电梯间广告价位，让你的品牌引起众人关注！

如何让你的品牌引起众人关注？

在竞争激烈的市场中，如何让你的品牌在众多竞争对手中脱颖而出？除了提供有竞争力的产品或服务之外，有效的广告宣传也是至关重要的。本文将从以下四个方面对如何在市场中吸引人们的注意力进行探讨。

1. 利用网络资源

随着互联网的发展和普及，越来越多的人开始依赖网络寻找信息和购买产品。因此，在营销策略中加入网络推广是非常必要的。首先，可以通过百度、谷歌等搜索引擎优化来提高品牌在搜索引擎中的排名，增加网站流量。其次，建立企业社交账号并定期发布有关产品或服务的内容可以与受众建立更好的互动和沟通。最后，可以通过赞助活动或合作推广等方式，与已知品牌建立合作关系，使品牌得到更多曝光。

2. 通过电梯间广告提高知名度

电梯间广告是一种地域性广告，具有区域性强、投放时间段明确等特点。相对于电视广告等形式，电梯间广告具有更低的成本和更精准的受众定位。投放广告可以通过电梯广告公司或者物业公司，价格也相对较低。此外，电梯间广告的曝光时间相对较长，可以让目标消费者在等待电梯的过程中多次看到广告，提高品牌认知度和知名度。

3. 利用博客文章提高知识水平

知识分享是博客文章的核心内容。在博客文章中，可以通过介绍产品的相关知识、分享案例等形式，提高受众对品牌的认知和信任度。通过博客文章，可以为产品或服务提供更深入的了解和更高品质的解释，从而吸引更多的目标客户。另外，在博客文章中关键词的添加和优化可以提高文章的搜索引擎排名。

4. 利用邮件营销与客户建立联系

邮件营销是一种直接向潜在或现有客户发送营销信息的营销方式。通过定期向客户发送营销邮件，与客户建立联系，提高客户满意度和忠诚度。另外，邮件营销也可以根据客户的行为、偏好等信息，为客户提供个性化的产品或服务推荐，从而提高转化率和销售额。

总结

以上四种方式都是提高品牌知名度和认知度非常有效的方式。虽然每种方式的成本和效果都不同，但是结合自身品牌特点和市场情况，选择适合自己的方式进行宣传，才能让品牌更好地得到人们的注意和认可。

问答话题

1. 电梯间广告投放的价格是多少？

电梯间广告的投放价格因城市和具体地区而异，一般来说，电梯间广告投放价格较低，大部分品牌可以接受。投放方式和投放周期也是影响价格的因素，一般电梯间广告公司或物业公司会提供不同的投放套餐或服务，客户可以根据自己的需求选择投放方式。

2. 邮件营销如何避免被视为垃圾邮件？

为了避免营销邮件被视为垃圾邮件，首先需要在发送邮件前获得收件人的允许。此外，避免过度频繁地发送营销邮件，不要在邮件中使用过于夸张的标题和内容，确保邮件内容简洁、清晰、有价值，也不要忽视邮件的排版规范。最后，营销邮件发送后要及时做好反馈和追踪工作，不断完善营销策略，提高邮件营销的质量和效果。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】语言模型是打(da)开AGI大門(men)的關(guan)鍵(jian)鑰(yao)匙(chi)。

人類(lei)所(suo)具(ju)有(you)的智能(neng)，可以(yi)將(jiang)壹(yi)些(xie)最(zui)基(ji)礎(chu)的能力(li)，通(tong)過(guo)某(mou)種(zhong)組(zu)合(he)變(bian)成(cheng)一种復(fu)雜(za)能力，並(bing)可以用(yong)來(lai)解(jie)決(jue)复杂的、多(duo)步(bu)驟(zhou)的任(ren)務(wu)。

這(zhe)种能力對(dui)人工(gong)智能（AI）的發(fa)展(zhan)来說(shuo)同(tong)樣(yang)重(zhong)要(yao)，在(zai)邁(mai)向(xiang)最終(zhong)的通用人工智能（AGI）的过程(cheng)中(zhong)，除(chu)了(le)开发大規(gui)模智能模型外(wai)，如(ru)何(he)讓(rang)这些模型具有「利(li)用各(ge)种特(te)定(ding)领域专家模型以解决复杂任务的能力」也(ye)同样重要。

