电视广告销售：绝不拖泥带水！
什么是电视广告销售
电视广告销售是指在电视媒体上推广产品或服务的销售活动。由于电视广告在传播范围，受众群体和传播效果方面具有不可替代的优势，因此在企业的营销策略中，电视广告销售的地位非常重要。
电视广告销售需要针对受众群体制定相应的营销策略，确定广告投放时段、频率、长度、内容和形式。同时，也需要考虑电视媒体的选择和投放成本等因素，以达到最佳的宣传效果和投资回报。
对于销售人员而言，电视广告销售需要具备良好的沟通能力、市场分析能力和团队协作能力。只有通过不断优化营销策略，才能在激烈的市场竞争中获得更好的成绩。
电视广告销售的优势
与其他宣传形式相比，电视广告在传播效果方面具有很大的优势。其一方面是由于电视媒体的媒介属性，能够通过音频、画面等形式直观地呈现产品的特点和优势；另一方面是由于电视广告受众范围广泛、传播速度快，能够更好地传达企业的品牌形象和宣传信息。
除此之外，电视广告还具有投放时间、地域、频率等灵活性，投资回报率高等优势，可以为企业带来更大的商业价值，提高品牌知名度和销售业绩。
电视广告销售的注意事项
在进行电视广告销售时，必须遵守中国的广告法规定。首先应当对广告内容进行审查，确保其符合法律法规和道德规范，不得涉及虚假宣传、误导消费者等行为。
其次，在电视广告投放中，应当根据受众群体和媒体特点制定合理的投放策略，确保广告内容能够在目标受众中产生较大的关注度和共鸣，同时也要控制好广告投放的成本和效果。
最后，电视广告销售需要与广告主、广告代理、电视媒体等多个方面进行协作，需要销售人员具备良好的团队协作能力和沟通能力，才能满足客户的需求。
结论
电视广告销售是一项需要具备多方面能力的营销工作，需要针对受众群体和投放媒体形成合理的营销策略，掌握好投放时间、频率、长度和内容等关键要素，同时也需要遵守相关法律法规，确保广告内容符合道德规范，不得涉及虚假宣传、误导消费者等行为。只有通过不断的优化策略和与多方面进行良好的协作，才能取得更好的成绩。
电视广告销售：绝不拖泥带水！特色
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AI工程化(hua)的大成功(gong)，贏(ying)者通吃(chi)的勝(sheng)利(li) 这是AI工程化的大成功。除(chu)了数据、算力与算法構(gou)築(zhu)起(qi)强勢(shi)技(ji)術(shu)壁(bi)壘(lei)，经OpenAI多(duo)年(nian)打(da)造(zao)的底層(ceng)平(ping)臺(tai)、分布(bu)式(shi)訓(xun)練(lian)架(jia)构、加(jia)速算法训练基礎(chu)设施(shi)等，亦(yi)是難(nan)以超(chao)越的大模型训练底层基础。 此外(wai)，海(hai)量(liang)語(yu)料(liao)、海量会話(hua)与海量用戶(hu)，都(dou)成为至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)的成功因(yin)素(su)。 人畢(bi)生所(suo)能接(jie)觸(chu)的语料極(ji)为稀(xi)少(shao)，大模型恰(qia)恰把(ba)海量语料隐含(han)在深(shen)度(du)的神(shen)经網(wang)絡(luo)里；在训练时即经由(you)大量標(biao)註(zhu)者微(wei)調(tiao)，遍(bian)歷(li)大量可能的問(wen)题，并用獎(jiang)勵(li)模型进行机器(qi)学习共(gong)性；上線(xian)后又(you)通过海量用户獲(huo)取(qu)会话反(fan)饋(kui)，进一步提(ti)升(sheng)模型性能。 数据与模型雙(shuang)輪(lun)驅(qu)动，赢家(jia)通吃。 4. 