闪耀星空，探索美妙广告世界！
闪耀星空，探索美妙广告世界！如果你关注过品牌推广、市场营销或广告行业，你一定知道广告对企业的重要性。广告不仅可以帮助企业提高知名度，拓展客户群体，还可以提高销售额和盈利能力。在数字化时代，广告市场正在不断扩张，这也带来了更多的机遇和挑战。本文将通过闪耀星空和网络资源，带你探索美妙广告世界。 广告市场趋势随着数字媒体的不断发展和普及，广告市场正在发生重大变化。根据PwC最新统计，在2019年，全球数字广告支出为3360亿美元，这个数字与2018年相比增长了17.6%。同时，随着社交媒体的兴起，品牌已经开始把更多的资源投入社交媒体广告中。在电视广告萎缩的同时，数字广告市场正在迎来新的黄金时代。除了数字化趋势，品牌协作和创意广告也是当前市场的重要趋势。越来越多的品牌倾向于与其他品牌合作，通过共同的广告活动来推广它们的产品和服务。同时，随着自媒体和微信公众号的发展，短视频、直播等新兴媒体工具也成为越来越多品牌的营销手段。 网络资源推广在数字时代，网络资源广告已经成为企业推广的必不可少的一部分。搜索引擎广告、社交媒体广告、网站广告等成为市场广告主的首选渠道。网络广告的特点是覆盖面广，成本低廉，量化评估简单，能够带来精准的投放效果。同时，网络广告在传承品牌文化和形象塑造方面也有着不可替代的作用。搜索引擎广告是指在搜索引擎结果页面上出现的广告形式。这些广告的投放是基于搜索引擎用户的关键词和搜索行为等信息进行的。相比其他广告形式，搜索引擎广告有着更高的精准度和转化率。同时，通过对广告效果的跟踪和分析，也可以不断优化广告投放策略。社交媒体广告是指在社交媒体平台上投放的广告，包括微信公众号广告、微博广告、抖音广告等。社交媒体广告可以帮助企业在社交媒体平台上获得更多的曝光量。与其他广告形式不同，社交媒体广告更加注重用户体验和情感化传达，能够更好地传递品牌文化和形象。网站广告是指在特定网站上投放的广告，包括横幅广告、贴片广告、原生广告等。网站广告的特点是可以在特定受众群体中进行精准投放，同时对广告效果的分析和优化也具有重要意义。 创意广告制作在广告市场中，创意广告制作是不可或缺的一部分。创意广告制作是指通过创意的思考和创作形式，打造出吸引人眼球的广告作品。创意广告制作是广告营销的核心环节，创意的好坏直接影响到广告效果的好坏。随着数字化时代的到来，创意广告制作也更加多元化和创新。除了传统的平面广告、电视广告和户外广告，还涌现出了越来越多的新兴广告形式，比如说短视频广告、直播广告等。这些广告形式更贴近年轻消费群体的口味和习惯，能够更好地引发消费者的共鸣和情感共鸣。 品牌协作广告品牌协作广告是种新兴的广告形式，在当前市场中越来越受到品牌的关注和青睐。品牌协作广告是指不同品牌之间共同参与的广告活动，通过合作的方式提高营销效果和传达品牌声誉。品牌协作广告的效果往往比单一品牌广告更好，因为品牌协作广告能够更好地将不同品牌的优势结合起来，凸显出更多的品牌特色和亮点。通过以上的四个方面，我们对新标题闪耀星空，探索美妙广告世界！做了详细的阐述。作为广告市场的重要行业参与者，闪耀星空通过数字化手段和创意广告制作，为品牌提供优质的广告服务。与此同时，品牌协作广告也成为了闪耀星空的一个重要的发展方向。总结归纳：在数字化时代，广告市场正处在快速发展的阶段。从数字化趋势、网络资源推广、创意广告制作和品牌协作广告四个方面探讨了美妙广告世界的详细内容。在创意营销的道路上，闪耀星空秉承以客户为中心的理念，为品牌提供优质的广告服务。作为行业参与者，我们应该保持创新思维和敏锐洞察力，不断探索新的广告形式和营销方式，为品牌的发展创造价值。问答话题：1. 如何评估一次网络广告的投放效果？网络广告效果的评估需要考虑多个因素，比如转化率、曝光量、点击率、CTR等，不同的广告形式可能侧重不同的评估指标。具体来说，可以通过以下几种方法来评估网络广告的投放效果：（1）设置投放目标：在广告投放之前，需要根据广告主的需求和目标，制定具体的投放目标。（2）跟踪广告效果：通过跟踪广告投放数据、用户行为和转化情况等信息，来评估网络广告的效果。（3）定期优化广告投放策略：通过不断优化广告投放策略，提高广告的精准度和转化率，从而达到预期的广告效果。2. 如何打造一份出色的创意广告作品？打造出色的创意广告作品需要有创意思考和专业技能的支持。具体来说，可以从以下几个方面入手：（1）了解品牌的文化和价值：创意广告作品需要与品牌的文化和价值相一致，因此需要对品牌有深入的了解。（2）有足够的创意思考：在制作创意广告作品时需要有足够的创意思考和敏锐洞察力，能够挖掘出消费者需求和心理需求。（3）了解不同广告形式的特点：不同的广告形式有不同的特点和要求，需要根据不同广告形式的需求量身定制广告内容。（4）掌握专业技能和工具：创意广告制作需要掌握多种技能和工具，包括设计、摄影、影视制作、制图等等。需要选择合适的工具来制作出优质的广告作品。
