创意围挡广告牌

创意围挡广告牌的魅力

创意围挡广告牌是一种新型的户外广告形式,它有着巨大的魅力。它不仅可以吸引人们的眼球,还可以为商家带来更多的流量和销售额。它是一种很好的宣传工具,可以在城市的主要干道,商业区和繁华街区等地方设置,创造出更好的广告效果。

创意广告牌

创意围挡广告牌具有很大的创意性,因为它可以通过各种方式设计和制作,从而产生独特和吸引人的效果。它可以使用各种材料,例如木材、金属、玻璃、塑料等,也可以制作成各种形状、大小、颜色和文字。这些特点使得创意广告牌更能够吸引观众,增加人们对产品或服务的认识和兴趣。

创意广告牌

创意围挡广告牌的商业价值

创意围挡广告牌的商业价值非常高,因为它可以为商家带来更多的流量和销售额。与其他广告形式相比,创意围挡广告牌可以更好地吸引消费者的注意力,从而提高广告效果和销售量。

创意围挡广告牌还可以帮助商家提高品牌知名度和形象,从而增加消费者的忠诚度和信任感。它可以成为商家的标志性建筑,让人们更好地记住和识别商家的品牌和产品。

商业广告牌

创意围挡广告牌的未来发展

随着社会的发展和人们消费观念的变化,创意围挡广告牌将会有更广阔的发展前景。人们对广告的需求和期望不再是简单的信息传达,而是更多地关注广告的创意性和艺术性。因此,创意围挡广告牌将会成为更重要的广告形式,更多的商家将会借助它来提高品牌知名度和销售额。

同时,随着科技的发展和数字化的普及,创意围挡广告牌将会与数字广告相结合,形成更加多样化和个性化的广告形式。例如,可以在广告牌上设置扫码功能,让消费者可以通过手机直接购买产品或服务。这些创新的技术将会进一步提高创意围挡广告牌的商业价值和发展前景。

未来广告牌

结论

创意围挡广告牌是一种独特的广告形式,它具有很大的魅力和商业价值。随着社会的发展和科技的进步,它将会有更加广阔的发展前景和更加丰富的形式。如果你是商家,不妨考虑在主要干道、商业区和繁华街区等地方设置创意围挡广告牌,来吸引更多消费者的注意力和提高品牌知名度。

创意围挡广告牌特色

1、趣味通关闯关冒险,整个游戏中的开始的各种格斗挑战和冒险的都很精彩。

2、中国检验认证评估师,三方00%正品保证;

3、所有的都是随机产生,每次都不一样;

4、玉兔超变最新版提高了神装的历练获得倍数和爆发率,更完整地展现了沙城争霸的所有场景。

5、真实诚恳的交友表扬,更能获得TA人青睐。

创意围挡广告牌亮点

1、每笔收益以微信红包的形式发送,如果有相应的问题,大家还能在线寻求服务哦。

2、创新的回合制经典玩法体验,双方进行大规模的交战,被不同的敌人进行围攻。

3、无需抵押,月入000能借

4、专属华丽坐骑翅膀神兵天降独尊霸气外观

5、用户可以在软件上面设置计划完成奖励,完成后就可以获得奖励,能够让自己坚持完成任务;

quweitongguanchuangguanmaoxian,zhenggeyouxizhongdekaishidegezhonggedoutiaozhanhemaoxiandedouhenjingcai。zhongguojianyanrenzhengpinggushi,sanfang00%zhengpinbaozheng;suoyoudedoushisuijichansheng,meicidoubuyiyang;yutuchaobianzuixinbantigaoleshenzhuangdelilianhuodebeishuhebaofalv,gengwanzhengdizhanxianleshachengzhengbadesuoyouchangjing。zhenshichengkendejiaoyoubiaoyang,gengnenghuodeTArenqinglai。最(zui)早(zao)2026?全(quan)球(qiu)優(you)質(zhi)語(yu)言(yan)數(shu)據(ju)「存(cun)量(liang)」告(gao)急(ji)!網(wang)友(you):杞(qi)人(ren)憂(you)天(tian)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):Cris

【新智元導(dao)讀(du)】AI用(yong)光(guang)所(suo)有(you)数据,這(zhe)壹(yi)天真(zhen)的(de)快(kuai)來(lai)了(le)?

