冷知识广告创意:超乎想象!

冷知识广告创意:超乎想象!

在现代社会中,广告是商家们用来推销产品的重要手段。但是,每天人们会接收到数量繁多的广告信息,如何让你的广告脱颖而出成为了一个急需解决的问题。近年来,一种叫做冷知识广告创意的新型广告形式逐渐在市场中崭露头角,引起了人们的广泛关注。本文将从打造品牌形象、制造独特美感、引起共情以及自娱自乐这四个方面详细阐述冷知识广告创意的特点和优势。

打造品牌形象

在商家推销产品时,品牌形象是必须考虑的一个关键点。通过冷知识广告创意,企业可以通过传达品牌的个性和价值观,增强品牌的认知度和记忆点。比如,电商平台京东在其创意广告中展现出的爱心奶爸,使得品牌形象更加亲民和有爱。这种感性的营销方式,可以拉近品牌和消费者之间的距离,增强消费者对品牌的好感度和忠诚度。

制造独特美感

冷知识广告创意在美学上也有着独特的表现力。通过取材生活中小而美的事物,用独特的表现手法呈现出来,创造出一种独特的美感。这种美感可以是幽默诙谐的,也可以是诗意深邃的,有时候它们甚至带有一些探究哲理的意味。比如,某知名啤酒品牌的广告中,用啤酒瓶子和易拉罐独具匠心地组合成了一件精美的建筑图案,既是一种凑合的游戏,同时也给人留下了深刻的印象。

引起共情

冷知识广告创意可以切中人心,引起共情。通过揭示或者突显人们内心的某些情感和困惑,让广告产生共鸣,达到思想传递的效果。比如,某知名保险公司的广告中,通过借用后现代主义中的失控的概念,将人生的不确定性和寿险保障相联系,从而牵动了人们内心最深的焦虑和担忧。

自娱自乐

冷知识广告创意在一定程度上也是一种自娱自乐。通过玩味和搞笑的方式,来分享生活中有趣的点滴。这种广告往往是令人惊喜的,通过提供有趣的互动和参与体验来吸引消费者的注意力。比如,某家快餐品牌曾经推出过一款魔法定餐广告,在这个广告中,快餐变成了魔法师的道具,吸引了大量的年轻人尝试,成为了一种热门的消费体验。

总结归纳

通过本文的分析,我们可以看到,冷知识广告创意在现代营销中占据了重要的地位。不仅是一种新型的广告形式,它更是一种提高营销效果的有效手段。它不仅可以打造品牌形象,制造独特美感,引起共情,还可以让人们享受自娱自乐的过程。它是一种全方位的营销手段,让广告不再仅仅是单纯的信息传达工具,而变得更加生动有趣和具有人性化的味道。

问答话题

1. 什么是冷知识广告创意?冷知识广告创意是一种新型的广告形式,它以生活中的小而美的事物为素材,用独特的表现手法呈现出来,创造出一种独特的美感,从而引起共情和品牌忠诚度的提升。2. 冷知识广告创意有哪些优势?冷知识广告创意可以打造品牌形象,制造独特美感,引起共情,还可以让人们享受自娱自乐的过程。它是一种全方位的营销手段,让广告变得更加生动有趣和具有人性化的味道。3. 有哪些常见的冷知识广告创意形式?常见的冷知识广告创意形式包括玩味搞笑的广告、突显人们内心情感的广告、与品牌有关的广告等。这些广告形式既可以提供消费体验,也可以在提高品牌价值的同时增强品牌忠诚度。

冷知识广告创意:超乎想象!特色

1、支持安卓和iphone平台,支持各类网络通信

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3、学习资料在线随意看,各种科目的资料都有;

4、【热血重临!】官方正版授权大空翼召你集结

5、每个关卡都有全新的体验,将应对各种挑战,赢得胜利。

冷知识广告创意:超乎想象!亮点

1、记录日期:纪念日生日高考倒计时日程安排等重要日期;

