关键词

关键词：在线广告

对于现代企业而言，在线广告已经成为不可或缺的一部分。随着越来越多的人开始使用互联网，传统广告形式已经无法满足企业的需求。而在线广告不仅可以实现更精确的投放，还可以大大降低广告成本。在这篇博客中，我们将探讨在线广告的重要性，以及如何通过合理的投放实现营销目标。

首先，让我们来看看在线广告的优势。相比于传统广告，在线广告的投放更加精准。我们可以根据用户的地理位置、性别、年龄、兴趣爱好等信息来定向投放广告。这不仅可以提高广告的点击率，还可以减少针对非目标用户的浪费。另外，在线广告的成本也远远低于传统广告。你可以根据自己的预算设定广告费用，并根据实际效果进行调整。

那么，如何有效地投放在线广告呢？首先，你需要确定你的目标受众。你需要考虑你的产品或服务适合哪些人群，并根据这些人群的特点进行广告投放。例如，如果你的产品主要面向年轻人，那么你可以选择在社交媒体平台上投放广告。其次，你需要选择合适的广告形式。这取决于你的产品或服务以及你的营销目标。你可以选择搜索引擎广告、社交媒体广告、视频广告等形式。最后，你需要定期检查广告效果，并根据实际情况进行调整。

关键词：数字营销

在线广告只是数字营销的一部分。数字营销是指利用数字技术和数据分析来实现营销目标的一种方法。数字营销包括搜索引擎营销、社交媒体营销、电子邮件营销、内容营销等多种形式。它与传统营销相比，不仅可以实现更精准的投放，还可以更加方便地测试和优化营销策略。

那么，数字营销如何实现营销目标呢？首先，你需要明确自己的营销目标。你可以选择增加品牌曝光度、提高销售额、增加客户数量等目标。其次，你需要选择合适的数字营销方式。不同的数字营销方式适用于不同的目标。例如，如果你的目标是增加品牌曝光度，那么你可以选择社交媒体营销。如果你的目标是提高销售额，那么你可以选择搜索引擎营销。最后，你需要定期检查营销效果，并根据实际情况进行调整。

关键词：搜索引擎优化

除了数字营销，搜索引擎优化（SEO）也是一种重要的在线营销手段。SEO是指通过优化网站结构和内容，提高网站在搜索引擎中的排名，从而获得更多的有机流量。与广告投放相比，SEO需要一定的时间和精力，但它可以长期稳定地为企业带来流量。

那么，如何进行搜索引擎优化呢？首先，你需要选择合适的关键词。关键词是用户在搜索引擎中输入的搜索词语。你需要选择与你的产品或服务相关的关键词，并将其合理地分布在网站的标题、正文、图片等位置。其次，你需要优化网站结构。你需要确保网站的结构清晰、易于导航，并保证页面的加载速度。最后，你需要不断更新网站内容，提高网站质量和用户体验。

总之，在线广告、数字营销和搜索引擎优化是实现营销目标不可或缺的方法。你需要根据自己的实际情况选择合适的营销方式，并不断优化和调整营销策略，以获得最佳的效果。

结论

市场营销是企业实现业务目标的重要手段。在线广告、数字营销和搜索引擎优化是实现市场营销的重要方法。不同的营销方式适用于不同的场景和目标，你需要根据自己的实际情况选择合适的营销方式，并不断优化和调整营销策略，以获得最佳的效果。

关键词随机日志

权限管理和部门管理，可以让您更细致的赋予员工权限和管理企业框架;

1、小编为大家介绍三种连接方式：SSH，FTP，serial，以及几个有用的设置和命令：

2、如果为大面积问题，可能为网络障碍，请联系0000报障；

3、微商助手是一款好用的微商工具应用，界面简单易用，特别适合微商使用！为您节约80%的时间，让您把更多心思放在为客户服务上，帮您在激烈的微商竞争中脱颖而出。

4、无需登录物联通服务器端，APP端即可解绑在线用户

5、现在有一个选项可以自动开始下载，而不是在下载之前要求确认。

<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>原(yuan)達(da)摩(mo)院(yuan)大(da)模(mo)型(xing) M6 帶(dai)頭(tou)人(ren)楊(yang)紅(hong)霞(xia)加(jia)入(ru)字(zi)節(jie)，語(yu)言(yan)生(sheng)成(cheng)大模型再(zai)迎(ying)新(xin)玩(wan)家(jia)

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

來(lai)源(yuan)：AI科(ke)技(ji)評(ping)論(lun)

作(zuo)者(zhe)：黃(huang)楠(nan) 陳(chen)彩(cai)嫻(xian)

