惊喜来袭！泰国广告空气供应中！
惊喜来袭！泰国广告空气供应中！近期，一则泰国广告引起了人们的热议，这个广告号称为消费者提供广告空气，引发了众多人的好奇和探究。究竟是什么样的广告空气？为什么这个广告会引起如此大的反响？下面将从四个方面对这个广告进行详细阐述。 广告空气是什么？广告空气是由一些物质组成的，可以散发出独特的气味，会在人的大脑中激活感官神经，产生记忆和情感的共鸣。目前，广告空气已经成为一种新的媒介形式，广告商们认为这种媒介能够更好地吸引消费者的注意力，并让广告更具有吸引力。泰国的这个广告空气是如何制造的呢？据广告商介绍，这个广告空气是经过精心研发的，包含了氧气、水和精心配制的香料，消费者只需要在商场中呼吸几分钟就能够感受到它的魅力。 泰国广告空气为何引起关注？这个广告空气之所以引起了广泛的关注，是因为它打破了公众对广告的认知，从而引发了人们的好奇心。传统广告的媒介形式主要是电视、广播等，这些媒介形式容易被人们忽略，广告商们需要采用更多的手段来吸引消费者的注意力。泰国广告空气采用了新的媒介形式，并且广告空气是一种可以被感知到的媒介形式，让人们对广告更加感性。此外，泰国广告空气的创新性也引起了人们的关注和赞誉，这种新型媒介形式或许会成为未来广告的一个趋势。 泰国广告空气的商业价值泰国广告空气并非仅仅是一种新奇的广告形式，它背后隐藏着巨大的商业价值。首先，泰国广告空气的制造成本较低，对于广告商来说非常具有吸引力。其次，广告空气可以有效地吸引消费者的注意力，提高广告效果。与此同时，广告空气还能为商场带来更多的顾客，给商场带来更多的经济收益。除此之外，广告空气还能让消费者对品牌产生更深的印象，在消费者的脑海中留下更深的烙印，对品牌的推广产生积极的影响，为企业的长期发展提供了有力保障。 泰国广告空气的局限性虽然泰国广告空气有着诸多优点，但是它也有一些局限性。首先，泰国广告空气仅限于商场等封闭场景中的使用，其使用范围较为有限。其次，泰国广告空气的使用需要消费者在商场中停留一段时间，对于一些快速消费品品牌的推广来说并不适用。此外，广告空气制造成本较低，但是制造技术可以被仿制，这也增加了广告商的风险。 总结泰国广告空气引起了人们的广泛关注，它代表了一种新型的广告媒介形式，有着广阔的商业前景。然而，我们也要看到它的局限性，只有在适合的场合下选择合适的广告媒介形式，才能实现最佳的广告效果。广告空气或许只是一种尝试，未来还将有更多更好的广告形式出现。 问答话题1. 泰国广告空气的制造成本高吗？答：泰国广告空气的制造成本相对较低，由氧气、水和香料等原料组成，成本在制造过程中可以控制。2. 泰国广告空气能够在哪些场合中使用？答：泰国广告空气适合封闭的场景，如商场、车站等。对于快速消费品品牌的推广效果相对较差。3. 泰国广告空气可能存在的风险是什么？答：广告空气制造成本较低，制造技术可以被仿制，可能会增加广告商的风险。此外，广告空气的局限性也可能会影响其使用效果。
惊喜来袭！泰国广告空气供应中！特色
1、左慈后人，临危受命，记忆碎片遗落人间。全新世界观史诗再现
2、动感的背景音乐十分，使得游戏充满了激情，在战斗中你将感受更多的刺激
3、去消灭一波又一波的僵尸，让战斗会更加激烈，击败每一个敌人。
4、寻找到联盟战地图中的奇观要塞进行占领，来为所在联盟获取战斗资源，成就王盟荣耀！
5、探索广阔的世界解救幸存者组建团队，共同抵御僵尸;
惊喜来袭！泰国广告空气供应中！亮点
1、海量的关卡以及趣味性的结局等待着玩家们探索，面对不同的结局看看谁才是真的。
2、任务在升级的时候会有3个随机的特权，你需要从中任选一个。
3、没有精密的仪器。只能构造直线和线段，并在直线相交处设置点。
4、玩家可以在不同场景中使用ar模式来捕捉各种妖怪；
5、强大交互：社交，交互，组队，更完美的网络游戏体验；
