天猫广告语点评：揭秘最受欢迎的广告语
揭秘最受欢迎的广告语：天猫广告语点评
天猫作为阿里巴巴旗下的电商平台，一直以来注重广告语的宣传和营销，而经过多年的积累和发展，一些广告语已经深入人心，成为大家熟知的谚语。本文将围绕天猫广告语点评，揭秘最受欢迎的广告语，从其背后的推广策略、市场营销策略、品牌形象塑造以及社会意义等四个方面，对其进行详细的阐述和分析。一、推广策略：恰到好处的简洁与精准
天猫广告语的推广策略恰到好处的简洁与精准，能够简洁明了地传达品牌信息，同时具有很强的记忆性和识别度。例如，天猫超市，上天猫、双十一，你选对了吗、心动不如行动等广告语，都采用了简练有力的表述方式，通过短短几句话就成功地传递了品牌的核心信息。同时，这些广告语在细节上也做得很到位，能够精准地抓住消费者的需求和痛点，从而吸引他们的注意力，提高品牌知名度和美誉度。二、市场营销策略：创新和互动
天猫广告语在市场营销策略方面也做得非常出色，采用了创新和互动的方式来吸引消费者的兴趣。例如，在最近的一次双十一购物节中，天猫联合多家知名品牌推出了集步兑好礼活动，通过智能手环记录步数，累计一定步数后即可兑换相应的礼品，活动既能够吸引消费者的注意力，又能够提高品牌的曝光率和知名度，是一种创新的市场营销策略。三、品牌形象塑造：高端、时尚、品质
天猫广告语在品牌形象塑造方面也非常成功，秉承着高端、时尚、品质的品牌形象，既能够符合消费者的购物需求和品位，同时也能够提高品牌的美誉度和忠诚度。例如，天猫会员日，无理由退换货、天猫国际，诚信保障等广告语，都传递出了高端品质、信誉保障等品牌形象，成功地吸引消费者的关注和信任。四、社会意义：融入社会观念和价值观
天猫广告语在传递品牌信息的同时，也融入了社会观念和价值观，具有更深层次的社会意义。例如，让天下没有难买的东西这句广告语就传递了天猫作为电商平台的社会责任，通过提供优质的商品和服务来满足消费者的需求。而心有多大，舞台就有多大这句广告语，则强调了天猫对于年轻人群体价值观的认同和支持，从而吸引年轻人的关注和忠诚度。总结
天猫广告语通过精准的推广策略、创新的市场营销策略、高端时尚的品牌形象以及融入社会意义的表述，成功地树立了品牌形象和美誉度，吸引了消费者的关注和忠诚度。在未来的品牌推广方向中，天猫需要保持其品牌定位的一致性与品质的承诺，同时采用更为创新的市场营销手段，进一步提高品牌的知名度和美誉度。问答话题：1. 天猫广告语为什么能够成为如此成功的品牌推广策略之一？答：天猫广告语之所以能够成为如此成功的品牌推广策略之一，是因为其在推广策略、市场营销策略、品牌形象塑造以及社会意义等方面具有很强的优势，能够精准地抓住消费者的需求和痛点，同时传递出了高端、时尚、品质等品牌形象，具有更深层次的社会意义。2. 天猫广告语的营销策略有哪些？答：天猫广告语在营销策略方面采用了创新和互动的方式来吸引消费者的兴趣，例如推出集步兑好礼活动，通过智能手环记录步数，累计一定步数后即可兑换相应的礼品，活动既能够吸引消费者的注意力，又能够提高品牌的曝光率和知名度。3. 天猫广告语在传达品牌信息的同时，还融入了哪些社会意义和价值观？答：天猫广告语在传达品牌信息的同时，融入了社会观念和价值观，例如让天下没有难买的东西传递了天猫作为电商平台的社会责任，而心有多大，舞台就有多大则强调了天猫对于年轻人群体价值观的认同和支持。天猫广告语点评：揭秘最受欢迎的广告语随机日志
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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>PyTorch 2.0正(zheng)式(shi)版(ban)發(fa)布(bu)！壹(yi)行(xing)代(dai)碼(ma)提(ti)速(su)2倍(bei)，100%向(xiang)後(hou)兼(jian)容(rong) 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)： Britta 桃(tao)子(zi) 【新智元導(dao)讀(du)】PyTorch 2.0正式发布。 PyTorch 2.0正式版終(zhong)於(yu)來(lai)了(le)！ 去(qu)年(nian)12月(yue)，PyTorch基(ji)金(jin)會(hui)在(zai)PyTorch Conference 2022上(shang)发布了PyTorch 2.0的(de)第(di)一個(ge)預(yu)覽(lan)版本(ben)。 跟(gen)先(xian)前(qian)1.0版本相(xiang)比(bi)，2.0有(you)了顛(dian)覆(fu)式的變(bian)化(hua)。