广告创意宣言

黑龙江日报

广告创意宣言：创造引人注目的广告，提高品牌知名度

广告是现代市场营销中最重要的一环。通过创意的广告设计和精准的投放，品牌可以更好地展示自己的特点，吸引目标受众，提高知名度和销售额。本篇文章旨在探讨如何创造引人注目的广告，并提高品牌知名度。

一、创意是广告的灵魂

广告的创意设计是影响广告效果的重要因素之一。好的广告创意可以吸引消费者，引起他们的兴趣，更容易让消费者记住品牌。因此，创意的广告设计可以让广告更加生动有趣，从而更好地达到宣传效果。

在创意设计时，我们需要关注以下几点：

1. 突出产品特点

广告要突出产品的特点，强调其与众不同的地方，从而吸引消费者的注意力。这可以通过独特的广告语或观点来实现。

2. 注重品牌形象

广告设计应该符合品牌形象，让消费者联想到品牌特点，从而更容易记住品牌。

3. 用图像和文字来呈现广告

图像和文字都是广告设计中非常重要的元素。良好的图像可以弥补文字无法表达的缺点，同时，文字也可以更好地传达广告的信息，让消费者更清晰地了解品牌。

二、精准的投放非常重要

虽然广告创意是广告的灵魂，但准确的定位和精准的投放也是非常重要的。在广告投放前，我们需要对目标受众进行明确的定位，确定广告的投放范围和投放时间，从而让广告更加精准地投放到目标受众面前。

除了投放时间和范围外，广告投放的平台也非常重要。根据平台受众的特点，我们可以选择不同的投放平台。例如，面向年轻人的广告可以在社交媒体上投放，而针对企业用户的广告可以在行业媒体上投放。

三、合法合规的广告很重要

在广告设计和投放过程中，我们需要遵循中国的广告法规，并且不得出现虚假宣传、侵犯消费者权益等违法行为。与此同时，我们还需要遵循行业道德规范，遵守诚信原则，确保广告不会误导消费者，让广告更加合法合规。

最后，请记住，好的广告不仅仅是创意和投放的结合，更重要的是让消费者感受到品牌的价值。通过有趣的创意设计和精准的投放，我们可以更好地展示品牌形象，提高品牌知名度。希望本篇文章能够对大家有所启发，谢谢！

广告创意宣言随机日志

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>ChatGPT 充(chong)當(dang)大(da)腦(nao)，指(zhi)揮(hui) AudioGPT 解(jie)決(jue)語(yu)音(yin)、音樂(le)、音效(xiao)等(deng)任(ren)務(wu)

最(zui)近(jin)幾(ji)個(ge)月(yue)，ChatGPT、GPT-4 橫(heng)空(kong)出(chu)世(shi)，火(huo)爆(bao)出圈(quan)，大型(xing)语言(yan)模(mo)型 (LLM) 在(zai)语言理(li)解、生(sheng)成(cheng)、交(jiao)互(hu)和(he)推(tui)理方(fang)面(mian)表(biao)現(xian)出的(de)非(fei)凡(fan)能(neng)力(li)，引(yin)起(qi)了(le)學(xue)界(jie)和業(ye)界的極(ji)大關(guan)註(zhu)，也(ye)讓(rang)人(ren)們(men)看(kan)到(dao)了 LLM 在構(gou)建(jian)通(tong)用(yong)人工(gong)智(zhi)能 (AGI) 系(xi)統(tong)方面的潛(qian)力。

现有(you)的 GPT 模型具(ju)有极高(gao)的语言生成能力，是(shi)目(mu)前(qian)最為(wei)先(xian)進(jin)的自(zi)然(ran)语言處(chu)理模型之(zhi)壹(yi)，廣(guang)泛(fan)應(ying)用於(yu)對(dui)話(hua)、翻(fan)譯(yi)、代(dai)碼(ma)生成等的自然语言处理領(ling)域(yu)。除(chu)了書(shu)面语言，用戶(hu)在自然对话中(zhong)主(zhu)要(yao)使(shi)用口(kou)语 (Spoken Language)，而(er)傳(chuan)统大语言模型卻(que)無(wu)法(fa)勝(sheng)任音頻(pin)理解與(yu)生成任务：

