广告创意最重要的是什么
广告创意的重要性：引领消费者，塑造品牌形象
广告创意是广告行业的灵魂，具有很高的创造性和想象力，能够令消费者记住品牌并产生购买欲望。一份好的广告不仅能够吸引消费者的眼球，还能够让他们记住品牌，并产生购买意愿。因此，广告创意在品牌塑造和推广方面具有至关重要的作用。
所谓广告创意，是指在广告策略和广告媒介的基础上，以创新的思维方式，打造一个独特而有吸引力的广告内容，从而达到品牌宣传的目的。一个好的广告创意需要符合消费者的需求和心理，同时体现品牌的特点和独特性。具体来说，广告创意需要具备以下几个要素：
创新性：广告创意需要具有创新的思维，让消费者对品牌产生强烈的印象。
独特性：广告创意需要有独特的个性和特点，能够区别于竞争对手的广告。
吸引力：广告创意需要能够吸引消费者的目光，引起他们的兴趣和好奇心。
情感性：广告创意需要让消费者产生情感共鸣，建立品牌形象和信任感。
一个好的广告创意可以在激烈的市场竞争中脱颖而出，引领消费者，塑造品牌形象，从而达到市场营销的最终目的。
广告创意的案例：如何打造令人难忘的广告
一个成功的广告创意需要符合品牌定位和目标受众的需求。下面我们来看几个成功的广告创意案例，了解如何打造一个令人难忘的广告。
案例一：可口可乐的“Share a Coke”活动
可口可乐的“Share a Coke”活动是一次非常成功的品牌推广活动，活动期间可口可乐将消费者的名字和朋友的名字印在可乐瓶上，让消费者可以与朋友分享一个瓶装可乐。这个活动的广告创意非常简单、易懂，但却非常具有感染力，吸引了大量消费者的参与。这个广告创意的成功之处在于，它充分利用了消费者的情感需求，让消费者可以与自己的朋友一起分享可口可乐，从而建立了品牌形象和情感联系。
案例二：耐克的“Just Do It”广告
耐克的“Just Do It”广告是一个非常著名的广告创意，耐克在广告中使用了简单有力的口号和标志性的图像，向消费者传递了鼓励和激励的信息。这个广告创意的成功之处在于，它充分利用了年轻人的精神需求，鼓励年轻人坚持自己的梦想和追求，从而建立了年轻、自由、勇敢的品牌形象。
案例三：苹果的“Think Different”广告
苹果的“Think Different”广告是一个非常成功的品牌形象塑造案例，苹果在广告中用了一些著名的历史人物和他们的名言，向消费者传递了创新和独立的价值观。这个广告创意的成功之处在于，它充分利用了消费者对创新和高科技的追求，打造了一个独特、前卫的品牌形象，从而吸引了大量粉丝和忠实用户。
如何创造出一个好的广告创意？
好的广告创意需要花费大量的时间和精力去打磨和优化。下面是几个建议，帮助你创造出一个好的广告创意：
了解品牌：了解品牌所处的市场和目标受众，根据品牌的定位和特点，打造一个独特而有吸引力的广告创意。
了解消费者：了解消费者的需求和心理，根据消费者的情感需求和行为特点，打造一个能够与消费者产生情感共鸣的广告创意。
创新思维：不断创新思维，寻找独特的表达方式和视觉效果，打造一个与众不同的广告创意。
多渠道宣传：在多个渠道投放广告创意，通过不同的媒介、语言、文化，让广告创意得到更多的传播和曝光。
数据分析：通过数据分析和反馈，不断优化广告创意，提高广告效果和ROI。
一个好的广告创意需要不断的创新和优化，需要与时俱进，关注消费者的需求和市场的变化。只有不断提高广告创意的质量和效果，才能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，塑造品牌形象，引领消费者。
结论
广告创意是品牌宣传和营销的重要手段，一个好的广告创意可以吸引消费者的目光，建立品牌形象和信任感，从而促进销售和市场份额的增长。一个好的广告创意需要具有创新的思维、独特的个性、吸引人的视觉效果和情感共鸣的价值观。只有不断提高广告创意的质量和效果，才能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，引领消费者，
