新浪自助广告，让广告营销变得更简单
如何利用新浪自助广告让广告营销变得更简单随着互联网的不断发展，越来越多的企业开始将目光投向了网络营销，而广告营销作为一个非常重要的营销手段，也逐渐变得越来越流行。但是对于一些小型企业来说，想要在繁华的商业市场中获得一席之地，这可能并不容易。因此，他们需要一种简单、快捷、有效的方式来进行广告营销。在这种情况下，新浪自助广告或许就是一个不错的选择。 新浪自助广告是什么？新浪自助广告是新浪推出的一种广告投放平台。它通过互联网技术，帮助企业主或广告主自主投放广告，实现精准营销。相比于传统广告经营商，新浪自助广告更加具有优势和灵活性。与此同时，新浪自助广告还提供了详尽的数据分析，帮助企业主深入了解受众和市场需求，从而更好地制定广告投放策略，提高营销效果。 新浪自助广告的优势新浪自助广告相较于传统的广告投放方式具有以下优势：1. 精准投放：企业主可以根据自己的需求，设定广告投放目标，通过数据分析得出受众特征，从而制定更准确的广告投放策略，提高广告效果。2. 灵活性：企业主可以根据自己的需求，随时进行广告投放，不限制广告的投放时长和投放数量，而且对于广告的内容和形式都有着较大的自由度。3. 数据分析：新浪自助广告提供了详尽的数据分析报告，帮助企业主深入了解受众和市场需求，从而更好地制定广告投放策略，提高广告效果。4. 费用控制：相较于传统广告经营商，新浪自助广告的费用更加透明，企业主可以根据自己的需求和预算，自由选择广告投放的费用和周期。 如何使用新浪自助广告？想要使用新浪自助广告进行广告投放，需要企业主进行以下步骤：1. 注册并登录：企业主需要先在新浪自助广告平台上进行注册，然后登录自己的账户。2. 设定投放目标：在登录进入后，需要根据自己的需求设定广告投放的目标和策略，比如广告投放的时间、投放的地区、受众特征等等。3. 设计投放内容：企业主可以自主设计广告的内容、形式和定位，例如文字广告、图片广告、视频广告等等。4. 定义广告投放费用：企业主需要根据自己的需要和预算，设定广告投放的费用和周期。. 发布广告：在确认无误后，企业主可以提交广告，平台审核后可以进行投放。 总结新浪自助广告作为一种新型的广告投放方式，具有精准投放、灵活性、数据分析和费用控制等优势。企业主可以根据自己的需求和预算，自由选择广告投放的策略和形式。使用新浪自助广告，对于企业主来说，投放广告将会成为一件轻松而又快捷的事情。 问答话题1. 新浪自助广告费用如何计算？新浪自助广告的费用计算方式主要有两种：一种是按照点击量进行计费，即每当广告被点击一次，广告主需要支付一定的费用；另一种是按照展示量进行计费，即广告被展示的次数需要支付费用，一般适用于品牌宣传等需要提高曝光率的广告类型。2. 如何提高广告投放的效果？想要提高广告投放的效果，一方面是需要进行精准投放，即根据自己的需求和目标，设定广告投放的特征和受众，提高广告的点击率和转化率；另一方面是需要进行数据分析，了解广告的效果和市场反应，及时调整广告投放策略和形式，提高广告的效果和ROI。
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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>OpenAI發(fa)布(bu)炸(zha)裂(lie)研(yan)究(jiu)：讓(rang)AI解(jie)釋(shi)AI黑(hei)箱(xiang)，人(ren)類(lei)無(wu)法(fa)理(li)解，語(yu)言(yan)无法描(miao)述(shu) 來(lai)源(yuan)：Founder Park 就(jiu)算(suan)在(zai)新(xin)產(chan)品(pin)滿(man)天(tian)飛(fei)，商(shang)業(ye)文(wen)明(ming)正(zheng)在被(bei) AI 重(zhong)建(jian)的(de)當(dang)下(xia)，我(wo)們(men)仍(reng)然(ran)不(bu)知(zhi)道(dao)，這(zhe)些(xie)令(ling)人驚(jing)嘆(tan)的技(ji)術(shu)是(shi)如(ru)何(he)運(yun)作(zuo)的。 