微信广告权限错误：如何解决？

微信广告作为一种重要的营销工具，受到了越来越多企业的青睐。然而，广告投放过程中可能会遇到一些权限错误，导致广告无法正常投放。本文将从四个方面详细阐述如何解决微信广告权限错误问题。

1. 登录微信广告账号是否正确

首先，当遇到微信广告权限错误时，需要确认是否登录的是正确的微信广告账号。有时候，不同的微信广告账号拥有不同的权限，可能会出现一些限制。如果使用的是不正确的账号，可能会遇到无法投放广告、报错等问题。因此，在使用微信广告投放之前，需要确认自己的微信广告账号是否正确，并保证账号的权限足够进行广告投放。

2. 账号所在地区是否支持广告投放

其次，需要确认账号所在的地区是否支持广告投放。微信广告在不同的地区可能会有不同的规定和限制，如果投放的广告不符合相应规定，可能会被拦截或者投放失败。比如，有些地区禁止投放某些类别的广告，如医疗类、游戏类等。如果投放的广告属于禁止类别，或者内容涉及敏感词汇，可能会被微信审核拦截。因此，在投放广告之前，需要确认所在地区的规定，避免因为规定不符被审核拦截。

3. 广告审核时是否符合相关规定

第三个方面是确认广告审核时是否符合相关规定。在微信广告投放前需要进行广告审核，如果审核不通过，则无法正常投放广告。常见的原因有广告涉及违禁品、诱导性质过强、缺少必要的文案要素等。此外，初次投放广告时需要等待审核过程，这个过程通常需要1-2天。因此，在投放广告之前，需要充分了解广告审核规定，避免违反相关规定，导致审核失败或者投放失败。

4. 联系微信广告客服解决问题

最后，如果以上三个方面确认无误，但仍然无法正常投放广告，可以联系微信广告客服进行解决。微信广告客服可以帮助用户解决广告投放中的各种问题，如广告审核失败、账号被封禁等。需要注意的是，联系客服时需要提供详细的问题描述和相关资料，以便客服能够更好地处理问题。此外，客服可能需要一些时间来解决问题，需要耐心等待。

总结

综上所述，解决微信广告权限错误问题，需要从确认微信广告账号、账号所在地区、广告审核规定等多个方面进行检查，避免违反相关规定。如果以上三个方面确认无误，但仍然无法正常投放广告，可以联系微信广告客服进行解决。

问答话题

Q1：为什么我的广告审核一直未通过？A1：广告审核不通过可能有多种原因，如广告涉及违禁品、诱导性质过强、缺少必要的文案要素等。需要针对具体问题进行检查，并修改广告内容以符合审核规定。Q2：我的微信广告账号被永久封禁了，该怎么办？A2：如果微信广告账号被永久封禁，需要联系微信广告客服进行申诉。申诉时需要提供详细的问题描述和相关资料，并承诺不会再违反相关规定。客服会针对具体情况进行审核，可能需要一些时间处理问题。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Cris

【新智元導(dao)讀(du)】AI用(yong)光(guang)所(suo)有(you)数据，這(zhe)壹(yi)天真(zhen)的(de)快(kuai)來(lai)了(le)？

作(zuo)為(wei)人工(gong)智能(neng)的三(san)要(yao)素(su)之(zhi)一，数据的作用舉(ju)足(zu)輕(qing)重(zhong)。

但(dan)大(da)家(jia)有沒(mei)有想(xiang)過(guo)：假(jia)如(ru)有一天，全世(shi)界(jie)的数据都(dou)用完(wan)了那(na)咋(za)整(zheng)？

實(shi)際(ji)上(shang)，提(ti)出(chu)这個(ge)問(wen)題(ti)的人絕(jue)對(dui)没有精(jing)神(shen)问题，因(yin)为这一天——可(ke)能真的快来了！！！

近(jin)日(ri)，研(yan)究(jiu)員(yuan)Pablo Villalobos等(deng)人一篇(pian)名(ming)为《我(wo)們(men)會(hui)用完数据嗎(ma)？機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)中(zhong)数据集(ji)縮(suo)放(fang)的局(ju)限(xian)性(xing)分(fen)析(xi)》的論(lun)文(wen)，發(fa)表(biao)在(zai)了arXiv上。

他(ta)们根(gen)据之前(qian)对数据集大小(xiao)趨(qu)勢(shi)的分析，預(yu)測(ce)了语言和(he)視(shi)覺(jiao)領(ling)域(yu)数据集大小的增(zeng)長(chang)，估(gu)計(ji)了未(wei)来幾(ji)十(shi)年(nian)可用未標(biao)記(ji)数据總(zong)存量的发展(zhan)趋势。

他们的研究表明(ming)：最早在2026年，高(gao)质量语言数据就(jiu)將(jiang)全部(bu)消(xiao)耗(hao)殆(dai)盡(jin)！机器学习发展的速(su)度(du)也(ye)将因此(ci)而(er)放緩(huan)。实在不(bu)容(rong)樂(le)觀(guan)。