zuocihouren，linweishouming，jiyisuipianyiluorenjian。quanxinshijieguanshishizaixiandonggandebeijingyinleshifen，shideyouxichongmanlejiqing，zaizhandouzhongnijiangganshougengduodecijiquxiaomieyiboyouyibodejiangshi，rangzhandouhuigengjiajilie，jibaimeiyigediren。xunzhaodaolianmengzhandituzhongdeqiguanyaosaijinxingzhanling，laiweisuozailianmenghuoquzhandouziyuan，chengjiuwangmengrongyao！tansuoguangkuodeshijiejiejiuxingcunzhezujiantuandui，gongtongdiyujiangshi;李(li)誌(zhi)飛(fei)：關(guan)於(yu)GPT-4的(de)八(ba)點(dian)觀(guan)察(cha)，多(duo)模(mo)態(tai)大(da)模型(xing)競(jing)賽(sai)開(kai)始(shi) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 作(zuo)者(zhe)：高(gao)佳(jia) 劉(liu)曦(xi) 李志飞 編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】在(zai)標(biao)準(zhun)化(hua)測(ce)試(shi)和(he)其(qi)他(ta)基(ji)准测试中(zhong)，GPT-4比(bi)之(zhi)前(qian)的模型表(biao)現(xian)得(de)更(geng)優(you)異(yi)，可(ke)以(yi)跨(kua)數(shu)十(shi)種(zhong)語(yu)言(yan)工(gong)作，還(hai)可以將(jiang)圖(tu)像(xiang)作為(wei)輸(shu)入(ru)對(dui)象(xiang)，這(zhe)意(yi)味(wei)著(zhe)它(ta)能(neng)夠(gou)在聊(liao)天(tian)上(shang)下(xia)文(wen)中理(li)解(jie)照(zhao)片(pian)或(huo)图表的意图和邏(luo)辑。 自(zi)微(wei)軟(ruan)3月(yue)初(chu)發(fa)布(bu)多模态模型 Kosmos-1 以來(lai)，壹(yi)直(zhi)在测试和調(tiao)整(zheng) OpenAI 的多模态模型，並(bing)将其更好地(di)兼(jian)容(rong)微软自有(you)產(chan)品(pin)。 果(guo)不(bu)其然(ran)，趁(chen)着GPT-4发布之際(ji)，微软也(ye)正(zheng)式(shi)攤(tan)牌(pai)，New Bing早(zao)就(jiu)已(yi)經(jing)用(yong)上GPT-4了(le)。 ChatGPT用的语言模型是(shi) GPT-3.5，在談(tan)到(dao)GPT-4比前一個(ge)版(ban)本(ben)強(qiang)大在哪(na)裏(li)時(shi)，OpenAI稱(cheng)，雖(sui)然这兩(liang)个版本在隨(sui)意的谈話(hua)中看(kan)起(qi)来很(hen)相(xiang)似(si)，但(dan)「當(dang)任(ren)務(wu)的復(fu)雜(za)性(xing)達(da)到足(zu)够的閾(yu)值(zhi)时，差(cha)异就會(hui)出(chu)现」，GPT-4更可靠(kao)、更有創(chuang)意，并且(qie)能够處(chu)理更細(xi)微的指(zhi)令(ling)。 王(wang)者加(jia)冕(mian)？关于GPT-4的八点观察 1. 再(zai)度(du)驚(jing)艷(yan)，强過(guo)人(ren)類(lei) 如(ru)果說(shuo)GPT-3系(xi)列(lie)模型向(xiang)大家(jia)證(zheng)明(ming)了AI能够在一个模型里做(zuo)多个任务，指明實(shi)现AGI的路(lu)徑(jing)，GPT-4在很多任务上已经达到人类水(shui)平(ping)（human-level），甚(shen)至(zhi)比人类表现更好。GPT-4在很多專(zhuan)業(ye)的學(xue)術(shu)考(kao)试上已经超(chao)越(yue)90%的人类，比如在模擬(ni)律(lv)師(shi)考试中，分(fen)数在應(ying)试者的前10%左(zuo)右(you)。