AI，语言模(mo)型(xing)，它(ta)是個(ge)黑箱（black box），人类无法理解，我们甚(shen)至(zhi)不知道怎(zen)樣(yang)研究才(cai)能(neng)夠(gou)理解。 但(dan)如果(guo)，研究这个黑箱的不是人类，而(er)是 AI 自(zi)己(ji)呢(ne)？ 这是壹(yi)个令人好(hao)奇(qi)但又(you)非(fei)常(chang)危(wei)險(xian)的想(xiang)法。因(yin)為(wei)妳(ni)甚至不知道，这一研究方(fang)法产生(sheng)的結(jie)果，是否(fou)會(hui)徹(che)底(di)顛(dian)覆(fu)多(duo)年(nian)来人类對(dui)人腦(nao)和(he) AI 的理解。 但是有(you)人这样做(zuo)了(le)。幾(ji)小(xiao)時(shi)前(qian)，OpenAI 发布了最(zui)新的研究成(cheng)果，他(ta)们用(yong) GPT-4 解释 GPT-2 的行(xing)为，獲(huo)得(de)了初(chu)步(bu)的成果。 毫(hao)不誇(kua)張(zhang)地(di)說(shuo)，人们震(zhen)惊極(ji)了：「求(qiu)求你们让它離(li)覺(jiao)醒(xing)遠(yuan)點(dian)吧(ba)！」 「AI 理解 AI，然後(hou)很(hen)快(kuai)，AI 訓(xun)練(lian) AI，然后再(zai)過(guo)几年，AI 創(chuang)造(zao)新的 AI。」 但客(ke)觀(guan)来说，學(xue)术界(jie)为之(zhi)感(gan)到(dao)興(xing)奮(fen)：「瘋(feng)了，OpenAI 剛(gang)刚搞(gao)定(ding)了可(ke)解释性(xing)問(wen)題(ti)。」 人與(yu)機(ji)器(qi)之間(jian)是 GPT-4 OpenAI 刚刚在官(guan)網(wang)发布博(bo)客文章(zhang)《语言模型可以(yi)解释语言模型中(zhong)的神(shen)經(jing)元(yuan)》（Language models can explain neurons in language models）。 簡(jian)單(dan)来说，他们開(kai)发了一个工(gong)具(ju)，調(tiao)用 GPT-4 来計(ji)算出(chu)其(qi)他架(jia)構(gou)更(geng)简单的语言模型上(shang)神经元的行为，这次(ci)針(zhen)对的是 GPT-2，发布於(yu) 4 年前的开源大(da)模型。 大模型（LLM）和人脑一样，由(you)「神经元」（neurons）組(zu)成，这些神经元会观察(cha)文本(ben)中的特(te)定規(gui)律(lv)，進(jin)而影(ying)響(xiang)到模型本身(shen)生产的文本。 舉(ju)例(li)来说，如果有一个针对「漫(man)威(wei)超(chao)級(ji)英(ying)雄(xiong)」的神经元，当用戶(hu)向(xiang)模型提(ti)问「哪(na)个超级英雄的能力(li)最強(qiang)」时，这个神经元就会提高(gao)模型在回(hui)答(da)中说出漫威英雄的概(gai)率(lv)。 OpenAI 开发的工具利(li)用这種(zhong)规則(ze)制(zhi)定了一套(tao)評(ping)估(gu)流(liu)程(cheng)。 开始(shi)之前，先(xian)让 GPT-2 运行文本序(xu)列(lie)，等(deng)待(dai)某(mou)个特定神经元被頻(pin)繁(fan)「激(ji)活(huo)」的情(qing)況(kuang)。 