在PyTorch 2.0中(zhong)，最(zui)大(da)的改(gai)進(jin)是(shi)torch.compile。 新的编譯(yi)器(qi)比以(yi)前PyTorch 1.0中默(mo)認(ren)的「eager mode」所(suo)提供(gong)的即(ji)時(shi)生(sheng)成(cheng)代码的速度(du)快(kuai)得(de)多(duo)，讓(rang)PyTorch性(xing)能(neng)进一步(bu)提升(sheng)。 除(chu)了2.0之(zhi)外(wai)，還(hai)发布了一系(xi)列(lie)PyTorch域(yu)庫(ku)的beta更(geng)新，包(bao)括(kuo)那(na)些(xie)在樹(shu)中的库，以及(ji)包括 TorchAudio、TorchVision和(he)TorchText在內(nei)的獨(du)立(li)库。TorchX的更新也(ye)同(tong)时发布，可(ke)以提供社(she)區(qu)支(zhi)持(chi)模(mo)式。 亮(liang)點(dian)總(zong)結(jie) -torch.compile是PyTorch 2.0的主(zhu)要(yao)API，它(ta)包裝(zhuang)並(bing)返(fan)回(hui)编译后的模型(xing)，torch.compile是一个完(wan)全(quan)附(fu)加(jia)（和可選(xuan)）的特(te)性，因(yin)此(ci)2.0版本是100%向后兼容的。 -作(zuo)為(wei)torch.compile的基礎(chu)技(ji)術(shu)，帶(dai)有Nvidia和AMD GPU的TorchInductor將(jiang)依(yi)賴(lai)OpenAI Triton深(shen)度學(xue)習(xi)编译器来生成高(gao)性能代码，并隱(yin)藏(zang)低(di)級(ji)硬(ying)件(jian)細(xi)節(jie)。OpenAI Triton生成的内核(he)實(shi)現(xian)的性能，與(yu)手(shou)寫(xie)内核和cublas等(deng)專(zhuan)門(men)的cuda库相當(dang)。 -Accelerated Transformers引(yin)入(ru)了對(dui)訓(xun)練(lian)和推(tui)理(li)的高性能支持，使(shi)用(yong)自(zi)定(ding)義(yi)内核架(jia)構(gou)实现縮(suo)放(fang)点積(ji)註(zhu)意(yi)力(li) (SPDA)。API与torch.compile 集(ji)成，模型開(kai)发人(ren)員(yuan)也可以通(tong)過(guo)調(tiao)用新的scaled_dot_product_attention 運(yun)算(suan)符(fu)，直(zhi)接(jie)使用缩放的点积注意力内核。 -Metal Performance Shaders (MPS) 后端(duan)在Mac平(ping)臺(tai)上提供GPU加速的PyTorch训练，并增(zeng)加了对前60个最常(chang)用操(cao)作的支持，覆蓋(gai)了300多个操作符。 -Amazon AWS優(you)化了基于AWS Graviton3的C7g实例(li)上的PyTorch CPU推理。与之前的版本相比，PyTorch 2.0提高了Graviton的推理性能，包括对Resnet50和Bert的改进。 -跨(kua)TensorParallel、DTensor、2D parallel、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor的新原(yuan)型功(gong)能和技术。 编译，还是编译！ PyTorch 2.0的最新编译器技术包括：TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch和TorchInductor。所有這(zhe)些都(dou)是用Python开发的，而(er)不(bu)是C++（Python与之兼容）。 并且(qie)还支持dynamic shape，無(wu)需(xu)重(zhong)新编译就(jiu)能发送(song)不同大小(xiao)的向量(liang)，靈(ling)活(huo)且易(yi)学。 