对此(ci)，各(ge)类中小(xiao)学、大学和专业教(jiao)育(yu)該(gai)如何(he)应对？ 2. 「科(ke)学」煉(lian)丹(dan) 虽然OpenAI此次(ci)并未(wei)公(gong)布具(ju)體(ti)參(can)数，但可以猜(cai)到GPT-4模型一定(ding)不小，模型太(tai)多就意味着高額(e)訓(xun)練(lian)成(cheng)本。與(yu)此同(tong)时，训练模型也很像「炼丹」，需(xu)要(yao)做很多实驗(yan)，如果这些(xie)实验都(dou)是在真(zhen)实環(huan)境(jing)下去(qu)训练，高昂(ang)成本壓(ya)力(li)不是誰(shui)都能承(cheng)受(shou)的。 为此，OpenAI別(bie)出心(xin)裁(cai)搞(gao)了一个所(suo)謂(wei)的「predictable scaling」，簡(jian)言之就是用萬(wan)分之一的成本来預(yu)测各个实验的結(jie)果（loss和human eval)。如此一来，就把(ba)原(yuan)本大模型「碰(peng)運(yun)氣(qi)」的炼丹训练升(sheng)級(ji)为「半(ban)科学」的炼丹。 3. 眾(zhong)包(bao)評(ping)测，一舉(ju)雙(shuang)得 这次非(fei)常(chang)「取(qu)巧(qiao)」地提(ti)供(gong)了一个open source的OpenAI Evals，用众包方(fang)式开放(fang) 給(gei)各位(wei)开发者或愛(ai)好者，邀(yao)請(qing)大家使(shi)用Evals来测试模型，同时籠(long)絡(luo)开发者生(sheng)态。这一 方式，既(ji)讓(rang)大家有参与感(gan)，又(you)能让大家免(mian)費(fei)幫(bang)忙(mang)评估(gu)提高系統(tong)，OpenAI直接(jie)獲(huo)得問(wen)題(ti)和反(fan)饋(kui)，一石(shi)二(er)鳥(niao)。 4. 工程(cheng)補(bu)漏(lou) 这次还发布了一个System Card，是一个开放的「打(da)补丁(ding)」工具，可以发现漏洞(dong)減(jian)少(shao)语言模型的「胡(hu)说八道」问题。系统打了各种各樣(yang)的补丁做预处理和後(hou)处理，后面(mian)还会开放代(dai)碼(ma)把打补丁能力众包给大家，OpenAI未来也許(xu)可以让大家帮它一起做。这标志着LLM終(zhong)于從(cong)一个优雅(ya)简單(dan)的next token prediction任务進(jin)入了各种messy的工程hack了。 5. 多模态 自上周(zhou)德(de)國(guo)微软透(tou)露(lu)GPT-4是多模态后，大众可谓万众期(qi)待(dai)。 GPT-4千(qian)呼(hu)万喚(huan)始出来，被(bei)譽(yu)为「堪(kan)比人腦(nao)」的多模态其实跟(gen)目(mu)前很多論(lun)文闡(chan)述(shu)的多模态能力并無(wu)太多差别，主(zhu)要區(qu)别就是把文本模型的few-shot和逻辑鏈(lian)（COT）结合(he)进来，这里有个前提是需要一个基礎(chu)能力很好的文本LLM再加多模态，会产生不錯(cuo)的效(xiao)果。 6. 有計(ji)劃(hua)地放出「王炸(zha)」 按(an)照OpenAI演(yan)示(shi)GPT-4的demo視(shi)頻(pin)里的说法(fa)，GPT-4 早在去年(nian)8月就已完(wan)成训练，但今(jin)天才(cai)发布，剩(sheng)下的时間(jian)都在进行(xing)大量(liang)测试和各种查(zha)漏补缺(que)，以及(ji)最(zui)重(zhong)要的去除(chu)危(wei)險(xian)內(nei)容生成的工作。 当大家还沈(chen)浸(jin)在ChatGPT惊人的生成能力之时，OpenAI已经搞定GPT-4，这波(bo)谷(gu)歌(ge)工程师估计又要熬(ao)夜(ye)追(zhui)趕(gan)了？ 