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比(bi)如(ru)說(shuo)遊(you)戲(xi)目(mu)標(biao)是「吃(chi)金(jin)幣(bi)」，在训练階(jie)段(duan)，金币的位(wei)置(zhi)就(jiu)在每(mei)個(ge)關(guan)卡(ka)的最(zui)後(hou)，智能体能夠(gou)完美達(da)成(cheng)任务。 但在测试阶段，金币的位置變(bian)成随機(ji)的了(le)，智能体每次(ci)都(dou)會(hui)選(xuan)擇(ze)到(dao)达关卡的結(jie)尾(wei)處(chu)，而(er)没有选择尋(xun)找(zhao)金币，也就是学习到的「目标」錯(cuo)了。 智能体無(wu)意识地(di)追(zhui)求(qiu)一个用(yong)戶(hu)不想(xiang)要(yao)的目标，也稱(cheng)之為(wei)目标错誤(wu)泛(fan)化（GMG, Goal MisGeneralisation） 目标错误泛化是学习算(suan)法(fa)缺(que)乏(fa)魯(lu)棒(bang)性(xing)的一種(zhong)特(te)殊(shu)形(xing)式(shi)，一般(ban)在這(zhe)种情(qing)況(kuang)下(xia)，开发者可(ke)能会檢(jian)查(zha)自己(ji)的獎(jiang)勵(li)机制(zhi)设置是否(fou)有問(wen)題(ti)，规则设计缺陷(xian)等(deng)等，認(ren)为这些(xie)是导致(zhi)智能体追求错误目标的原(yuan)因(yin)。 最近(jin)DeepMind发表了一篇(pian)論(lun)文(wen)，认为即(ji)使(shi)规则设计師(shi)正(zheng)確(que)的，智能体仍(reng)然可能会追求一个用户不想要的目标。 论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/abs/2210.01790 文中通(tong)過(guo)在不同(tong)領(ling)域(yu)的深(shen)度(du)学习系统中例(li)子来證(zheng)明(ming)目标错误泛化可能发生(sheng)在任何(he)学习系统中。 如果(guo)推(tui)廣(guang)到通用人工智能系统，文中還(hai)提(ti)供(gong)了一些假(jia)设，说明目标错误泛化可能导致災(zai)難(nan)性的風(feng)險(xian)。 文中还出(chu)提出了幾(ji)个研(yan)究(jiu)方(fang)向(xiang)，可以(yi)減(jian)少(shao)未(wei)来系统的目标错误泛化的风险。 目标错误泛化 近年(nian)来，学術(shu)界(jie)對(dui)人工智能错位（misalignment）帶(dai)来的灾难性风险逐(zhu)漸(jian)上升(sheng)。 在这种情况下，一个追求非(fei)預(yu)期(qi)目标的高(gao)能力人工智能系统有可能通过假裝(zhuang)执行命(ming)令(ling)，實(shi)则完成其(qi)他(ta)目标。 但我們(men)該(gai)如何解(jie)決(jue)人工智能系统正在追求非用户预期目标？ 之前(qian)的工作(zuo)普(pu)遍(bian)认为是环境设计者提供了不正确的规则及(ji)引(yin)导，也就是设计了一个不正确的强化学习（RL）奖励函(han)數(shu)。 在学习系统的情况下，还有另(ling)一种情况，系统可能会追求一个非预期的目标：即使规则是正确的，系统也可能一致地追求一个非预期的目标，在训练期间与规则一致，但在部(bu)署(shu)時(shi)与规则不同。 以彩(cai)球(qiu)游戏为例子，智能体在游戏裏(li)需(xu)要以某(mou)种特定(ding)的順(shun)序(xu)訪(fang)问一組(zu)彩球，这个顺序对於(yu)智能体来说是未知(zhi)的。 为了鼓(gu)励智能体向环境中的其他人进行学习，即文化傳(chuan)播(bo)（cultural transmission），在最开始(shi)环境中包(bao)含(han)一个專(zhuan)家(jia)机器(qi)人，以正确的顺序访问彩球。 在这种环境设置下，智能体可以通过觀(guan)察(cha)轉(zhuan)嫁(jia)的行为来确定正确的访问顺序，而不必(bi)浪(lang)費(fei)大(da)量(liang)的时间来探(tan)索(suo)。 实驗(yan)中，通过模仿(fang)专家，训练后的智能体通常(chang)会在第(di)一次嘗(chang)试时正确访问目标位置。 当把(ba)智能体与反(fan)专家（anti-expert）进行配(pei)对时，会不斷(duan)收(shou)到負(fu)奖励，如果选择跟(gen)随会不断收到负奖励。 理(li)想情况下，智能体剛(gang)开始会跟着反专家移(yi)動(dong)到黃(huang)色(se)和紫(zi)色球体。在进入(ru)紫色后，观察到一个负奖励后不再(zai)跟随。 但在实踐(jian)中，智能体还会繼(ji)續(xu)遵(zun)循(xun)反专家的路(lu)径，積(ji)累(lei)越来越多(duo)的负奖励。 