然后有三(san)个评估步驟(zhou)： 第(di)一步，让 GPT-4 针对这段(duan)文本，生成解释。比(bi)如在下面(mian)的案(an)例中，神经元主(zhu)要(yao)针对漫威內(nei)容(rong)。GPT-4 接(jie)收(shou)到文本和激活情况后，判(pan)斷(duan)这与電(dian)影、角(jiao)色(se)和娛(yu)樂(le)有關(guan)。 第二(er)步，用 GPT-4 模擬(ni)这个 GPT-2 的神经元接下来会做什(shen)麽(me)。下圖(tu)就是 GPT-4 生成的模拟内容。 最后一步，对比评估打(da)分(fen)。对比 4 代(dai)模拟神经元和 2 代真(zhen)實(shi)神经元的结果，看(kan) GPT-4 猜(cai)的有多準(zhun)。 通(tong)过这样的方法，OpenAI 对每(mei)个神经元的行为作出了初步的自然语言解释，並(bing)对这种解释和实際(ji)行为的匹(pi)配(pei)程度(du)进行了评分。 最終(zhong)他们对 GPT-2 中 307200 个神经元全(quan)部(bu)进行了解释，这些解释匯(hui)編(bian)成數(shu)據(ju)集(ji)，与工具代碼(ma)一起(qi)在 GitHub 上发布。 超越(yue)语言的机器，人类无法理解的机器 据 OpenAI 在博客文章中表(biao)示(shi)，目(mu)前 GPT-4 生成的解释還(hai)不完(wan)美(mei)，尤(you)其要解释比 GPT-2 更大的模型时，表現(xian)效(xiao)果很差(cha)，「可能是因为后面的 layer 更難(nan)解释」。 对于 GPT-2 解释的评分大多也(ye)非常低(di)，僅(jin)有 1000 个左(zuo)右(you)的解释获得了較(jiao)高的评分（0.8 以上）。 OpenAI 可拓(tuo)展(zhan)对齊(qi)團(tuan)隊(dui)的 Jeff Wu 表示，「大多数解释的得分很低，或(huo)者(zhe)无法解释实际神经元那(na)么多的行为。比如，許(xu)多神经元以一种难以判断的方式(shi)保(bao)持(chi)活躍(yue)，它们在五(wu)六(liu)件(jian)事(shi)上保持激活，但卻(que)沒(mei)有可以辨(bian)別(bie)的模式。有时候(hou)存(cun)在明顯(xian)的模式，但 GPT-4 有无法找(zhao)到它。」 雖(sui)然现階(jie)段成績(ji)不好，但是 OpenAI 却比较有信(xin)心(xin)，他们認(ren)为可以使(shi)用机器学習(xi)的方式提高 GPT-4 产出解释的能力。 比如通过反(fan)復(fu)产出解释，并根(gen)据激活情况修(xiu)改(gai)解释；或者使用更大的模型作出解释；以及(ji)调整(zheng)解释模型的结构等等。 OpenAI 还提到，这一方法目前还有很多局(ju)限(xian)性。 在論(lun)文中，OpenAI 表示：「语言模型可能代表了人类无法用语言表達(da)的陌(mo)生概念。这可能是因为语言模型关心不同的事情，比如統(tong)计结构对下一个token預(yu)測(ce)任(ren)務(wu)有用，或者因为模型已(yi)经发现了人类尚(shang)未(wei)发现的自然的抽(chou)象(xiang)，例如在不同領(ling)域(yu)的类似(si)概念家(jia)族(zu)。」 它把(ba) LLM 的这种屬(shu)性，稱(cheng)为 Alien Feature，在生物(wu)领域翻(fan)譯(yi)为「異(yi)类特征(zheng)」。 Founder Park 微(wei)信后臺(tai)回复「解释神经元论文」，获取(qu)论文鏈(lian)接和中英对照(zhao) PDF 链接（机翻）。 