GPT 模態(tai)限(xian)制(zhi)。用户在自然对话中主要使用口语，对口语理解与合(he)成有极大需(xu)求(qiu)，而單(dan)模态 GPT 不(bu)能滿(man)足(zu)对音频 (语音、音乐、背(bei)景(jing)音、3D 說(shuo)话人) 模态的理解、生成需求。音频數(shu)據(ju)、模型相(xiang)对少(shao)。基(ji)礎(chu)模型 (Foundation Model) 少或(huo)交互性(xing)差(cha)。相較(jiao)于文(wen)本(ben)模态，用于重(zhong)新(xin)訓(xun)練(lian)语音多(duo)模态 GPT 的数据较少。用户交互性差。用户广泛的使用语音助(zhu)手(shou)如(ru) Siri, Alexa 基于自然对话高效地(di)完(wan)成工作(zuo)。然而目前 GPT 之間(jian)的交互大多根(gen)据鍵(jian)盤(pan)輸(shu)入(ru)的文本，交互性差，口语交互更(geng)能拉(la)进和用户之间的关系，提(ti)升(sheng)模型易(yi)用性。

最近，浙(zhe)江(jiang)大学、北(bei)京(jing)大学、卡(ka)內(nei)基梅(mei)隆(long)大学和中國(guo)人民(min)大学的研(yan)究(jiu)人員(yuan)針(zhen)对性的解决以(yi)上(shang)難(nan)題(ti)，提出了全(quan)新的音频理解与生成系统 AudioGPT。AudioGPT 以 ChatGPT 充当負(fu)責(ze)对话与控(kong)制的大脑，语音基础模型協(xie)同(tong)以完成跨(kua)模态轉(zhuan)換(huan)、以及(ji)音频 (语音、音乐、背景音、3D 说话人) 模态的理解、生成，能夠(gou)解决 20 + 種(zhong)多语种、多模态的 AI 音频任务。

聽(ting)覺(jiao)效果(guo)超(chao)炫(xuan)

现在，HuggingGPT 增(zeng)加(jia)了 Gradio 演(yan)示(shi):

话不多说，直(zhi)接(jie)看一个 AudioGPT 对话的例(li)子(zi)，涵(han)蓋(gai)文本、圖(tu)像(xiang)和语音三(san)种模态的输入，AudioGPT 能够理解不同模态的输入，生成結(jie)果也能以文本、图像、音频相结合的方式(shi)展(zhan)现給(gei)用户。

此(ci)外(wai)，論(lun)文中還(hai)有一个多輪(lun)对话与上下(xia)文理解的例子：

AudioGPT 语音模型在现有模型中具有不同的優(you)勢(shi)：

1. 相较于文本 GPT：ChatGPT、GPT4 等语言模型側(ce)重于自然语言处理领域，在多模态理解与合成上福(fu)利(li)少了一些(xie)，AudioGPT 則(ze)將(jiang)重點(dian)放(fang)在了音频多模态的理解与生成。

2. 相较于 Siri 等檢(jian)索(suo)模型：与簡(jian)单检索並(bing)以语音回(hui)復(fu)检索模型相比(bi)，AudioGPT 強(qiang)大的生成式对话，使得(de)用户能够更加實(shi)時(shi)地獲(huo)取(qu)和处理与内容(rong)相关的音频。

3. 相较于視(shi)觉任务 GPT：图像不存(cun)在像音频一樣(yang)的语种分(fen)類(lei)，音频中存在不同语种：如中文、英(ying)文、法语等，AudioGPT 还需要进行(xing)语种管(guan)理。