2、量本地新闻资讯,每天有最新的新闻资讯内容实时更新,新资讯及时掌握

3、视频的封面就像广告。只有好看的封面,才能吸引别人点击打开,分享给你。

4、修复已知的Bug;

5、宝宝游戏捉迷藏下载

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来源(yuan):財(cai)联社(she)

編(bian)輯(ji) 史(shi)正(zheng)丞(cheng)

圖(tu)片(pian)来源:由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成(cheng)

過(guo)去(qu)幾(ji)天(tian)有(you)關(guan)“AI污染中(zhong)文(wen)互联网環(huan)境(jing)”的討(tao)論(lun)又(you)重新(xin)熱(re)鬧(nao)起(qi)来,這(zhe)個(ge)話(hua)題(ti)也(ye)帶(dai)出(chu)了(le)另(ling)壹(yi)个AI“終(zhong)極(ji)命(ming)题”:如(ru)果(guo)世(shi)界上(shang)絕(jue)大部(bu)分(fen)內(nei)容(rong)都(dou)依(yi)靠(kao)AI生成,屆(jie)時(shi)我(wo)們(men)还能(neng)使(shi)用(yong)这些(xie)内容訓(xun)練(lian)出更(geng)“聰(cong)明(ming)”的AI大模型麽(me)?

先(xian)說(shuo)結(jie)论:情(qing)況(kuang)將(jiang)變(bian)得(de)非(fei)常(chang)困(kun)難(nan)且(qie)棘(ji)手(shou)。在(zai)目(mu)前(qian)為(wei)數(shu)不多(duo)但(dan)頗(po)受(shou)認(ren)可(ke)的研(yan)究(jiu)中,这種(zhong)情况被(bei)稱(cheng)为“遞(di)歸(gui)的詛(zu)咒(zhou)”:如果大模型的训练高(gao)度(du)依賴(lai)AIGC内容,将很(hen)容易(yi)出現(xian)“崩(beng)潰(kui)”的情形(xing)。

此(ci)话怎(zen)講(jiang)?

雖(sui)然(ran)现在互联网上能找(zhao)到(dao)的文字(zi)大部分都是(shi)真(zhen)人(ren)寫(xie)的,但不可否(fou)认的是,目前AIGC内容正在以(yi)非常快(kuai)的速(su)度出现在廣(guang)告(gao)營(ying)銷(xiao)、流(liu)量(liang)資(zi)訊(xun)平(ping)臺(tai)以及(ji)各(ge)式(shi)各樣(yang)的数字載(zai)體(ti)中。從(cong)增(zeng)量的角(jiao)度来看(kan),隨(sui)著(zhe)大模型的應(ying)用在未来半(ban)年(nian)、一年裏(li)开花(hua)结果,AIGC内容如潮(chao)水(shui)一般(ban)湧(yong)入(ru)互联网平台只(zhi)是时間(jian)問(wen)题。

科(ke)技(ji)的進(jin)步(bu)从来不是單(dan)方(fang)面(mian)的祝(zhu)福(fu),往(wang)往也会伴(ban)随着诅咒。

正如溫(wen)室(shi)氣(qi)体,以及人類(lei)向(xiang)海(hai)洋(yang)里排(pai)放(fang)的各种奇(qi)奇怪(guai)怪物(wu)質(zhi),互联网的“海洋”也在面臨(lin)类似(si)的威胁。

牛(niu)津(jin)大學(xue)、劍(jian)橋(qiao)大学、倫(lun)敦(dun)帝(di)國(guo)学院(yuan)、多伦多大学等(deng)機(ji)構(gou)的研究人員(yuan)近(jin)期(qi)在預(yu)印(yin)本(ben)平台上发表(biao)的一篇(pian)论文,恰(qia)好(hao)就(jiu)是论述(shu)这个话题的。

(来源:arxiv)

研究人员发现,在使用AIGC内容训练模型时,会造(zao)成模型出现“不可逆(ni)的缺(que)陷(xian)”,並(bing)且这种情况在变分自(zi)编碼(ma)器(qi)、高斯(si)混(hun)合(he)模型和(he)大語(yu)言(yan)模型中都会出现。

同(tong)样是内容,为何(he)AIGC的内容会導(dao)致(zhi)“模型崩溃”呢(ne)?