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首(shou)先(xian)，什(shen)麽(me)是人工智能？ 人工智能，也(ye)稱(cheng)為(wei)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)（Machine Learning），是一種(zhong)基(ji)於(yu)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)的軟(ruan)件(jian)系(xi)統(tong)，这种技(ji)术實(shi)際(ji)上是幾(ji)十(shi)年(nian)前(qian)開(kai)創(chuang)的，但(dan)最近(jin)由于強(qiang)大的新計(ji)算(suan)資(zi)源而(er)蓬(peng)勃(bo)发展。目(mu)前，AI 已(yi)经实现了有效(xiao)的语音和图像(xiang)識(shi)別(bie)，以及(ji)生成合(he)成图像和语音的能力。研(yan)究(jiu)人員(yuan)正(zheng)在努(nu)力使(shi)人工智能能夠(gou)实现瀏(liu)览网頁(ye)、訂(ding)票(piao)、調(tiao)整(zheng)食(shi)譜(pu)等(deng)功(gong)能。 但是，如(ru)果(guo)你擔(dan)心(xin)黑(hei)客(ke)帝(di)國(guo)式(shi)的机器崛(jue)起(qi)——不(bu)必(bi)担憂(you)。我(wo)們(men)稍(shao)後(hou)再(zai)談(tan)这个問(wen)題(ti)！ 本篇(pian) AI 指南包(bao)含(han)兩(liang)个主(zhu)要部(bu)分(fen)： 图片来源： Andrii Shyp / Getty Images 關(guan)于 AI 的一个瘋(feng)狂(kuang)之(zhi)處(chu)是，盡(jin)管(guan)其核(he)心概念可(ke)以追(zhui)溯(su)到 50 多年前，但在最近之前，即(ji)使是精(jing)通(tong)技术的人也很少(shao)熟(shu)悉(xi)其中(zhong)的概念。因(yin)此(ci)，如果你感(gan)到迷(mi)茫(mang)，請(qing)不要担心——每个人都(dou)是如此。 有一件事(shi)我们要預(yu)先明(ming)確(que)：雖(sui)然(ran)它(ta)被(bei)称为“人工智能”，但这个詞(ci)有點(dian)誤(wu)導(dao)。目前智能沒(mei)有统一的定(ding)義(yi)，但这些(xie)系统所(suo)做(zuo)的絕(jue)對(dui)更(geng)接(jie)近于计算器而不是大腦(nao)，只(zhi)是这个计算器的輸(shu)入(ru)和输出更加(jia)靈(ling)活。人工智能可能就(jiu)像“人造(zao)椰(ye)子(zi)”（Artificial Coconut）——它是模(mo)仿(fang)智能。 以下(xia)是在任(ren)何(he)有关 AI 的討(tao)論(lun)中都会找(zhao)到的基本术语。 神经网络 我们的大脑主要由称为神经元(yuan)的相(xiang)互(hu)連(lian)接的細(xi)胞(bao)構(gou)成，它们相互嚙(nie)合形(xing)成執(zhi)行(xing)任務(wu)和存(cun)儲(chu)信(xin)息(xi)的復(fu)雜(za)网络。自(zi) 20 世(shi)紀(ji) 60 年代以来，人们一直(zhi)在嘗(chang)試(shi)在软件中重建(jian)这个驚(jing)人的系统，但所需的处理(li)能力直到 15-20 年前才(cai)被廣(guang)泛(fan)應(ying)用(yong)，當(dang)時(shi)的 GPU 讓(rang)數(shu)字(zi)定义的神经网络蓬勃发展。 从本質(zhi)上講(jiang)，它们只是很多点和線(xian)：点是数據(ju)，线是这些值(zhi)之間(jian)的统计关系。就像在大脑中一樣(yang)，这可以创建一个多功能系统，快速接收(shou)一个输入，通過(guo)网络傳(chuan)遞(di)並(bing)产生一个输出。这个系统被称为模型(xing)。 模型 模型是接受(shou)输入并返(fan)回(hui)输出的实际代碼(ma)集(ji)合。与统计模型或(huo)模擬(ni)复杂自然过程(cheng)的建模系统在术语上的相似性并非(fei)偶(ou)然。