必(bi)然发生的湧(yong)现，無(wu)中生有的能力 當(dang)模型足(zu)夠(gou)大，语料足够多的时候(hou)，涌现这件(jian)事(shi)情出现就(jiu)不足为奇。这就好比(bi)把妳(ni)甩(shuai)到一个外语環(huan)境(jing)中，見(jian)得(de)多听得多，根(gen)本不用专门学语法就可以学会语言(yan)，这就是语料和模型规模的重要性。 看(kan)的句(ju)子多了，就懂(dong)得语法；见的世(shi)面多了，就懂得推理和邏(luo)辑。ChatGPT在認(ren)知能力上前(qian)进了一大步，通过强化学习与NLP（自然语言處(chu)理）相結(jie)合(he)，通过人的反馈强化学习，基本解決(jue)了自然语言理解与生成问题，并且展现出人类无中生有的原創(chuang)能力。 正如我们從(cong)GPT-3.5到GPT-4.0为底座的升級(ji)所帶(dai)来的ChatGPT性能的大幅(fu)改进可以看出的一样，在「涌现」时刻之后，ChatGPT的能力曲(qu)线并未(wei)停(ting)步，仍(reng)繼(ji)續(xu)一路(lu)攀(pan)升，这是前所未有的。 5. 人们对知识的表(biao)示和调用发生了根本性变化 从关系数据庫(ku)（SQL），到互聯(lian)网信息(xi)檢(jian)索(suo)，科(ke)技史(shi)上每(mei)次知识表示与调用方(fang)式的躍(yue)迁，都会掀(xian)起一次巨(ju)大的技术变革(ge)。 以自然语言处理为调用方式的大模型，一方面是全(quan)新的基于AI技术的自然用户界面（AI-based NUI），以对话为主要入(ru)口(kou)；另(ling)一方面进行資(zi)源管(guan)理与算力支(zhi)持(chi)，通过调用大模型API，大模型及(ji)其(qi)支撐(cheng)系统雲(yun)端(duan)管理调度計(ji)算资源。 02 OpenAI: 强團(tuan)隊(dui)+强资源 1. 强团队：抓(zhua)住(zhu)十(shi)年难遇(yu)的机遇，OpenAI 絕(jue)非偶(ou)然 Sam Altman、Ilya Sutskever和Greg Brockman构成的核(he)心(xin)領(ling)导团队，是天才，使(shi)命(ming)感与偏(pian)執(zhi)狂(kuang)的特質(zhi)組(zu)合，堅(jian)定(ding)不移地擁(yong)抱(bao)AGI信仰(yang)： 首(shou)席(xi)科学家Ilya Sutskever，早(zao)期(qi)在OpenAI做的是强化学习研究，当认定Transformer和GPT神经网络具有更高(gao)潛(qian)力时，能迅(xun)速调整(zheng)，将OpenAI聚(ju)焦(jiao)于GPT方向。 在路线選(xuan)擇(ze)上，系统主义的方法論(lun)，让AI跨(kua)越研究与技术、直(zhi)接呈现为持续叠(die)代的产品(pin)；高执行力地推进目(mu)标导向；在人才团队搭(da)建(jian)上，研究与工程能力并重——既(ji)有能动手(shou)的研究員(yuan)，又有精(jing)通算法的工程師(shi)，使得创新思(si)維(wei)与工程實(shi)踐(jian)得以完(wan)美结合。 ChatGPT的突(tu)破(po)是十年难遇的，而OpenAI能抓住历史机遇绝非偶然。 2. 算力、数据、財(cai)力，极高门檻(kan)的遊(you)戲(xi) 算力成本上，GPT-3單(dan)次训练成本超过千(qian)萬(wan)美金(jin)，僅(jin)在数据标注上，就已投(tou)入数千万美金，在全球(qiu)雇(gu)傭(yong)上千名(ming)外包(bao)人员进行数据处理。标注一个强化学习数据50美金，高成本带来高质量。 