研究人员解(jie)釋(shi)称:

模型崩溃是一种影(ying)響(xiang)学習(xi)生成模型的退(tui)化(hua)过程(cheng),其(qi)中生成的数據(ju)最(zui)终会污染下(xia)一代(dai)模型的训练集(ji);使用被污染数据进行(xing)训练,会导致模型誤(wu)解现實(shi)。这里还有兩(liang)种特(te)殊(shu)情况:早(zao)期模型崩溃和晚(wan)期模型崩溃。在早期模型崩溃中,模型开始(shi)喪(sang)失(shi)关於(yu)分布(bu)尾(wei)部的信(xin)息(xi);在晚期模型崩溃中,模型将原(yuan)始分布的不同模式相(xiang)互糾(jiu)纏(chan),并收(shou)斂(lian)到與(yu)原始模型相差(cha)甚(shen)遠(yuan)的分布,通(tong)常方差非常小(xiao)。 这个过程与災(zai)难性(xing)遺(yi)忘(wang)的过程不同,因(yin)为我们考(kao)慮(lv)的是随时间推(tui)移(yi)的多个模型,这些模型不会忘記(ji)以前学习的数据,而(er)是开始误解他(ta)们认为的真实。

(遭(zao)到AIGC内容幹(gan)擾(rao)後(hou)丧失能力(li)的模型,来源:论文)

考虑到大多数人可能看不太(tai)懂(dong)这两段(duan)话,这篇论文的作(zuo)者(zhe)之(zhi)一,牛津大学的Ilia Shumailov接(jie)受媒(mei)体采(cai)訪(fang)时舉(ju)了一个AIGC图片的例(li)子(zi):假(jia)設(she)在训练模型时,使用了100張(zhang)狗(gou)狗的照(zhao)片,里面有90只狗狗有黃(huang)色(se)眼(yan)睛(jing),还有10只有藍(lan)色眼睛。由于数据集中黄眼睛狗狗的数量占(zhan)据绝大多数,那(na)么这样训练出的模型中,蓝眼睛狗狗实際(ji)的顏(yan)色会变得更加(jia)綠(lv)(黄加蓝=绿)一些。如果有人从互联网上抓(zhua)取(qu)这样生成的图片,重復(fu)进行生成—抓取—训练的过程,将会导致模型識(shi)別(bie)蓝眼睛狗狗的能力最终消(xiao)失。这种對(dui)信息的丧失或(huo)扭(niu)曲(qu),就是模型崩溃。

引(yin)申(shen)开来,这也引发了另一層(ceng)競(jing)爭(zheng):先行的GPT模型们,可能会堵(du)住(zhu)后来者开发更強(qiang)大模型的路(lu)。或者说,想(xiang)要(yao)“彎(wan)道(dao)超(chao)車(che)”的后来者,需(xu)要花在可信赖数据上的时间和金(jin)錢(qian),将远远超越(yue)領(ling)跑(pao)的这一批(pi)科技巨(ju)頭(tou)。

研究人员總(zong)结称,训练大语言模型的特质预示(shi)着“先行者優(you)勢(shi)”的存(cun)在。这篇论文證(zheng)明了使用AIGC语料(liao)训练会导致分布改(gai)变,以及模型崩溃。为了確(que)保(bao)模型在長(chang)期内学习持(chi)續(xu)进行,需要确保非AIGC语料的可及性。但目前为止(zhi),如何跟(gen)蹤(zong)和识别大模型生成内容的机制(zhi)尚(shang)不明确,如果繼(ji)续大規(gui)模地(di)从互联网上爬(pa)取数据,训练新版(ban)本的大模型将变得原来越困难。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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