技(ji)術(shu)原(yuan)理

AudioGPT 在收(shou)到用户請(qing)求时使用 ChatGPT 进行任务分析(xi)，根据语音基础模型中可(ke)用的功(gong)能描(miao)述(shu)選(xuan)擇(ze)模型，用选定(ding)的语音基础模型執(zhi)行用户指令(ling)，并根据执行结果匯(hui)總(zong)響(xiang)应。借(jie)助 ChatGPT 强大的语言能力和眾(zhong)多的语音基础模型，AudioGPT 能够完成几乎(hu)所(suo)有语音领域的任务。

AudioGPT 为走(zou)向(xiang)语音通用人工智能開(kai)辟(pi)了一條(tiao)新的道(dao)路(lu)。AudioGPT 運(yun)行過(guo)程(cheng)可以分成 4 个階(jie)段(duan)：模态转化(hua)、任务分析、模型分配(pei)和回复生成。

截(jie)至(zhi)目前，AudioGPT 涵盖了语音識(shi)別(bie)、语音合成、语音翻译、语音增强、语音分離(li)、音频字(zi)幕(mu)、音频生成、歌(ge)聲(sheng)合成等任务。实驗(yan)结果證(zheng)明(ming)了 AudioGPT 在处理多模态信(xin)息(xi)和复雜(za) AI 任务方面的强大能力。

目前多模态的 LLM 層(ceng)出不窮(qiong)，Visual ChatGPT，HuggingGPT 等模型吸(xi)引了越(yue)來(lai)越多的关注，然而如何(he)測(ce)評(ping)多模态 LLM 模型也成了一大难点。为了解决這(zhe)一难点，研究人员为多模态 LLM 的性能评估(gu)設(she)計(ji)了测评準(zhun)则和测评过程。具體(ti)来说，AudioGPT 提出從(cong)三个方面测评多模态 LLM：

一致(zhi)性（Consistency）：度(du)量(liang) AudioGPT 是否(fou)正(zheng)確(que)的理解用户意(yi)图，并为之分配所需的模型穩(wen)定性（Capabilitity）：度量基础的语音模型在其(qi)特(te)定任务上的性能表现魯(lu)棒(bang)性（Robustness）：度量 AudioGPT 是否能正确的处理一些极端(duan)的例子

针对一致性，研究人员设计了一套(tao)基于人工测评的流(liu)程。如下图所示：

针对稳定性，AudioGPT 調(tiao)研了各(ge)语音基础模型在单任务领域的性能表现。

针对鲁棒性，研究人员从四(si)个方面进行评估：

多轮对话的稳定性：多模态 LLM 应該(gai)具備(bei)处理多轮对话的能力并且(qie)能处理上下文关系不支(zhi)持(chi)的任务：目前多模态 LLM 并非萬(wan)能的，当收到无法解决的请求时，多模态 LLM 也应该给予(yu)用户反(fan)饋(kui) 錯(cuo)誤(wu)处理：多模态基础模型可能由(you)于不同的原因(yin)而失(shi)敗(bai)，例如不支持的參(can)数或不支持的输入格(ge)式。在这种情(qing)況(kuang)下，多模态 LLM 需要向用户提供(gong)合理的反馈，以解釋(shi)遇(yu)到的問(wen)题并提出潜在的解决方案(an) 上下文中斷(duan)：多模态 LLM 被(bei)期(qi)望(wang)处理不在邏(luo)輯(ji)序(xu)列(lie)中的查(zha)詢(xun)。例如，用户可能會(hui)在查询序列中提交隨(sui)機(ji)查询，但(dan)会繼(ji)續(xu)执行具有更多任务的先前查询網(wang)友(you)熱(re)评

最後(hou)，項(xiang)目剛(gang)刚开源(yuan)，可以在 Github 和 Huggingface 体验。对于这个新工具的誕(dan)生，网友们很(hen)是興(xing)奮(fen)，有人表示：

AudioGPT 是大语言模型在音频处理领域的福利。

还有网友認(ren)为，五(wu)音不全的也可以借助 AudioGPT 唱(chang)歌了：

有网友稱(cheng)，期待(dai)在个人 PC 上也能用到这样的模型，将能够創(chuang)造(zao)出豐(feng)富(fu)多样的音视频内容。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

责任編(bian)辑：