在 AI 中，模型可以指像 ChatGPT 这样的完(wan)整系统，或者几乎任何 AI 或机器学习結(jie)构，无论它做什么或产生什么。模型有各(ge)种大小(xiao)，这意(yi)味(wei)著(zhe)它们占(zhan)用多少存储空(kong)间以及它们運(yun)行需要多少计算能力。而这些都取(qu)決(jue)于模型的訓(xun)練(lian)方(fang)式。 训练 为了创建一个 AI 模型，构成系统基礎(chu)的神经网络会暴(bao)露(lu)在所謂(wei)的数据集或语料(liao)庫(ku)中的一堆(dui)信息中。在这样做的过程中，这些巨(ju)大的网络创建了該(gai)数据的统计表(biao)示(shi)。这个训练过程是计算最密(mi)集的部分，这意味着它需要在巨大的高(gao)功率(lv)计算机上花(hua)費(fei)数周(zhou)或数月(yue)的时间。这样做的原(yuan)因不僅(jin)是网络复杂，而且(qie)数据集可能非常(chang)大：必須(xu)分析(xi)数十億(yi)个單(dan)词或图像，并在巨大的统计模型中給(gei)出表示。另(ling)一方面(mian)，一旦(dan)模型完成训练，它在使用时可以小得(de)多，要求(qiu)也低(di)得多，这个过程称为推(tui)理（Inference）。 图片来源：谷(gu)歌(ge) 推理（Inference） 当模型真(zhen)正发揮(hui)作(zuo)用时，我们称之为推理，这个词的传统含义非常多：通过对可用證(zheng)据的推理来陳(chen)述一个结论。当然，这不完全(quan)是“推理”，而是在统计学上将它攝(she)取的数据中的点聯(lian)系起来，实际上是预測(ce)下一个点。例(li)如，說(shuo)“完成以下序(xu)列(lie)：紅(hong)色(se)、橙(cheng)色、黃(huang)色……”它会发现这些词对应于它所摄取的列表的开頭(tou)，即彩(cai)虹(hong)的顏(yan)色，并推斷(duan)下一个項(xiang)目，直到它产生了该列表的其余(yu)部分。 推理的计算成本通常比训练低得多：可以把(ba)它想(xiang)象(xiang)成浏览卡(ka)片目錄(lu)而不是組(zu)裝(zhuang)它。大型模型仍(reng)然必须在超(chao)级计算机和 GPU 上运行，但較(jiao)小的模型可以在智能手(shou)机或更簡(jian)单的設(she)備(bei)上运行。 生成式人工智能 每个人都在谈论生成式 AI，这个广义术语仅指生成原始(shi)输出（如图像或文本）的 AI 模型。一些 AI 進(jin)行總(zong)结，一些进行重组，一些进行识别等等——但真正生成某(mou)些东西（无论它是否(fou)“创造”是有爭(zheng)議(yi)的）的 AI 现在特别流(liu)行。请記(ji)住(zhu)，仅仅因为 AI 生成了某些东西，并不意味着它是正确的，甚至不意味着它反(fan)映(ying)了现实！只是它在你要求之前并不存在，就像一个故(gu)事或一幅(fu)畫(hua)。 现在的熱(re)門(men)词匯(hui) 除(chu)了基础知识，以下是 2023 年年中最相关的 AI 术语。 大型语言(yan)模型（LLM） 大型语言模型是当今(jin)最具影(ying)響(xiang)力和用途(tu)最广泛的人工智能形式，大型语言模型是在几乎所有构成网络的文本和大部分英(ying)语文学作品(pin)上进行训练的。摄取所有这些会产生一个巨大的基础模型（繼(ji)續(xu)閱(yue)讀(du)）。LLMs 能够用自然语言交(jiao)谈和回答(da)问题，并模仿各种風(feng)格(ge)和類(lei)型的書(shu)面文件，ChatGPT、Claude 和 LLaMa 等工具就证明了这一点。 尽管这些模型无疑(yi)令(ling)人印(yin)象深(shen)刻(ke)，但必须牢(lao)记它们仍然是模式识别引(yin)擎(qing)，当它们回答问题时，就是试图完成它已识别的模式，无论该模式是否反映现实。LLMs 经常在它们的答案(an)中产生幻(huan)覺(jiao)，我们很快就会谈到。 如果你想了解更多关于 LLM 和 ChatGPT 的信息，点擊(ji)此处查(zha)阅。 