在大型语言模型（LLMs）上(shang)取(qu)得(de)的最新進(jin)展让我(wo)們(men)看(kan)到(dao)了语言模型強(qiang)大的学習(xi)和(he)推(tui)理(li)能力，有望(wang)成為(wei)未(wei)来AGI的接(jie)口以控(kong)制(zhi)、執(zhi)行(xing)外部(bu)模型以解决复杂任务。

最近(jin)，来自(zi)罗格斯大学的一個(ge)华人团队开源了一个AGI研(yan)究(jiu)平台OpenAGI，专门用於(yu)提(ti)供(gong)复杂的、多步骤的任务，并輔(fu)助(zhu)有特定任务的數(shu)據(ju)集(ji)、評(ping)估(gu)指(zhi)標(biao)和各种可擴(kuo)展的模型。

論(lun)文(wen)鏈(lian)接：https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf

項(xiang)目(mu)链接：https://github.com/agiresearch/OpenAGI

OpenAGI将复杂的任务制定为自然(ran)语言查(zha)詢(xun)，并作(zuo)为语言模型的輸(shu)入；隨(sui)後(hou)由(you)语言模型进行選(xuan)擇(ze)、合成并执行OpenAGI提供的模型来解决該(gai)任务。

此(ci)外，文中還(hai)提出(chu)了一个從(cong)任务反(fan)饋(kui)中强化(hua)学习（RLTF）的機(ji)制，使(shi)用任务解决的結(jie)果(guo)作为反馈来提高(gao)语言模型的任务解决能力；即(ji)语言模型負(fu)責(ze)綜(zong)合各种外部模型来解决复杂的任务，而(er)RLTF則(ze)提供反馈来提高其(qi)任务解决能力，从而實(shi)現(xian)自我改(gai)进的人工智能的反馈循(xun)環(huan)机制。

研究人員(yuan)認(ren)为，语言模型操(cao)作各种专家模型解决复杂任务的範(fan)式(shi)是实现AGI的一个很(hen)有前(qian)途(tu)的方(fang)法(fa)。

在实驗(yan)部分(fen)，研究人员使用OpenAGI对幾(ji)个成熟(shu)的语言模型进行了评估，其规模从7.7億(yi)到1750亿參(can)数不等(deng)。

初(chu)步研究结果表(biao)明(ming)，即使是规模較(jiao)小(xiao)的语言模型，當(dang)與(yu)適(shi)当的学习模式（如RLTF）配(pei)对時(shi)，也具有超(chao)越(yue)更(geng)大规模模型的潛(qian)力。

语言模型是AGI的入口

最近发布(bu)的大型语言模型（LLMs），如GPT-3、LLaMA、Flan-T5等都(dou)展现出了对自然语言的深(shen)入理解能力，并可以生(sheng)成連(lian)貫(guan)的、上下(xia)文相(xiang)关的回(hui)复，具有卓(zhuo)越的学习和推理能力，可以适用于选择、合成和执行外部专家模型以解决复杂的任务。

语言模型也并不局(ju)限(xian)于文本(ben)数据，同样可以應(ying)用在涉(she)及(ji)多模態(tai)的复杂任务中，如圖(tu)像(xiang)和文本的處(chu)理，以及特定领域知(zhi)識(shi)的整(zheng)合；在理解和生成文本的过程中，语言模型起(qi)到至(zhi)关重要的作用，可以幫(bang)助AI处理各种問(wen)題(ti)。

通过整合不同领域的知识和技(ji)能，开放(fang)领域模型合成（Open-domain Model Synthesis，OMS）具有推動(dong)人工通用智能（AGI）发展的潜力、使得人工智能能夠(gou)解决各种各样的问题和任务。

雖(sui)然该领域已(yi)有研究人员进行了初步嘗(chang)試(shi)，但(dan)仍(reng)有几个关键问题需(xu)要解决：

1、可扩展性(xing)（Extensibility），一些相关工作使用固(gu)定数量(liang)的模型，如WebGPT和 ToolFormer，导致(zhi)很難(nan)在后續(xu)进一步扩展模型的能力；