編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】字节在(zai)大模型爭(zheng)奪(duo)戰(zhan)應(ying)占(zhan)有(you)壹(yi)席(xi)之(zhi)地(di)。

字节入場(chang)语言生成大模型，國(guo)內(nei)大廠(chang)在大模型領(ling)域(yu)的(de)競(jing)争又(you)熱(re)鬧(nao)了(le)！

近(jin)日(ri)有消(xiao)息(xi)稱(cheng)，原达摩院大模型 M6 带头人杨红霞已(yi)加入字节 AI lab，參(can)與(yu)语言生成大模型的研(yan)發(fa)，杨红霞在團(tuan)隊(dui)中(zhong)處(chu)於(yu)领导地位(wei)，直(zhi)接(jie)向(xiang)字节跳(tiao)動(dong)副(fu)總(zong)裁(cai)杨震(zhen)原匯(hui)报。

去(qu)年(nian)9月(yue)初(chu)，杨红霞從(cong)阿(e)裏(li)达摩院離(li)職(zhi)，彼(bi)時(shi)她(ta)向 AI 科技评论表(biao)示(shi)，离開(kai)是(shi)出(chu)于個(ge)人家庭(ting)原因(yin)，而(er)非(fei)行(xing)業(ye)問(wen)題(ti)，达摩院大模型 M6 团队的後(hou)續(xu)工(gong)作不(bu)受(shou)影(ying)響(xiang)。

截(jie)止(zhi)发稿(gao)為(wei)止，尚(shang)未(wei)收(shou)到(dao)進(jin)一步(bu)的確(que)認(ren)信(xin)息。

原阿里 M6 带头人杨红霞

杨红霞 2007 年本(ben)科畢(bi)业于南(nan)开大學(xue)，獲(huo)統(tong)計(ji)学学士(shi)学位。之后她去往(wang)美(mei)国杜(du)克(ke)大学统计科学系(xi)攻(gong)读博(bo)士学位，師(shi)从 David Dunson 教(jiao)授(shou)。

博士毕业后，杨红霞先(xian)入职 IBM 全(quan)球(qiu)研发中心(xin)任(ren) Watson 研究(jiu)員(yuan)，后又加入雅(ya)虎(hu)公(gong)司(si)，擔(dan)任首(shou)席數(shu)據(ju)科学家。

2016 年，杨红霞結(jie)束(shu)了在美近 10 年的留(liu)学及(ji)工作生涯(ya)，回(hui)国后加入阿里巴(ba)巴达摩院智能(neng)计算(suan)實(shi)驗(yan)室(shi)，大模型 M6 是杨红霞在达摩院任职期(qi)間(jian)最(zui)突(tu)出的成就(jiu)。

2021 年 3 月，阿里达摩院首次(ci)发布(bu) M6，英(ying)文(wen)全称是 MultiModality-to-MultiModality Multitask Mega-transformer，6个 M，簡(jian)称 M6，是国内首个千(qian)億(yi)参数多(duo)模態(tai)大模型。

同(tong)年6月，杨红霞团队又发布萬(wan)亿参数的 M6，僅(jin)使(shi)用(yong) 480 塊(kuai)GPU，就能实現(xian)万亿参数體(ti)量(liang)的智能運(yun)算。相(xiang)比(bi)原来的百(bai)亿参数模型，功(gong)耗(hao)降(jiang)低(di) 8 成，效(xiao)率(lv)提(ti)升(sheng) 11 倍(bei)。仅過(guo)4个月后，M6 又在當(dang)年 10 月再次突破(po)極(ji)限(xian)，杨红霞团队使用 512块 GPU，在 10 天(tian)内訓(xun)練(lian)出 10 万亿模型。与大模型 GPT-3 具(ju)有同等(deng)参数規(gui)模，但(dan)能耗仅为其(qi) 1%。

大模型 M6 擁(yong)有多模态、多任務(wu)能力(li)，其目(mu)標(biao)是打(da)造(zao)全球领先的具有通(tong)用性(xing)的人工智能大模型，尤(you)其擅(shan)長(chang)設(she)计、寫(xie)作、问答(da)，在電(dian)商(shang)、制(zhi)造业、文学藝(yi)術(shu)、科学研究等领域有廣(guang)泛(fan)应用，通过將(jiang)不同模态的信息經(jing)过统一加工处理(li)，沈(chen)澱(dian)成知(zhi)識(shi)表征(zheng)，为各(ge)个行业场景(jing)提供(gong)语言理解(jie)、圖(tu)像(xiang)处理、知识表征等智能服(fu)务。