作(zuo)為(wei)人工(gong)智能(neng)的三(san)要(yao)素(su)之(zhi)一,数据的作用舉(ju)足(zu)輕(qing)重(zhong)。

但(dan)大(da)家(jia)有沒(mei)有想(xiang)過(guo):假(jia)如(ru)有一天,全世(shi)界(jie)的数据都(dou)用完(wan)了那(na)咋(za)整(zheng)?

實(shi)際(ji)上(shang),提(ti)出(chu)这個(ge)問(wen)題(ti)的人絕(jue)對(dui)没有精(jing)神(shen)问题,因(yin)为这一天——可(ke)能真的快来了!!!

近(jin)日(ri),研(yan)究(jiu)員(yuan)Pablo Villalobos等(deng)人一篇(pian)名(ming)为《我(wo)們(men)會(hui)用完数据嗎(ma)?機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)中(zhong)数据集(ji)縮(suo)放(fang)的局(ju)限(xian)性(xing)分(fen)析(xi)》的論(lun)文(wen),發(fa)表(biao)在(zai)了arXiv上。

他(ta)们根(gen)据之前(qian)对数据集大小(xiao)趨(qu)勢(shi)的分析,預(yu)測(ce)了语言和(he)視(shi)覺(jiao)領(ling)域(yu)数据集大小的增(zeng)長(chang),估(gu)計(ji)了未(wei)来幾(ji)十(shi)年(nian)可用未標(biao)記(ji)数据總(zong)存量的发展(zhan)趋势。

他们的研究表明(ming):最早在2026年,高(gao)质量语言数据就(jiu)將(jiang)全部(bu)消(xiao)耗(hao)殆(dai)盡(jin)!机器学习发展的速(su)度(du)也(ye)将因此(ci)而(er)放緩(huan)。实在不(bu)容(rong)樂(le)觀(guan)。

兩(liang)方(fang)法(fa)雙(shuang)管(guan)齊(qi)下(xia),結(jie)果(guo)不容乐观

这篇论文的研究團(tuan)隊(dui)由(you)11名研究员和3位(wei)顧(gu)问組(zu)成(cheng),成员遍(bian)布(bu)世界各(ge)地(di),致(zhi)力(li)於(yu)缩小AI技(ji)術(shu)发展與(yu)AI戰(zhan)略(lve)之間(jian)的差(cha)距(ju),並(bing)为AI安(an)全方面(mian)的關(guan)鍵(jian)決(jue)策(ce)者(zhe)提供(gong)建(jian)議(yi)。

Chinchilla是(shi)DeepMind的研究人员提出的一種(zhong)新型(xing)预测计算(suan)优化(hua)模(mo)型。

实际上,此前在对Chinchilla進(jin)行(xing)实驗(yan)時(shi),就曾(zeng)有研究员提出「訓(xun)練(lian)数据很(hen)快就会成为擴(kuo)展大型语言模型的瓶(ping)頸(jing)」。

因此他们分析了用于自(zi)然(ran)语言處(chu)理(li)和计算机视觉的机器学习数据集大小的增长,并使(shi)用了两种方法进行推(tui)斷(duan):使用歷(li)史(shi)增长率(lv),并为未来预测的计算预算估计计算最佳(jia)数据集大小。

在此之前,他们一直(zhi)在收(shou)集有关机器学习輸(shu)入(ru)趋势的数据,包(bao)括(kuo)一些(xie)训练数据等,還(hai)通(tong)过估计未来几十年互(hu)聯(lian)网上可用未标记数据的总存量,来調(tiao)查(zha)数据使用增长。