2、非(fei)線(xian)性任务规劃(hua)（ Nonlinear Task Planning）：目前的研究大多局限于用线性任务规划方案(an)来解决问题，即每(mei)个子(zi)任务必(bi)須(xu)在下一个子任务开始(shi)之(zhi)前完(wan)成，这种方式可能無(wu)法解决过于复杂的、涉及多模态的任务；

3、定量评估（Quantitative Evaluation）：許(xu)多现有的工作只(zhi)提供了定性的结果（如HuggingGPT）只依(yi)靠(kao)人类的主(zhu)觀(guan)评價(jia)，很难快(kuai)速(su)、公(gong)正(zheng)地(di)评估LLM的规划能力，无法確(que)定所采(cai)用的策(ce)略(lve)是否(fou)最優(you)。

OpenAGI平台

OpenAGI平台的目标就(jiu)是緩(huan)解上述(shu)三(san)个局限性，其中包(bao)含(han)多样化的特定领域专家模型和复杂的多步骤任务，支(zhi)持(chi)單(dan)模态或多模态输入，并有相应的数据集作支撐(cheng)。

OpenAGI的具體(ti)工作流(liu)程为：

1）选择自然语言任务描(miao)述和任务相关的数据集；

2）将任务描述作为输入送(song)入大型语言模型以生成解决方案，可能需要将解决方案映(ying)射(she)到功(gong)能模型名(ming)稱(cheng)，或使用約(yue)束(shu)生成直(zhi)接生成模型名称；

3）选择和合成模型，并执行以处理数据样本；

4）评估语言模型的任务解决能力可以通过比(bi)较输出和真(zhen)实标簽(qian)的一致性。

模型与数据集

OpenAGI內(nei)的专家模型主要来自于Hugging Face的transformers和diffusers庫(ku)、以及Github存(cun)儲(chu)库。

OpenAGI的系(xi)統(tong)設(she)計(ji)很靈(ling)活(huo)，用戶(hu)可以自行接入领域任务与模型，目前包括(kuo)：

语言相关的模型

視(shi)覺(jiao)相关的模型

视觉-语言相关的模型

在数据集方面(mian)为了能够与各自模型的訓(xun)練(lian)数据集保(bao)持一致或相似(si)，主要包括：ImageNet-1K、COCO、CNN/Daily Mail、SST2、TextVQA、SQuAD等；

在确定了原(yuan)始数据集后，采用数据增(zeng)强方法从不同的角(jiao)度(du)对数据集进行扩充(chong)，以構(gou)建(jian)复杂的、多步骤的任务，包括高斯模糊(hu)、高斯噪(zao)聲(sheng)、灰(hui)度、低(di)分辨(bian)率(lv)、翻(fan)譯(yi)、单詞(ci)遮(zhe)罩(zhao)。

评估指标包括CLIP分数（图文相似度）、BERT分数（文本相似度）、ViT分数（视觉相似度）。

局限性

不过OpenAGI也进一步暴(bao)露(lu)了目前各种模型的局限性：

1. 分布外泛(fan)化（Out-of-Distribution Generalization）

因(yin)为特定领域的专家模型对训练数据的分布有强烈(lie)的依賴(lai)性，在泛化能力上可能十(shi)分有限，当处理来自不同来源的、表现出分布变化的图像时，原始模型序(xu)列(lie)变得无效(xiao)了。

上图的例(li)子中，在大多数情(qing)況(kuang)下，只有少(shao)数顏(yan)色(se)被(bei)模型準(zhun)确地恢(hui)复，并且(qie)可能是不正确的；此外噪音(yin)和模糊的存在，对人类观察(cha)者(zhe)来说仍然是高度可感(gan)知的。

2. 最优任务规划（Optimal Task Planning）

结合不同的模型来產(chan)生解决方案的方法有很多，可能使我们难以确定最佳(jia)的方法；并且对于一个給(gei)定的任务来说，有可能存在多个有效的解决方案，但每个解决方案的質(zhi)量可能差(cha)別(bie)很大。