基础模型（Foundation Model） 在巨大的数据集上从头开始训练一个巨大的模型既(ji)昂(ang)貴(gui)又(you)复杂，所以你不想做得比你必须做的更多。基础模型是需要超级计算机才能运行的从头开始的大型模型，但通常通过減(jian)少参数的数量(liang)，它们可以被縮(suo)减到更小的容(rong)器中。你可以将这些視(shi)为模型必须处理的总点数，如今它可以達(da)到数百(bai)萬(wan)、数十亿甚至数万亿。 微(wei)调 像 GPT-4 这样的基础模型很聰(cong)明，但它在设计上也是一个通才——它吸(xi)收了从狄(di)更斯(si)到維(wei)特根(gen)斯坦(tan)再到龍(long)与地(di)下城(cheng)規(gui)則(ze)的所有內(nei)容，但如果你想让它根据你的简歷(li)寫(xie)一封(feng)求職(zhi)信，这些都是没有用的。幸(xing)运的是，可以通过使用專(zhuan)门的数据集对模型进行一些額(e)外(wai)的训练来对模型进行微调。例如，碰(peng)巧(qiao)有几千(qian)份(fen)工作申(shen)请。这让模型更好(hao)地了解如何在该领域幫(bang)助(zhu)用戶(hu)，而不会丟(diu)棄(qi)它从其余训练数据中收集的一般(ban)知识。 从人类反饋(kui)中强化(hua)学习（RLHF），是一种你会经常聽(ting)到的特殊(shu)微调——它使用人类与 LLM 交互的数据来改(gai)善(shan)其溝(gou)通技巧。 擴(kuo)散(san)（Diffusion） 从一篇关于高级后扩散技术的论文中，你可以看(kan)到如何从非常嘈(cao)杂的数据中再现图像。 图像生成可以通过多种方式完成，但迄(qi)今为止(zhi)最成功的是，这是 Stable Diffusion、Midjourney 和其他(ta)流行的生成 AI 的核心技术。通过向(xiang)扩散模型展示图像来训练扩散模型，这些图像通过添(tian)加数字噪(zao)聲(sheng)逐(zhu)漸(jian)退(tui)化，直到原始图像一无所有。通过觀(guan)察(cha)这一点，扩散模型也学会了反向执行该过程，逐渐向純(chun)噪声添加细節(jie)以形成任意定义的图像。我们已经开始在图像上，但该技术是可靠(kao)的并且相对容易(yi)理解，所以它会很快被淘(tao)汰(tai)。 幻觉（Hallucination） 最初(chu)这是一个训练中的某些图像滑(hua)入不相关输出的问题，例如由于训练集中狗(gou)图片的过度(du)流行，建築(zhu)物(wu)似乎變(bian)得由狗组成。现在据说人工智能会产生幻觉，因为它的训练集中没有足(zu)够或相互沖(chong)突(tu)的数据，它只是编造一些东西。 一个被要求创造原创或甚至衍(yan)生藝(yi)术的 AI 正在产生幻觉。例如，一个 LLM 可以被告(gao)知以 Yogi Berra 的风格写一首情(qing)詩(shi)，它会很乐意这样做——尽管这样的东西在它的数据集中并不存在。但是当需要一个事实答案时，这可能是一个问题；模型将自信地呈(cheng)现出一半(ban)真实、一半幻觉的反应。目前除了自己(ji)檢(jian)查之外没有简单的方法(fa)来判(pan)断哪(na)个是哪个，因为模型本身(shen)实际上并不知道什么是“真”或“假(jia)”，它只是试图尽可能地完成一个模式。 AGI 或强人工智能 通用人工智能（AGI）或强人工智能，并不是一个真正定义明确的概念，但最简单的解釋(shi)是，它是一种足够强大的智能，不仅可以做人们所做的事情，還(hai)可以像我们一样学习和改进自己。超级智能系统。一些人甚至以防(fang)止这种可能性。 这是一个可怕(pa)的想法。而像《黑客帝国》和《終(zhong)结者》这样的電(dian)影已经探(tan)索(suo)了如果人工智能失(shi)控(kong)并试图消(xiao)滅(mie)或奴(nu)役(yi)人类可能会发生的情況(kuang)。但这些故事并不以现实为基础。我们在 ChatGPT 等事物中看到的智能外观令人印象，但与我们与“真实”智能相关联的抽(chou)象推理和動(dong)态多领域活动几乎没有共(gong)同(tong)之处。 