿参数的盘古NLP大模型，可能需要2000塊(kuai)v100甚至更多的機(ji)器(qi)，一起跑上5、6个月。 为此，田奇团队采(cai)取的对策(ce)，總(zong)结为一个詞(ci)就是——合作。例(li)如数据方面，他们便找到了氣(qi)象(xiang)局等合作伙伴；资源、算力方面，又尋(xun)求(qiu)与鵬(peng)城(cheng)实驗(yan)室(shi)进行合作。 但可想而知其间过程的复杂，談(tan)下来合作的难度，定然不会是一蹴(cu)而就的事情…… 就这样，零(ling)星(xing)的幾(ji)个人为了一个共(gong)同的目(mu)标，排(pai)除万难地熬(ao)过了大半年时间。 「是上陣(zhen)的时刻(ke)了」 2021年4月25日(ri)，这是屬(shu)于田奇和“特战队员”们的高光(guang)时刻。 在这一天(tian)，一年一度的华为开发者大会（HDC.Cloud）隆(long)重召(zhao)开。縱(zong)觀(guan)整(zheng)场发布(bu)会，主(zhu)角(jiao)之一就是田奇和团队成员们打造的华为云盘古大模型。 “Hi，盘古”。 这一聲(sheng)久(jiu)違(wei)了的喚(huan)醒(xing)，终于让田奇在公(gong)眾(zhong)面前(qian)说了出来。 田奇：什(shen)么样的車(che)没有油(you)也可以跑？ 盘古：新能源车和自行车没有油都可以跑。当然，还有玩(wan)具(ju)车。 田奇：什么是碳(tan)中和？碳排放(fang)主要来自于哪(na)些行业？ 盘古：碳中和就是把(ba)人为排放的二氧(yang)化碳，通(tong)过植(zhi)樹(shu)造林(lin)、節(jie)能減(jian)排等形(xing)式抵(di)消掉(diao)，从而使(shi)得釋(shi)放到大气中的总碳量凈(jing)值(zhi)为零。目前发電(dian)和供(gong)熱(re)行业、制造和建(jian)築(zhu)业是主要的碳排放行业…… 这便是他与盘古流(liu)暢(chang)且超(chao)出众人意料(liao)的对話(hua)，盘古的常(chang)识推(tui)理等能力展露(lu)无疑(yi)。 田奇进一步(bu)解释道： 这段(duan)话的背(bei)后盘古模型閱(yue)讀(du)和理解了大量的相关文章(zhang)，通过小(xiao)样本(ben)学习对意图进行识别，轉(zhuan)化为知识庫(ku)和数据库查(zha)詢(xun)，并根(gen)据返(fan)回的结果，生成最终的答(da)案(an)。 这种方式与GPT-3等僅(jin)基于端(duan)到端生成的方式不同，可以更準(zhun)確(que)地处理复杂场景，结合领域知识，具備(bei)更大的商业價(jia)值。 而通过这一次(ci)的亮(liang)相，华为云盘古大模型更加詳(xiang)細(xi)的全貌(mao)也一并公布了出来。 橫(heng)攬(lan)AI领域四大热门方向： 纵达业界能力之最： 具体来说，当时盘古NLP大模型在權(quan)威(wei)的中文语言理解評(ping)測(ce)基准CLUE榜(bang)单中，总成绩及分(fen)类、阅读理解单项刷(shua)新三(san)项榜单世(shi)界歷(li)史(shi)紀(ji)錄(lu)，总成绩得分83.046。而盘古CV大模型，則(ze)在ImageNet 1%、10%数据集上的小样本分类精(jing)度上，达到了业界最高水(shui)平。 而更为重要的，华为云盘古大模型的真奧(ao)義(yi)，实则是直(zhi)擊(ji)痛(tong)点——天下苦(ku)AI开发久矣(yi)。 即(ji)便到了现在，AI开发的过程，较为貼(tie)切(qie)的比喻(yu)应该是“作坊(fang)模式”，换言之，就是需要手動(dong)的工作太(tai)多、太頻(pin)繁(fan)。而华为云盘古大模型所提供的方式，可以理解为工厂模式。 具体来说，就是“预训练+下遊(you)微(wei)調(tiao)”，这也是与目前全球主流大模型（如Bert）所匹(pi)配(pei)的一种模式，擁(yong)有極(ji)强的泛(fan)化能力。换言之，这个模型可以做到“舉(ju)一反三”…… 但要说上阵，真正一層(ceng)的含义并不是在发布会上的首秀(xiu)，而是下场去在真实场景中发揮(hui)它的作用和价值。 这，也是令(ling)盘古大模型团队成员们更为激动的事情。 截(jie)至目前，华为云盘古大模型已经在多个行业、100多个场景中发光发热，包括(kuo)能源、零售(shou)、金(jin)融(rong)、工业、医疗、環(huan)境(jing)、物(wu)流等等。 「就很神奇、非常激动」 这是来自于盘古大模型的服(fu)务客(ke)戶(hu)——国网重慶(qing)永(yong)川(chuan)供电公司(si)技术人员真真实实的反应。这家公司是国内最早应用无人机电力智能巡(xun)檢(jian)技术的电网企业之一。 