例如，上图中以不同的順(shun)序执行相同的四(si)个模型會(hui)导致明顯(xian)不同的结果。与第(di)一种方法相比，第二(er)种方法的结果表现出明显更多的噪音和颜色不一致的情况。

因此，对于大型语言模型来说，从各种可能性中确定并实施(shi)最佳的任务计划是至关重要的

3. 非线性任务结构（Nonlinear Task Structures）

在模型执行过程中，一个模型可能需要一个以上的输入，而每个输入都需要由前一个模型产生，从而导致解决方案的非线性（樹(shu)狀(zhuang)）结构。

在这种情况下，采用非线性任务规划可以更有效地整合不同的输入，更有效地对模型进行并行处理以達(da)到預(yu)期(qi)的结果。

然而，将这种非线性任务规划能力納(na)入大型语言性会帶(dai)来更大的挑(tiao)戰(zhan)，有可能超出语言模型的任务解决能力范圍(wei)。

RLTF+非线性任务规划

为了解决「分布外泛化」和「最优任务规划」的问题，研究人员提出了从任务反馈中进行强化学习（Reinforcement Learning from Task Feedback，RLTF）的机制，基于在执行大型语言模型中设计的解决方案后从任务中獲(huo)取的性能反馈，可以有效地完善(shan)语言模型的规划策略，从而形(xing)成了一个增强的、更具适应性的系统。

事(shi)实上，在面对现实世(shi)界(jie)的任务时，僅(jin)仅依靠输入文本的学习对大型语言模型来说是不够的；任务反馈提供了額(e)外的信(xin)息(xi)，将LLM的学习軌(gui)跡(ji)引(yin)向改进且有效的解决方案。

对于「非线性任务结构」问题，研究人员提出了非线性任务规划，利用beam search作为一种有效的半(ban)自回歸(gui)解碼(ma)方法，在每个解码步骤中，不同的假(jia)设（hypotheses）被视为不同输入的平行可操作解决方案，而非相互(hu)競(jing)爭(zheng)的假设。

为了达到这个目的，语言模型必须滿(man)足(zu)三个條(tiao)件(jian)：1）只生成模型名称，沒(mei)有无关的标記(ji)；2）生成有效的模型序列；3）必要时为不同的输入生成并行的模型序列。

如果一个任务需要对多个输入进行并行处理，如文本和图像，那(na)麽(me)在生成时，一个以文本为输入的可操作方案和另(ling)一个以图像为输入的方案将被生成并并行地执行。

实验结果

与LLaMA-7b和Flan-T5-Large相比，GPT-3.5-turbo在零(ling)样本和少样本学习设置(zhi)中都表现出优越的性能，在BERT评分、ViT评分和整体性能中都取得了更高的评分。

LLaMA-7b虽然表现不如GPT-3.5-turbo，但与它(ta)的零样本学习性能相比，在少样本学习中表现出更好(hao)的整体性能；不过在相同设置下，其性能仍遠(yuan)低于GPT-3.5-turbo。

与零样本和少样本学习策略相比，使用微(wei)調(tiao)或来自任务反馈的强化学习(RLTF)时，Flan-T5-Large展现出明显的性能提升(sheng)。

在进一步的分析(xi)中可以发现，在零样本的情况下，大多数语言模型都很难生成有效的任务规划，更不用说最佳解决方案；特别是，GPT-3.5傾(qing)向于产生重复的内容(rong)，随后映射到相同的模型名称。

同时，LLaMA-7b和Flan-T5-Large受(shou)制于它们的零样本能力，同样未能生成一个合理的计划。

在少样本的设置中，加(jia)入了几个手(shou)动标註(zhu)的任务计划作为指导生成的指令(ling)后，可以看到任务计划的质量得到了显著(zhu)的改善。

三个语言模型都能在短(duan)时間(jian)内生成合理的规划，与所提供的例子在语義(yi)上相似的解决方案。

参考(kao)資(zi)料(liao)：

https://github.com/agiresearch/OpenAGI返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

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