尽管预测未(wei)来的发展几乎是不可能的，但把 AGI 想象成星(xing)际太空旅(lv)行在理解上可能会有所帮助：我们都理解这个概念，并似乎也在朝(chao)着这个方向努力，但与此同时，我们離(li)实现它还有很長(chang)的路(lu)要走(zou)。正如 AGI，由于需要巨大的资源和基础科(ke)学进步(bu)，没有人会突然偶然地完成它! 思(si)考(kao) AGI 很有趣(qu)，但没有必要自找麻(ma)煩(fan)，因为正如評(ping)论员指出的那(na)样，尽管 AI 有其局(ju)限(xian)性，但它已经在今天(tian)帶(dai)来了真实而重大的威(wei)脅(xie)。没有人想要天网，但你不需要配(pei)备核武(wu)器的超级智能来造成真正的傷(shang)害(hai)：今天人们正在失去(qu)工作并上当受騙(pian)。如果我们不能解决这些问题，我们还有什么机会对抗(kang) T-1000？ 人工智能领域的顶级玩家 OpenAI 图片来源： Leon Neal / Getty Images 如果 AI 中有一个家喻(yu)户曉(xiao)的名(ming)字，那就是 OpenAI。顧(gu)名思义，OpenAI 是一个打(da)算进行研究并或多或少公开提(ti)供(gong)结果的组織(zhi)。此后，它重组为一家更传统的營(ying)利(li)性公司，通过 API 和应用程序提供对 ChatGPT 等高级语言模型的訪(fang)问。它由 Sam Altman 领导，他是一位(wei)技术派(pai)的亿万富(fu)翁(weng)，尽管如此，他还是。OpenAI 是 LLMs 领域公認(ren)的领导者，但也在其他领域进行研究。 微软 如你所料，微软在 AI 研究方面做出了应有的貢(gong)獻(xian)，但与其他公司一样，或多或少未能将其实驗(yan)轉(zhuan)化为主要产品。它最明智的舉(ju)动是尽早(zao)投(tou)资 OpenAI，这使它与该公司建立(li)了獨(du)家长期(qi)合作夥(huo)伴(ban)关系，该公司现在。尽管它自己的贡献较小且不太直接適(shi)用，但该公司确实擁(yong)有相当大的研究实力。 谷歌 谷歌以其登(deng)月计劃(hua)而聞(wen)名，，尽管它的研究人员确实发明了直接导致(zhi)今天人工智能爆(bao)炸(zha)的技术：变壓(ya)器。现在它正在努力开发自己的 LLMs 和其他代理，但在过去十年花费大部分时间和金(jin)錢(qian)来推动过时的人工智能“虛(xu)拟助手”概念之后，它顯(xian)然正在追趕(gan)。首席(xi)执行官(guan) Sundar Pichai 多次(ci)表示，公司在搜(sou)索和生产力方面堅(jian)定支(zhi)持(chi) AI。 Anthropic 在 OpenAI 偏(pian)离开放(fang)性之后，Dario 和 Daniela Amodei 离开了它，，意在填(tian)補(bu)一个开放和道德(de)上考慮(lv)周全的 AI 研究组织的角色。，他们是 OpenAI 的有力競(jing)争对手，即使他们的模型（如 Claude）还没有那么受歡(huan)迎(ying)或知名。 图片来源： Bryce Durbin / TechCrunch Stability 有争议但不可避(bi)免(mian)的是，Stability 代表了“隨(sui)心所欲(yu)”的 AI 实施(shi)开源流派，它收集了互联网上的所有内容，并在你拥有运行它的硬(ying)件的情况下，免费提供它训练的生成 AI 模型。这非常符(fu)合“信息想要自由”的理念，但也，如生成色情图像和未经同意使用知识产權(quan)（有时同时发生）。 埃(ai)隆(long)·馬(ma)斯克(ke)（Elon Musk） 马斯克也不例外，他直言不諱(hui)地表达了他对失控的人工智能的担忧，以及在他早期并且朝着他不喜(xi)欢的方向发展之后的一些酸(suan)葡(pu)萄(tao)情緒(xu)。虽然马斯克不是这方面的专家，但像往(wang)常一样，他的滑稽(ji)动作和评论确实引起了广泛的反响（他是上述“人工智能暫(zan)停(ting)”信件的簽(qian)署(shu)人），而且他正试图建立自己的研究。返回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编輯(ji)：