相較(jiao)于其他(ta) AI 模型，大模型 M6 更(geng)低碳(tan)高(gao)效，提升了超(chao)大规模預(yu)训练模型的資(zi)源利(li)用率与训练效率，沉淀大模型高效训练的能力。杨红霞曾(zeng)在接受媒(mei)体采(cai)訪(fang)时表示：「多模态预训练是下(xia)一代(dai)人工智能的基(ji)礎(chu)，M6 模型实现了训练效率和(he)生成精(jing)度(du)等多項(xiang)突破，是当前(qian)眾(zhong)多中文多模态下遊(you)任务最優(you)模型。」

在达摩院期间，杨红霞带领阿里巴巴达摩院 M6 团队致(zhi)力于认知智能方(fang)向，研发了 AliGraph、M6、洛(luo)犀(xi)等较为有影响力的人工智能开源平(ping)臺(tai)和系统，发表頂(ding)級(ji)會(hui)議(yi)、期刊(kan)文章(zhang)超过 100 篇(pian)，美国和中国專(zhuan)利超过 30 项。她曾带领团队获 2019 世(shi)界(jie)人工智能大会最高獎(jiang)卓(zhuo)越(yue)人工智能引(yin)领者（Super AI Leader，简称 SAIL 奖），2020 年国家科学技术进步奖二(er)等奖和 2020 年杭(hang)州(zhou)市(shi)創(chuang)新领軍(jun)团队。2022年6月，杨红霞入選(xuan) 2022 福(fu)布斯(si)中国科技女(nv)性50榜(bang)。

去年9月初，由(you)于个人家庭原因，杨红霞从阿里巴巴达摩院智能计算实验室离职。

字节加入语言生成大模型之战

此(ci)前 ChatGPT 带动的热潮(chao)中，百度率先发布「文心一言」，正(zheng)式(shi)打响了国内科技大厂的较量。

相较于此前在大模型上(shang)有布局(ju)的企(qi)业，例(li)如(ru)百度「文心」、阿里「通義(yi)」、華(hua)为「盤(pan)古(gu)」等，字节在這(zhe)场大模型之战中顯(xian)得(de)略(lve)为低調(tiao)。

此前有媒体报道称，字节跳动在大模型上已有布局，主(zhu)要(yao)在语言和图像兩(liang)種(zhong)模态上发力。其中，语言大模型团队組(zu)建(jian)于今(jin)年，团队规模在十(shi)数人左(zuo)右(you)，主要探(tan)索(suo)方向为同搜(sou)索、广告(gao)等业务線(xian)的结合(he)。

另(ling)一名(ming)知情(qing)人士向 AI 科技评论透(tou)露(lu)，相比起(qi)其他大厂的大張(zhang)旗(qi)鼓(gu)，字节目前研究大模型的人並(bing)不算多。此前在馬(ma)維(wei)英担任字节跳动副总裁兼(jian)人工智能实验室主任期间曾主推(tui)人工智能賦(fu)能内容(rong)创作和視(shi)頻(pin)内容的理解，但当时内部(bu) AI 和推薦(jian)引擎(qing)是分(fen)开的；字节之前离开的另一位领军人物(wu)王(wang)崇(chong)則(ze)专长于機(ji)器(qi)学習(xi)，此前是字节推荐引擎負(fu)責(ze)人。

另外(wai)有知情人士称，国内字节等大厂做(zuo) ChatGPT 的模型，目前学习架(jia)構(gou)大部分采用大模型教小(xiao)模型的方式，小模型学习到大模型能力的百分之幾(ji)，能解決(jue)大部分问题后再慢(man)慢升级。

ChatGPT 不是終(zhong)點(dian)，在这场關(guan)于通用人工智能的的角(jiao)逐(zhu)中，数据和场景成为了竞争的关鍵(jian)，从这个角度上看(kan)，字节有豐(feng)富(fu)的多模态数据，又有娛(yu)樂(le)、学习、电商等丰富的应用场景。

此前王小川(chuan)曾對(dui) AI 科技评论表示，字节在这场争夺战应占有一席之地，「如果(guo)能夠(gou)出现一个產(chan)品(pin)可(ke)以(yi)理解视频，基本就立(li)于不敗(bai)之地了。」

杨红霞常(chang)年深(shen)耕(geng)在产业化(hua)大规模落(luo)地的人工智能相关技术，她的加入将彌(mi)補(bu)字节在语言生成大模型领军人才(cai)的空(kong)缺(que)，而她此前展(zhan)示出的在提升效率、降低能耗等方面(mian)的傑(jie)出工程(cheng)能力，也(ye)将对字节语言生成大模型的研究创新、场景应用落地等方面带来重(zhong)要影响。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

责任编辑：