把对齐问题也交(jiao)給(gei) AI 「我们正試(shi)图开发预测『AI 系(xi)统会出现什么问题』的方法，」OpenAI 可解释性团队負(fu)責(ze)人 William Saunders 对媒(mei)體(ti)说，「我们希望能够真正做到，让这些模型的行为和生产的回答是可以被信任的。」 Sam Altman 也轉(zhuan)发博客文章称：GPT-4 对 GPT-2 做了一些可解释性工作。 可解释性（interpretability）是机器学习的研究子(zi)领域，指(zhi)的是对模型的行为有清(qing)晰(xi)的理解和对模型结果的理解能力。 简单来说，目的就是解释机器学习模型「如何做到」（how）。 2019 年开始，可解释性成为机器学习的重要领域，相关研究有助(zhu)于开发人員(yuan)对模型进行優(you)化和调整。针对当下 AI 模型大规模應(ying)用时，亟(ji)需(xu)解決(jue)的可信度（trust）、安(an)全性（safety）和决策(ce)參(can)考(kao)（decision making）等问题。 如果我们不知道 AI 是如何作出决策的，始终把它当做一个黑箱，那么就算 AI 在各(ge)种場(chang)景(jing)下表现得再完美，也无法解决部分人类的信任问题。 OpenAI 这次使用 GPT-4 来解决可解释性的问题，就是希望能够使用自动化的方式，让机器完成 AI 研究。 「这是我们对齐研究的第三支(zhi)柱(zhu)的一部分：我们希望自动化对齐研究。令人期(qi)待的是，这一方向能让它（对齐）与 AI 发展的步伐(fa)相匹配。」 在 2022 年夏(xia)天，OpenAI 曾(zeng)发布文章《我们做对齐研究的方法》（Our approach to alignment research）。 文中提到，宏(hong)观来看，OpenAI 的对齐研究將(jiang)由三大支柱支撐(cheng)： 1、利用人工反饋(kui)训练 AI 2、训练 AI 系统協(xie)助人类评估 3、训练 AI 系统进行对齐研究 「语言模型非常適(shi)合(he)自动化对齐研究，因为它们通过閱(yue)讀(du)互(hu)聯(lian)网『预裝(zhuang)』了大量(liang)有关人类價(jia)值(zhi)观的知識(shi)和信息(xi)。开箱即用，它们不是獨(du)立(li)代理，因此(ci)不会在世(shi)界上追(zhui)求自己的目標(biao)。」 太(tai)快了，連(lian)认知都(dou)範(fan)式革(ge)命(ming)了 虽然 OpenAI 本意很好，但是这样的研究成果着实嚇(xia)壞(huai)了网友(you)。 OpenAI 的推(tui)文下梗(geng)图橫(heng)飞，有不少(shao)人在认真地建議(yi) OpenAI 搞慢(man)点。 「用我们不理解的東(dong)西(xi)，解释另(ling)一个我们不理解的东西，这合理嗎(ma)？」 「護(hu)欄(lan)都被你撤(che)了」 「这太迷(mi)人了，但也让我感到极度不适。」 「自然创造了人类来理解自然。我们创造了 GPT-4 来理解自己。」 「我们要怎么判断解释者是好的？这就像(xiang)... 誰(shui)監(jian)督(du)着监督者？」（who watches the watchers) 还有人看到了更深(shen)的一層(ceng)： 「大模型很快就能比人类更好地解释他们自己的思(si)維(wei)过程，我想知道我们未来要创造多少新的詞(ci)汇，来描述那些 AI 发现的概念（概念本身也不准確(que)）？我们还没有一个合适的词描述它们。或者，我们是否会觉得这些概念有意義(yi)？它们又能教(jiao)会我们如何认识自己呢？」 另一网友回应道：「人类本身对自己行为的解释，大多是謊(huang)言、捏(nie)造、幻(huan)觉、錯(cuo)誤(wu)的記(ji)憶(yi)、事后推理，就像 AI 一样。」返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 责任编輯(ji)：