傳(chuan)統(tong)的无人机智能巡检AI模型开发主要面临兩(liang)大挑战： 而盘古CV大模型的到来，就很好地解决了这两大难题。例如在数据标注方面，盘古 CV 大模型利(li)用海量无标注电力数据进行预训练，并结合少(shao)量标注样本微调的高效开发模式，提出了針(zhen)对电力行业的预训练模型。 在应用之后，样本篩(shai)选效率提升约30倍(bei)，筛选質(zhi)量提升约5倍：以永川每(mei)天采集5万張(zhang)高清(qing)图片为例，可节省(sheng)人工标注时间 170 人天。 而在模型通用性方面，结合盘古搭(da)載(zai)的自动数据增(zeng)廣(guang)以及类别自適(shi)应損(sun)失(shi)函(han)数優(you)化策略(lve)，可以做到一个模型适配上百种缺陷。具体来说，一个模型就可以替(ti)代永川原(yuan)先的20多个小模型，极大地减少了模型維(wei)護(hu)成本，平均(jun)精度提升18.4%，模型开发成本降(jiang)低(di)90%。 在应用华为云盘古大模型的前后，效能差距(ju)之大，也难怪(guai)客户会发出如此的感(gan)嘆(tan)了。 「披荆斩棘的科学家“哥哥们”」 田奇，就是在华为云盘古大模型背后披荆斩棘的“哥哥们”中的一个。 他本科毕业于清华大学电子工程系(xi)，碩(shuo)士(shi)毕业于美(mei)国德(de)雷(lei)塞(sai)爾(er)大学，后赴(fu)美国伊(yi)利诺伊大学香(xiang)檳(bin)分校学习，師(shi)从Thomas S. Huang教授(shou)，并獲(huo)得博(bo)士学位。 在2002年至2019年期间，历任美国德克(ke)薩(sa)斯(si)大学聖(sheng)安(an)東(dong)尼(ni)奥分校计算机系助(zhu)理教授、副(fu)教授、和正教授。 他在学术界这一呆(dai)，便是十七(qi)载。 在计算机视觉及多媒(mei)体方向頂(ding)级期刊(kan)及会議(yi)如IEEE TPAMI、IJCV、TIP、TMM、CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM上发表(biao)文章超过650篇(pian)。 谷(gu)歌(ge)学术引(yin)用次数超过30700次，h指(zhi)数为83，有8篇論(lun)文获最佳(jia)论文獎(jiang)或(huo)者最佳学生论文（截止(zhi)2021年8月）。 田奇于2017年UTSA校长傑(jie)出研(yan)究(jiu)奖、2018年入选国家级领軍(jun)人才創(chuang)新项目。他还是国家自然科学基金海外杰青(qing)、中国科学院(yuan)海外评審(shen)专家、IEEE Fellow（2016）、国际歐(ou)亞(ya)科学院院士（2021）…… 然而，就在一片美好未(wei)来的学术道路中，田奇在2018年，却做出了一个改(gai)变人生軌(gui)跡(ji)的决定：離(li)开学术界，加入华为诺亚方舟(zhou)实验室，出任计算视觉首席科学家。 为什么会如此？田奇对此解释说： “我在德克萨斯大学圣安东尼奥分校做了17年的老师，教的本科学生换了一批(pi)又一批，永远是18歲(sui)到22岁。 但我一直希(xi)望(wang)能夠(gou)将我们共同做过的东西(xi)投(tou)入到真实场景中，看能不能给社(she)会提供作用、发挥价值。” 从中不难看出，其实在田奇的内心中，一直是有一顆(ke)科技向善(shan)的种子，他想把技术用起来，要让技术改变人们的生活、改善產(chan)业的运作。 当然，田奇所在的盘古大模型团队、以及“特战队员”们，也是拥有着同样的理想。 值得一提的是，团队在組(zu)建之后其实是在不断壯(zhuang)大中的，如今(jin)已包括3位华为天才少年、20多位博士、30多位工程师和50多位来自C9高校的参与者。 他们夜(ye)以繼(ji)日地付(fu)出和拼(pin)搏(bo)，为的是一个共同目标：引领工业化AI开发的新模式，降低AI使用的门檻(kan)，实现低成本、大规模的复制。 当然，除了田奇和他的队员们，盘古大模型的成功出道，同时也离不开华为云各(ge)部门之间的整体協(xie)作和付出。 对于盘古大模型接下来的发展计劃(hua)，田奇表示(shi)： “大模型不光是一个算法、架构这么简单，它实则是一个产品(pin)。而一个真正的产品和一个模型之间，还有很长的一段距离。这个裏(li)面牽(qian)扯(che)到各个环节：如何持(chi)續(xu)打磨(mo)这个产品的质量，让它的用户体验、性能会越来越好。” 以及在性能、体验提升的过程当中，又如何做到盡(jin)可能地减少碳排放，做到綠(lv)色(se)AI，这也是田奇和团队要发力的地方…… 那么华为云的科学家们，能带着固(gu)有的初心，将盘古大模型这个产品打磨到何种程度？ 值得拭(shi)目以待(dai)！返回搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任編(bian)輯(ji)：