兩(liang)方(fang)法(fa)雙(shuang)管(guan)齊(qi)下(xia)，結(jie)果(guo)不容乐观

这篇论文的研究團(tuan)隊(dui)由(you)11名研究员和3位(wei)顧(gu)问組(zu)成(cheng)，成员遍(bian)布(bu)世界各(ge)地(di)，致(zhi)力(li)於(yu)缩小AI技(ji)術(shu)发展與(yu)AI戰(zhan)略(lve)之間(jian)的差(cha)距(ju)，並(bing)为AI安(an)全方面(mian)的關(guan)鍵(jian)決(jue)策(ce)者(zhe)提供(gong)建(jian)議(yi)。

Chinchilla是(shi)DeepMind的研究人员提出的一種(zhong)新型(xing)预测计算(suan)优化(hua)模(mo)型。

实际上，此前在对Chinchilla進(jin)行(xing)实驗(yan)時(shi)，就曾(zeng)有研究员提出「訓(xun)練(lian)数据很(hen)快就会成为擴(kuo)展大型语言模型的瓶(ping)頸(jing)」。

因此他们分析了用于自(zi)然(ran)语言處(chu)理(li)和计算机视觉的机器学习数据集大小的增长，并使(shi)用了两种方法进行推(tui)斷(duan)：使用歷(li)史(shi)增长率(lv)，并为未来预测的计算预算估计计算最佳(jia)数据集大小。

在此之前，他们一直(zhi)在收(shou)集有关机器学习輸(shu)入(ru)趋势的数据，包(bao)括(kuo)一些(xie)训练数据等，還(hai)通(tong)过估计未来几十年互(hu)聯(lian)网上可用未标记数据的总存量，来調(tiao)查(zha)数据使用增长。

由于历史预测趋势可能会受(shou)过去(qu)十年计算量異(yi)常(chang)增长的「誤(wu)导」，研究团队还使用了Chinchilla缩放定(ding)律(lv)，来估计未来几年的数据集大小，提升(sheng)计算结果的準(zhun)確(que)性。

最終(zhong)，研究人员使用一系(xi)列(lie)概(gai)率模型估计未来几年英(ying)语语言和圖(tu)像(xiang)数据的总存量，并比(bi)較(jiao)了训练数据集大小和总数据庫(ku)存的预测，结果如下图所示(shi)。

这說(shuo)明数据集的增长速度将遠(yuan)快于数据存量。

因此，如果當(dang)前趋势繼(ji)續(xu)保(bao)持(chi)下去，数据存量被(bei)用光将是不可避(bi)免(mian)的。下表則(ze)顯(xian)示了预测曲(qu)線(xian)上每(mei)个交(jiao)叉(cha)點(dian)的中值(zhi)耗尽年数。

高质量的语言数据库存最早可能在2026年之前用尽。

相(xiang)比之下，低(di)质量的语言数据和图像数据情(qing)況(kuang)略好(hao)：前者将在2030年至(zhi)2050年间用光，後(hou)者将在2030年至2060年之间。

在论文的最后，研究团队給(gei)出结论：如果数据效(xiao)率没有大幅(fu)提高或(huo)新的数据来源(yuan)可用，当前依(yi)賴(lai)巨(ju)大数据集不断膨(peng)脹(zhang)的机器学习模型，它(ta)的增长趋势很可能会放缓。

网友：杞人忧天，Efficient Zero了解(jie)一下

不过在这篇文章(zhang)的評(ping)论區(qu)裏(li)，大多(duo)数网友卻(que)認(ren)为作者杞人忧天。

Reddit上，一位名为ktpr的网友表示：

「自我監(jian)督(du)学习有啥(sha)毛(mao)病(bing)麽(me)？如果任(ren)務(wu)指(zhi)定得(de)好，它甚(shen)至可以(yi)组合(he)扩展数据集大小。」

名为lostmsn的网友则更(geng)加(jia)不客(ke)氣(qi)。他直言：

「Efficient Zero都不了解一下？我认为作者已(yi)經(jing)嚴(yan)重脫(tuo)離(li)时代(dai)了。」

Efficient Zero是一种能高效采(cai)樣(yang)的強(qiang)化学习算法，由清(qing)華(hua)大学的高陽(yang)博(bo)士(shi)提出。

在数据量有限的情况下，Efficient Zero一定程(cheng)度上解决了强化学习的性能问题，并在算法通用测試(shi)基(ji)准Atari Game上獲(huo)得了验證(zheng)。

在这篇论文作者团队的博客上，就連(lian)他们自己(ji)也坦(tan)言：

「我们所有的结论都基于不切(qie)实际的假設(she)，即(ji)当前机器学习数据使用和生(sheng)產(chan)的趋势将继续保持下去，并且(qie)数据效率不会有重大提升。」

「一个更加靠(kao)譜(pu)的模型應(ying)該(gai)考(kao)慮(lv)到(dao)机器学习数据效率的提高、合成数据的使用以及(ji)其(qi)他算法和经濟(ji)因素。」

「因此就实际情况来说，这种分析有严重的局限性。模型的不确定性非(fei)常高。」

「不过总體(ti)而言，我们仍(reng)认为由于缺(que)乏(fa)训练数据，到2040年时机器学习模型的扩展有大約(yue)有20%的可能性会显著(zhu)放缓。」

參(can)考資(zi)料(liao)：

https://arxiv.org/abs/2211.04325

https://epochai.org/blog/will-we-run-out-of-ml-data-evidence-from-projecting-dataset

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/yx7zft/r_will_we_run_out_of_data_an_analysis_of_the/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看(kan)更多

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