TorchDynamo 它可以借(jie)助(zhu)Python Frame Evaluation Hooks，安(an)全地(di)獲(huo)取(qu)PyTorch程(cheng)序(xu)，这項(xiang)重大創(chuang)新是PyTorch过去 5 年来在安全圖(tu)结构捕(bu)获 (safe graph capture) 方(fang)面(mian)的研(yan)发成果(guo)匯(hui)总。 AOTAutograd 重載(zai)PyTorch autograd engine，作为一个 tracing autodiff，用于生成超(chao)前的backward trace。 PrimTorch 将 2000+ PyTorch 算子歸(gui)納(na)为約(yue) 250 个 primitive operator 閉(bi)集 (closed set)，开发者(zhe)可以針(zhen)对这些算子构建(jian)一个完整(zheng)的 PyTorch 后端。PrimTorch 大大簡(jian)化了编写 PyTorch 功能或(huo)后端的流(liu)程。 4. TorchInductor TorchInductor一个深度学习编译器，可以为多个加速器和后端生成 fast code。对于 NVIDIA GPU，它使用 OpenAI Triton 作为關(guan)鍵(jian)构建模塊(kuai)。 PyTorch基金会稱(cheng)，2.0的推出(chu)会推動(dong)「從(cong)C++回到(dao)Python」，并補(bu)充(chong)說(shuo)这是PyTorch的一个实質(zhi)性的新方向。 「从第一天(tian)起(qi)，我(wo)們(men)就知(zhi)道「eager execution」的性能限(xian)制(zhi)。2017年7月，我们开始(shi)了第一个研究(jiu)项目(mu)，为PyTorch开发一个编译器。编译器需要使PyTorch程序快速运行，但(dan)不能以PyTorch的體(ti)驗(yan)为代價(jia)，还要保(bao)留(liu)灵活易用性，这樣(yang)的話(hua)可以支持研究人员在不同探(tan)索(suo)階(jie)段(duan)使用动態(tai)的模型和程序。」 当然(ran)了，非(fei)编译的「eager mode」使用动态即时代码生成器，在2.0中仍(reng)然可用。开发者可以使用porch.compile命(ming)令(ling)迅(xun)速升级到编译模式，只(zhi)需要增加一行代码。 用戶(hu)可以看(kan)到2.0的编译时間(jian)比1.0提高43%。 这个數(shu)據(ju)来自PyTorch基金会在Nvidia A100 GPU上使用PyTorch 2.0对163个开源(yuan)模型进行的基準(zhun)測(ce)試(shi)，其(qi)中包括包括图像(xiang)分(fen)類(lei)、目標(biao)檢(jian)测、图像生成等任(ren)務(wu)，以及各(ge)種(zhong) NLP 任务。 这些Benchmark分为三(san)类：HuggingFace Tranformers、TIMM和TorchBench。 NVIDIA A100 GPU eager mode torch.compile 针对不同模型的提速表(biao)现 据PyTorch基金会称，新编译器在使用Float32精(jing)度模式时运行速度提高了21%，在使用自动混(hun)合(he)精度（AMP）模式时运行速度提高了51%。 在这163个模型中，torch.compile可以在93%模型上正常运行。 「在PyTorch 2.x的路(lu)線(xian)图中，我们希(xi)望(wang)在性能和可擴(kuo)展(zhan)性方面让编译模式越(yue)走(zou)越遠(yuan)。有一些工(gong)作还沒(mei)有开始。有些工作因为带寬(kuan)不夠(gou)而辦(ban)法(fa)落(luo)地。」 训练LLM提速2倍 此外，性能是PyTorch 2.0的另(ling)一个主要重点，也是开发人员一直不吝(lin)于宣(xuan)傳(chuan)的一个重点。 事(shi)实上，新功能的亮点之一是Accelerated Transformers，之前被(bei)称为Better Transformers。 另外，PyTorch 2.0正式版包含(han)了一个新的高性能PyTorch TransformAPI实现。 PyTorch项目的一个目标，是让最先进的transformer模型的训练和部(bu)署(shu)更加容易、快速。 