数字广告 英文：数字广告英文怎么说？
数字广告：让营销无处不在
数字广告是一种通过互联网或其他数字媒体平台展示的广告形式，是数字营销的一个重要组成部分。随着移动互联网的普及、消费者行为的变化和技术的发展，数字广告已经成为了企业推广产品、服务和品牌的必要手段。1. 数字广告的形式
数字广告的类型很多，其中最常见的包括搜索广告、展示广告、社交媒体广告、视频广告和原生广告等。搜索广告是指在搜索引擎结果页面上出现的广告，展示广告则是在网站、应用程序或社交媒体平台上出现的广告。社交媒体广告是指在社交媒体平台上展示的广告，如Facebook和Instagram上的广告。视频广告则是在视频网站以及视频应用程序上播放的广告，如YouTube上的广告。原生广告是指与特定网站或应用程序的外观和感觉相匹配、看起来更像是内容而不是广告的广告。2. 数字广告的优势
数字广告与传统广告相比，具有很多优势。首先，数字广告能够针对特定受众进行定向广告，从而提高广告投放的效果和收益。其次，数字广告可以实时监测广告效果，从而对广告进行优化和调整，提高广告的点击率和转化率。再次，数字广告投放的成本相对较低，企业投放的广告预算能够得到更好的利用。3. 数字广告的挑战
尽管数字广告具有很多优势，但是数字广告面临着很多挑战。首先，数字广告的数据安全和隐私问题引起了人们的担忧。其次，数字广告市场上的竞争激烈，企业需要不断创新和调整广告策略才能在竞争中胜出。最后，数字广告存在广告作弊和点击欺诈等诈骗问题，这些问题需要数字广告平台和广告主共同解决。4. 数字广告行业的趋势
数字广告行业在不断的发展和变化中，未来的数字广告趋势主要包括以下几个方面。首先，移动广告将成为数字广告的主要形式，因为越来越多的消费者在移动设备上浏览互联网。其次，人工智能和机器学习将成为数字广告的重要技术，通过数据分析和预测，数字广告可以更好地实现定向投放和优化广告效果。最后，数字广告将更加注重用户体验，广告内容将更加有趣、有用，更具互动性和社交性。总结：数字广告已经成为了企业推广和营销的必要手段，数字广告的形式包括搜索广告、展示广告、社交媒体广告、视频广告和原生广告等。数字广告具有针对性强、效果可测量、投放成本低等优点，但也面临着数据隐私和作弊欺诈等挑战。未来数字广告的趋势主要包括移动广告、人工智能和用户体验的提升。问答话题：Q1：数字广告相对于传统广告有哪些优势？数字广告相对于传统广告有很多优势，其中最显著的是定向广告和投放效果可测量。数字广告可以通过数据分析和数据挖掘，实现针对特定用户和群体的广告投放，从而提高广告投放的效果和收益。此外数字广告的投放效果也可以实时监测和调整，对于广告主来说可以更好地控制预算和优化广告策略。Q2：数字广告面临哪些挑战？数字广告面临着数据安全和隐私、广告诈骗和广告欺诈等问题。随着数字广告市场的日益激烈，数字广告平台和广告主需要共同努力，采取措施保障用户的隐私和安全，防止欺诈和诈骗等行为。Q3：未来数字广告的发展趋势有哪些？未来数字广告的发展趋势主要包括移动广告、人工智能和用户体验的提升。移动设备的普及和用户消费行为的改变将推动数字广告向移动广告的方向发展，而人工智能和机器学习的应用则可以更好地实现定向投放和广告效果的优化。同时，数字广告也在不断地追求更好的用户体验，广告内容将更加互动有趣、更加有用，更加社交化和个性化。数字广告 英文：数字广告英文怎么说？随机日志
增加授权提车人，支持自主更换提车人；
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Specifically, you have access to the following APIs:\n\nget_translation: . Your input should be a json (args json schema): {{\"text\" : string, \"tgt_lang\" : string, }} The Action to trigger this API should be get_translation and the input parameters should be a json dict string. Pay attention to the type of parameters.\n\nUse the following format:\n\nQuestion: the input question you must answer\nThought: you should always think about what to do\nAction: the action to take, should be one of [get_translation]\nAction Input: the input to the action\nObservation: the result of the action\n... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times, max 7 times)\nThought: I now know the final answer\nFinal Answer: the final answer to the original input question\n\nBegin! Remember: (1) Follow the format, i.e,\nThought:\nAction:\nAction Input:\nObservation:\nFinal Answer:\n (2) Provide as much as useful information in your Final Answer. (3) Do not make up anything, and if your Observation has no link, DO NOT hallucihate one. (4) If you have enough information and want to stop the process, please use \nThought: I have got enough information\nFinal Answer: **your response. \n The Action: MUST be one of the following:get_translation\nQuestion: {input}\n Agent scratchpad (history actions):\n {agent_scratchpad}","query":"My intention is to convert the data provided in ?? ?? ??????? ??????? ?????? ???????? into Arabic(ara).\n","chains": [ {"thought":"I need to use the get_translation API to convert the text into Arabic.","action":"get_translation","action_input":"{\"text\": \"What are the three branches of the military?\", \"tgt_lang\": \"ara\"}","observation":"\"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\""}],"answer":"The translation of \"What are the three branches of the military?\" into Arabic is \"?? ?? ?????? ??????? ????? ?\"."} 模型实验 機(ji)器(qi)评估：研究人员对每个工具隨(sui)机抽(chou)取(qu)100个链步（chain steps）来构建机器评估測(ce)試(shi)平(ping)臺(tai)，平均(jun)27个最终步驟(zhou)和73个中间工具调用步骤，其中最终步骤的评估使用Rouge-L指標(biao)，中间步骤的评估使用ExactMatch指标进行评估。 人工评估：在天气、地(di)圖(tu)、股票、翻(fan)譯(yi)、化学和WolframAlpha工具中随机抽取10个query，然后评估工具调用过程的通过率、最终答案以及和ChatGPT最终答案的比(bi)較(jiao)。 ChatGPT评估：通过ChatGPT对LLaMA和ChatGPT的答案和工具使用链进行自动评估。 评估结果如下（分(fen)数越高越好(hao)），可以看(kan)到ToolLLaMA在不同(tong)场景下与ChatGPT的性能相同或(huo)更好。 工具学习 在清华大学、人民(min)大学、北(bei)京(jing)郵(you)電(dian)大学等个國(guo)內(nei)外(wai)知(zhi)名(ming)高校(xiao)和大学聯(lian)合发布的一篇(pian)論(lun)文(wen)中，对工具学习进行了系(xi)统的研究，介(jie)紹(shao)了工具学习的背(bei)景，包括認(ren)知起(qi)源、基础模型的范式(shi)轉(zhuan)變(bian)，以及工具和模型的互(hu)補(bu)作(zuo)用。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08354.pdf 文中还回顧(gu)了现有的工具学习研究，包括工具增強(qiang)型和工具导向(xiang)型学习，并制定了一个通用的工具学习框(kuang)架(jia)：從(cong)理解(jie)用戶(hu)指令开始(shi)，模型應(ying)該(gai)学会把(ba)一个复杂的任(ren)務(wu)分解成幾(ji)个子(zi)任务，通过推(tui)理动態(tai)地调整(zheng)计劃(hua)，并通过選(xuan)擇(ze)合適(shi)的工具有效地征(zheng)服(fu)每个子任务。 文中还討(tao)论了如何(he)训练模型以提高工具使用能力并促进工具学习的普(pu)及。 考(kao)慮(lv)到之(zhi)前的工作中缺乏系统的工具学习评估，研究人员用17種(zhong)有代表(biao)性的工具进行了实验，并展示了當(dang)前基础模型在熟(shu)练利用工具方面的潛(qian)力。 论文最后讨论了几个需要进一步研究的工具学习的开放(fang)性問(wen)題(ti)，例(li)如確(que)保(bao)安(an)全(quan)和可信賴(lai)的工具使用、用基础模型实现工具创建，以及解決(jue)个性化的難(nan)题。 參(can)考資(zi)料(liao)： https://github.com/OpenBMB/ToolBench返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：