7. OpenAI不再Open OpenAI在公开的论文里完全(quan)沒(mei)有提及任何模型参数和数據(ju)規(gui)模（網(wang)傳(chuan)GPT-4参数已达100万億(yi)），也没有任何技(ji)术原理，对此解釋(shi)说是为了普(pu)惠(hui)大众，怕(pa)大家学会了怎(zen)麽(me)做GPT-4之后会用来做惡(e)，觸(chu)发一些不可控(kong)的事(shi)情(qing)发生，个人完全不認(ren)同这种此地无銀(yin)的做法。 8. 集(ji)中力量辦(ban)大事 论文除了各种「炫(xuan)技」，还特(te)别用了三(san)頁(ye)把所有为GPT-4不同系统有貢(gong)獻(xian)人員(yuan)都列出来，粗(cu)略(lve)估计应该已经超过百(bai)人，再次体现OpenAI内部(bu)團(tuan)隊(dui)成员众志成城(cheng)、高度協(xie)作的狀(zhuang)态。以此对比其他幾(ji)家的团队作戰(zhan)能力，在众志成城这方面是不是差得有点遠(yuan)？ 目前多模态大模型已经成为整个AI大模型发展(zhan)的趨(qu)勢(shi)和重要方向，而(er)在这場(chang)大模型AI「軍(jun)備(bei)竞赛」中，谷歌、微软、DeepMind等(deng)科技巨(ju)頭(tou)都積(ji)極(ji)推(tui)出多模态大模型（MLLM）或大模型（LLM）。 开啟(qi)新一輪(lun)军备竞赛：多模态大模型 微软：Kosmos-1 微软在3月初发布擁(yong)有16亿参数的多模态模型 Kosmos-1，网络结構(gou)基于 Transformer 的因(yin)果语言模型。其中，Transformer 解码器(qi)用作多模态输入的通(tong)用接口(kou)。 除了各种自然语言任务，Kosmos-1 模型能够原生处理廣(guang)泛(fan)的感知(zhi)密(mi)集型任务，如视覺(jiao)对话、视觉解释、视觉问答(da)、图像字(zi)幕(mu)、简单的数学方程式、OCR 和帶(dai)描(miao)述的零(ling)样本图像分类。 谷歌：PaLM-E 3月初，谷歌和柏(bai)林(lin)工业大学的研(yan)究(jiu)团队推出目前最大的视觉语言模型——PaLM-E，参数量高达5620亿（PaLM-540B+ViT-22B）。 PaLM-E是一个僅(jin)有解码器的大模型，在给定前綴(zhui)（prefix）或提示（prompt）下，能够以自回(hui)歸(gui)方式生成文本补全。模型通过加一个编码器，模型可以将图像或感知数据编码为一系列与语言标記(ji)大小相同的向量，将此作为输入用于下一个token预测，进行端(duan)到端训练。 DeepMind：Flamingo DeepMind在去年4月推出Flamingo视觉语言模型，模型将图像、视频和文本作为提示（prompt），输出相关语言，只(zhi)需要少量的特定例(li)子(zi)既能解決(jue)很多问题，无需额外(wai)训练。 通过交(jiao)叉(cha)输入图片（视频）和文本的方式训练模型，使模型具有 few-shot 的多模态序(xu)列推理能力，完成「文本描述补全、VQA / Text-VQA」等多种任务。 目前，多模态大模型已顯(xian)示更多应用可能性，除了相对成熟(shu)的文生图外，人機(ji)互(hu)動(dong)、机器人控制(zhi)、图片搜(sou)索(suo)、语音(yin)生成等大量应用逐(zhu)一出现。 綜(zong)合来看，GPT-4不会是AGI，但多模态大模型已经是一个清(qing)晰(xi)且確(que)定的发展方向。建(jian)立(li)统一的、跨场景(jing)、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流(liu)趋势之一。 雨(yu)果说「科学到了最后階(jie)段(duan)，便(bian)遇(yu)上了想(xiang)象」，多模态大模型的未来或许正超越人类的想象。返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：