Transformers是幫(bang)助实现现代生成式人工智能时代的基础技术，包括GPT-3以及GPT-4这样的OpenAI模型。 在PyTorch 2.0 Accelerated Transformers中，使用了自定义内核架构的方法（也被称为缩放点积注意力SDPA），为训练和推理提供高性能的支持。 由(you)于有多种类型的硬件可以支持Transformers，PyTorch 2.0可以支持多个SDPA定制内核。更进一步，PyTorch集成了自定义内核选擇(ze)邏(luo)辑，将为給(gei)定的模型和硬件类型挑(tiao)选最高性能的内核。 加速的影(ying)響(xiang)非同小可，因为它有助于使开发人员比以前的PyTorch叠(die)代更快地训练模型。 新版本能够实现对训练和推理的高性能支持，使用定制的内核架构来處(chu)理缩放点积注意力(SPDA) ，扩展了推理的快速路徑(jing)架构。 与fastpath架构类似(si)，定制内核完全集成到PyTorch TransformerAPI中--因此，使用本地Transformer和MultiHeadAttention API将使用户能够： -看到速度明(ming)顯(xian)提升； -支持更多的用例，包括使用交(jiao)叉(cha)注意的模型、Transformer解(jie)码器和训练模型； -繼(ji)續(xu)将快速路径推理用于固(gu)定和可变序列長(chang)度的变形(xing)器编码器和自注意力機(ji)制的用例。 为了充分利(li)用不同的硬件模型和Transformer用例，支持多个SDPA自定义内核，自定义内核选择逻辑将为特定模型和硬件类型挑选最高性能的内核。 除了现有的Transformer API，开发者还可以通过调用新的scaled_dot_product_attention操作符直接使用缩放点积注意力关注内核，加速PyTorch 2 Transformers与torch.compile集成。 为了在使用模型的同时，还能获得PT2编译的額(e)外加速（用于推理或训练），可以使用model = torch.compile(model)对模型进行预处理。 目前，已(yi)經(jing)使用自定义内核和torch.compile的組(zu)合，在训练Transformer模型，特別(bie)是使用加速的PyTorch 2 Transformer的大型語(yu)言(yan)模型方面取得实质性加速提升。 使用自定义内核和 torch.compile来提供对大型语言模型训练显著(zhu)加速 HuggingFace Transformers的主要維(wei)護(hu)者Sylvain Gugger在PyTorch项目发表的一份(fen)聲(sheng)明中写道「只需添(tian)加一行代码，PyTorch 2.0就能在训练Transformers模型时提供1.5倍至(zhi)2.0倍的速度。这是自混合精度训练推出以来最令人興(xing)奮(fen)的事情(qing)！」 PyTorch和谷(gu)歌(ge)的TensorFlow是兩(liang)个最流行的深度学习框(kuang)架。世(shi)界(jie)上有数千(qian)家(jia)机构正在使用PyTorch开发深度学习應(ying)用程序，而且它的使用量正在不斷(duan)增加。 PyTorch 2.0的推出将有助于加速深度学习和人工智能应用的发展，Lightning AI的首(shou)席(xi)技术官(guan)和PyTorch Lightning的主要维护者之一Luca Antiga表示(shi): 「PyTorch 2.0 体现了深度学习框架的未(wei)来。不需要用户幹(gan)预即可捕获PyTorch 程序，开箱(xiang)即用的程序生成，以及巨(ju)大的設(she)備(bei)加速，这种可能性为人工智能开发人员打(da)开了一个全新的维度。」 參(can)考(kao)資(zi)料(liao)： https://pytorch.org/blog/pytorch-2.0-release/ https://venturebeat.com/ai/pytorch-2-0-brings-new-fire-to-open-source-machine-learning/ https://www.datanami.com/2023/03/15/new-pytorch-2-0-compiler-promises-big-speedup-for-ai-developers/返回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：