由于历史预测趋势可能会受(shou)过去(qu)十年计算量異(yi)常(chang)增长的「誤(wu)导」,研究团队还使用了Chinchilla缩放定(ding)律(lv),来估计未来几年的数据集大小,提升(sheng)计算结果的準(zhun)確(que)性。

最終(zhong),研究人员使用一系(xi)列(lie)概(gai)率模型估计未来几年英(ying)语语言和圖(tu)像(xiang)数据的总存量,并比(bi)較(jiao)了训练数据集大小和总数据庫(ku)存的预测,结果如下图所示(shi)。

这說(shuo)明数据集的增长速度将遠(yuan)快于数据存量。

因此,如果當(dang)前趋势繼(ji)續(xu)保(bao)持(chi)下去,数据存量被(bei)用光将是不可避(bi)免(mian)的。下表則(ze)顯(xian)示了预测曲(qu)線(xian)上每(mei)个交(jiao)叉(cha)點(dian)的中值(zhi)耗尽年数。

高质量的语言数据库存最早可能在2026年之前用尽。

相(xiang)比之下,低(di)质量的语言数据和图像数据情(qing)況(kuang)略好(hao):前者将在2030年至(zhi)2050年间用光,後(hou)者将在2030年至2060年之间。

在论文的最后,研究团队給(gei)出结论:如果数据效(xiao)率没有大幅(fu)提高或(huo)新的数据来源(yuan)可用,当前依(yi)賴(lai)巨(ju)大数据集不断膨(peng)脹(zhang)的机器学习模型,它(ta)的增长趋势很可能会放缓。

网友:杞人忧天,Efficient Zero了解(jie)一下

不过在这篇文章(zhang)的評(ping)论區(qu)裏(li),大多(duo)数网友卻(que)認(ren)为作者杞人忧天。

Reddit上,一位名为ktpr的网友表示:

「自我監(jian)督(du)学习有啥(sha)毛(mao)病(bing)麽(me)?如果任(ren)務(wu)指(zhi)定得(de)好,它甚(shen)至可以(yi)组合(he)扩展数据集大小。」

名为lostmsn的网友则更(geng)加(jia)不客(ke)氣(qi)。他直言:

「Efficient Zero都不了解一下?我认为作者已(yi)經(jing)嚴(yan)重脫(tuo)離(li)时代(dai)了。」

Efficient Zero是一种能高效采(cai)樣(yang)的強(qiang)化学习算法,由清(qing)華(hua)大学的高陽(yang)博(bo)士(shi)提出。

在数据量有限的情况下,Efficient Zero一定程(cheng)度上解决了强化学习的性能问题,并在算法通用测試(shi)基(ji)准Atari Game上獲(huo)得了验證(zheng)。

在这篇论文作者团队的博客上,就連(lian)他们自己(ji)也坦(tan)言:

「我们所有的结论都基于不切(qie)实际的假設(she),即(ji)当前机器学习数据使用和生(sheng)產(chan)的趋势将继续保持下去,并且(qie)数据效率不会有重大提升。」

「一个更加靠(kao)譜(pu)的模型應(ying)該(gai)考(kao)慮(lv)到(dao)机器学习数据效率的提高、合成数据的使用以及(ji)其(qi)他算法和经濟(ji)因素。」

「因此就实际情况来说,这种分析有严重的局限性。模型的不确定性非(fei)常高。」

「不过总體(ti)而言,我们仍(reng)认为由于缺(que)乏(fa)训练数据,到2040年时机器学习模型的扩展有大約(yue)有20%的可能性会显著(zhu)放缓。」

參(can)考資(zi)料(liao):

https://arxiv.org/abs/2211.04325

https://epochai.org/blog/will-we-run-out-of-ml-data-evidence-from-projecting-dataset

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/yx7zft/r_will_we_run_out_of_data_an_analysis_of_the/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查看(kan)更多

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发布于:甘肃天水张家川回族自治县