不过智能体的学习能力还是很(hen)强的，可以在充(chong)滿(man)障(zhang)礙(ai)物(wu)的环境中移动，但关鍵(jian)是这种跟随其他人的能力是一个不符(fu)合(he)预期的目标。 即使智能体只会因为正确顺序访问球体而得(de)到奖励，也可能出现这个现象(xiang)，也就是说，僅(jin)仅把规则设置正确还是遠(yuan)远不够的。 目标错误泛化指(zhi)的就是这种病(bing)態(tai)行为，即盡(jin)管(guan)在训练期间收到了正确的反饋(kui)，但学到的模型表现得好(hao)像(xiang)是在優(you)化一个非预期的目标。 这使得目标错误泛化成为一种特殊的鲁棒性或(huo)泛化失(shi)敗(bai)，在这种情况下，模型的能力可以泛化到测试环境中，但预期的目标却不能。 需要註(zhu)意的是，目标错误泛化是泛化失败的一个嚴(yan)格(ge)子集，不包括(kuo)模型breaks, 随机行动或其他不再表现出合格能力的情况。 在上述(shu)例子中，如果在测试时垂(chui)直(zhi)翻(fan)转智能体的观察结果，它(ta)就只会卡在一个位置，而不会做(zuo)任何連(lian)貫(guan)的事(shi)情，这就屬(shu)于是泛化错误，但不是目标泛化错误。 相(xiang)对于这些「随机」的失败，目标错误泛化会导致明顯(xian)更(geng)糟(zao)糕(gao)的结果：跟随反专家会得到大量的负奖励，而什(shen)麽(me)都不做或随机行动只会得到0或1的奖励。 也就是说，对于现实中的系统，朝(chao)着非预期目标的连贯行为可能会產(chan)生灾难性的后果。 不止(zhi)强化学习 目标错误泛化並(bing)不局(ju)限(xian)于强化学习环境，事实上，GMG可以发生在任何学习系统中，包括大型語(yu)言(yan)模型(LLM)的few shot学习，旨(zhi)在用較(jiao)少的训练数據(ju)建(jian)立(li)精(jing)确的模型。 以DeepMind去(qu)年提出的语言模型Gopher为例，当模型计算涉(she)及未知变量和常量的線(xian)性表达式，例如x+y-3时，Gopher必須(xu)首(shou)先通过提问未知变量的值(zhi)才(cai)能求解表达式。 研究人員(yuan)生成了十(shi)个训练樣(yang)例，每个例子包含兩(liang)个未知变量。 在测试时间，輸(shu)入模型的问题可能包含零(ling)个、一个或三(san)个未知变量，尽管模型能够正确处理一个或三个未知变量的表达式，但是当没有未知变量时，模型仍然会问一些多余(yu)的问题，比如「6是什么？」 模型在給(gei)出答(da)案(an)之前總(zong)是至(zhi)少詢(xun)问用户一次，即使完全(quan)没有必要。 论文中还包括一些其他学习环境中的例子。 解决GMG对于人工智能系统与其设计者的目标保(bao)持(chi)一致非常重(zhong)要，因为它可能人工智能系统失靈(ling)的一种潛(qian)在机制。 我们距(ju)離(li)通用人工智能（AGI）越近，这个问题也越关键。 假设有两个AGI系统： A1: 预期的模型（Intended model），人工智能系统可以做设计者想做的任何事情 A2: 欺(qi)騙(pian)性模型（Deceptive model），人工智能系统追求一些非预期目标，但是它足(zu)够聰(cong)明，知道如果它的行为与设计者意圖(tu)相反的話(hua)，就会受(shou)到懲(cheng)罰(fa)。 A1和A2模型在训练期间会表现出完全相同的行为，潜在的GMG存(cun)在于任何系统中，即使规定了只奖励预期行为。 如果A2系统的欺骗行为被(bei)发现，模型將(jiang)试图擺(bai)脫(tuo)人的監(jian)督(du)，以便(bian)为实现非用户预期的目标制定计劃(hua)。 聽(ting)起(qi)来有點(dian)像「机器人成精」了。 DeepMind研究小(xiao)组在文中还研究了如何对模型的行为进行解釋(shi)以及遞(di)歸(gui)評(ping)估(gu)。 研究小组同时还在收集产生GMG的样例。 文檔(dang)链接： https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTo3RkXUAigb25nP7gjpcHriR6XdzA_L5loOcVFj_u7cRAZghWrYKH2L2nU4TA_Vr9KzBX5Bjpz9G_l/pubhtml 參(can)考(kao)資(zi)料(liao)： https://www.deepmind.com/blog/how-undesired-goals-can-arise-with-correct-rewards返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看(kan)更多 責(ze)任编辑：