19年以来，微軟(ruan)累(lei)积130億(yi)的投资，成为技术商(shang)业化的「首选合作(zuo)夥(huo)伴(ban)」，也(ye)带来难得的资源優(you)势。 03 大模型：超越「摩(mo)爾(er)定律(lv)」 1. 性能天花(hua)板(ban)遠(yuan)未到来！ 技术瓶(ping)頸(jing)和商业化难题构筑AI行业起伏(fu)周(zhou)期，商业化受阻(zu)成为AI「第三(san)次浪(lang)潮(chao)」难点；而大模型成为新拐点，大模型的能力基础设施化趨(qu)势渐显，相信未来幾(ji)年将带动眾(zhong)多技术与产品突破，驱动第四(si)次工业革命。 从研究角(jiao)度来讲，用大模型的方式，基本橫(heng)掃(sao)了各(ge)个算法新能的SOTA（State of the arts），再往(wang)多领域(yu)復(fu)制(zhi)，超过以往做出的自然语言任(ren)務(wu)、視(shi)觉任务等所有垂(chui)直模型。 2. 大模型作为基础平台支撑无数智能應(ying)用 大模型具備(bei)技术与产业的双重优势，将作为基础的平台支撑无数智能应用。 从「大煉(lian)模型」到「炼大模型」是一个范式的轉(zhuan)变。未来的APP的开发将是在大模型的基础上「大模型+微调」的流(liu)水(shui)线運(yun)作方式，向产业提供(gong)源源不斷(duan)的智力源。相比以前既做APP，又炼小(xiao)模型的方式，釋(shi)放(fang)掉(diao)重复造小模型的人力等资源浪費(fei)，极大降(jiang)低(di)开发成本，使邊(bian)際(ji)成本趋零(ling)，带来百(bai)倍(bei)甚(shen)至千倍的生产力提升。 大模型在内容创意生成、对话、语言或(huo)風(feng)格(ge)互譯(yi)、搜(sou)索等方面的能力，将为各应用领域带来百花齊(qi)放。而大模型基础平台，在数据层、模型层、中間(jian)层、应用层，都蘊(yun)藏(zang)著(zhe)巨大发展机遇。 3. 开源开放，构建大模型领域的「新Linux」生态 目前的大模型现象(xiang)级应用是冰(bing)山(shan)一角，但(dan)距(ju)离大模型成为源源不断的智力能源走(zou)进千家万户还有漫(man)長(chang)路途(tu)，要打破技术、资金、算力、算法、基础设施的重重壁垒，以开源开放促(cu)进底层技术创新合作是大势所趋。 智源发布了FlagOpen大模型技术开源体系，旨(zhi)在打造全面支撑大模型技术发展的开源算法体系和一站(zhan)式基础软件平台，支持協(xie)同创新和开放競(jing)爭(zheng)，共建共享大模型时代的「新Linux」开源开放生态。 4. 学习「如何(he)为人」，或許(xu)是未来与AI对决的胜算所在 Sam Altman有很多关于AGI未来的设想，特别有趣(qu)的是：「现实證(zheng)明AI最(zui)先取代的不一定是重复性工作，而是创造性工作，比如作畫(hua)、设计游戏等。」 以前我们最想让AI做打扫衛(wei)生、做飯(fan)这类繁(fan)瑣(suo)的勞(lao)动，但实际上，人们不想做的AI还尚(shang)未做到，想做的都已被(bei)AI搶(qiang)先做了…… 未来，《纽约时报》一篇(pian)文章(zhang)所描(miao)繪(hui)的场景或许并不夢(meng)幻(huan)： 当AI全面超越人类技能之时，别人问詢(xun)你的专业时，「学习如何为人」会成为人们唯(wei)一而普(pu)遍的回(hui)答(da)。 左(zuo)圖(tu)：人类被鉤(gou)住了，机器在学习 右(you)图：如何在人工智能的世界里茁(zhuo)壯(zhuang)成长返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：