开业大吉!庆典欢聚!

开业大吉,庆典欢聚!

在这个博客中,我们将会探讨关于开业庆典的各种方面。无论是新开的小店,还是大型企业,一个成功的开业庆典都能够给企业带来意想不到的好处。

首先,一个好的开业庆典可以帮助企业赢得更多的关注和曝光度。无论是通过线上还是线下的宣传推广,都可以让更多的人知道这个新开业的企业。通过在社交媒体上发布有趣的内容和照片,可以吸引更多客户的关注。这些用户会在他们的社交媒体上分享有关企业的内容,让更多的人知道你的企业。

如何成功的策划开业庆典?

成功的开业庆典需要准备充分。首先,必须制定一个详细的计划。计划的内容包括有哪些活动,活动的时间、地点和主题,以及需要花费多少钱等等。当你有一个完整的计划时,你可以更好地评估你的开业庆典的成功。

其次,你还需要选择一个好的地点。地点应该是离你的目标客户群体近的地方。这样可以让你更好地吸引你的客户群体,让他们来到你的店里进行购买和消费。此外,你还需要选择一个好的日期。确保你选择的日期与你的目标客户群体的日常活动相冲突,这样他们才会有时间来参加你的庆典活动。

庆典活动的准备工作

在庆典活动之前,还需要做一些准备工作。首先,你需要制定一个详细的活动流程。流程中应该包括每个活动的开始时间和结束时间,活动地点以及参与者的名单等等。此外,你还需要准备好有趣的活动和游戏,吸引更多的客户参加你的庆典活动。最后,也别忘了准备一些小礼品或者折扣券,让你的客户在活动中感受到你的诚意和关怀,并且留下深刻的印象。

结论

总之,一个成功的开业庆典需要准备充分。通过制定一个详细的计划、选择好的地点和日期、准备有趣的活动和游戏以及提供一些小礼品或者折扣券,你可以获得更多客户的关注,让你的企业在市场上获得更好的曝光度和知名度,并且留下深刻的印象。

开业大吉!庆典欢聚!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>網(wang)友(you)問(wen)NewBing问題(ti),結(jie)果(guo)它(ta)上(shang)了(le)另(ling)壹(yi)個(ge)AI的(de)當(dang)。。。

前(qian)幾(ji)天(tian),世(shi)超(chao)刷(shua)到(dao)一个帖(tie)子(zi)。

有(you)个网友问 New Bing : 象(xiang)鼻(bi)山(shan)是(shi)否(fou)有纜(lan)車(che), New Bing 上网查(zha)了下(xia)後(hou)說(shuo) 有的,並(bing)給(gei)出(chu)缆车開(kai)放(fang)時(shi)間(jian)和(he)價(jia)格(ge)。

最(zui)后還(hai)強(qiang)調(tiao),坐(zuo)缆车可(ke)以(yi)欣(xin)賞(shang)到象鼻山的全(quan)景(jing),值(zhi)得(de)一試(shi)。

乍(zha)一看(kan), New Bing 回(hui)答(da)还可以吼(hou),一些(xie)必(bi)要(yao)信(xin)息(xi)它都(dou)给了,甚(shen)至(zhi)想(xiang)给妳(ni)種(zhong)草(cao)。

但(dan)一番(fan)考(kao)證(zheng)后,网友發(fa)現(xian) New bing 回答是錯(cuo)的。

AI 回答错這(zhe)种事(shi),大(da)家(jia)早(zao)見(jian)怪(guai)不(bu)怪了,但这次(ci)不同(tong)的是:

New Bing 答错的原(yuan)因(yin),在(zai)於(yu)它參(can)考的信息源(yuan)有问题——

信息源,居(ju)然(ran)也(ye)是个AI 。

根(gen)據(ju) Newbing 下方(fang)提(ti)供(gong)的参考來(lai)源,「 象鼻山提供缆车 」信息来自(zi)于一个知(zhi)乎(hu)賬(zhang)號(hao)。

而(er)这个账号,正(zheng)瘋(feng)狂(kuang)生(sheng)產(chan)大量(liang)的 AI 內(nei)容(rong)。

為(wei)啥(sha)这麽(me)说呢(ne)。

5 月(yue) 25 日(ri)这天,從(cong)下午(wu) 1 點(dian) 05 开始(shi), 20 分(fen)鐘(zhong)内他(ta)回答了 5 个问题。

不僅(jin)回答速(su)度(du)快(kuai),他还涉(she)獵(lie)賊(zei)廣(guang)。

上能(neng)给出泰(tai)國(guo)、日本(ben)旅(lv)遊(you)攻(gong)略(lve),下还熟(shu)知寵(chong)物(wu)訓(xun)練(lian),甚至了解(jie)果蛆(qu)生活(huo)習(xi)性(xing),还知道(dao)留(liu)置(zhi)看護(hu)筆(bi)试要考什(shen)么题。

字(zi)數(shu)大概(gai)都在 200 字左(zuo)右(you),回答的角(jiao)度也都挺(ting)全面(mian)。

说實(shi)話(hua),这背(bei)后要是一个真(zhen)人(ren)在操(cao)作(zuo),那(na)世超就(jiu)是来人间湊(cou)数的。。。

我(wo)把(ba)它的回答復(fu)制(zhi)到百(bai)度和谷(gu)歌(ge),也并未(wei)发现是搬(ban)運(yun)。

既(ji)然不是營(ying)銷(xiao)号,那根据經(jing)驗(yan),这种文(wen)案(an)口(kou)吻(wen)只(zhi)有 AI 能寫(xie)出来了。

目(mu)前知乎已(yi)经把百變(bian)人生禁(jin)言(yan),并在它所(suo)有回答下方貼(tie)出「 疑(yi)似(si) AI 」的提示(shi),也基(ji)本能坐实这就是一个背靠(kao) AI 的账号了。

所以整(zheng)件(jian)事就是 NewBing 被(bei)另一个AI 編(bian)造(zao)的答案给坑(keng)了。

你可以戲(xi)謔(xue)的说成(cheng): AI 吃(chi)到了同類(lei)拉(la)出来的狗(gou)糧(liang)。

但要世超看,这种事,將(jiang)来在AI 界(jie)内可能會(hui)被不斷(duan)发生。

講(jiang)一个案例(li)。

AI 行(xing)業(ye)有一种工(gong)作叫(jiao)標(biao)註(zhu)員(yuan),最簡(jian)單(dan)的一类就是给圖(tu)像(xiang)打(da)标簽(qian),比(bi)如(ru)标記(ji)下图片(pian)裏(li)的物體(ti)是汽(qi)车还是摩(mo)托(tuo)车。

打過(guo)标签的图片,相(xiang)当于有了参考答案,才(cai)可以拿(na)去(qu)给AI 進(jin)行训练,深(shen)度學(xue)习。

标注员的工作也能稍(shao)微(wei)复雜(za)点,比如做(zuo)摘(zhai)要。

前段(duan)时间,瑞(rui)士(shi)洛(luo)桑(sang)聯(lian)邦(bang)理(li)工学院(yuan)有一群(qun)研(yan)究(jiu)人员就請(qing)了 44 名(ming)外(wai)包(bao)员工,讓(rang)他們(men)给 16 篇(pian)論(lun)文做摘要。

结果你猜(cai)咋(za)地(di)。

研究人员最后用(yong)技(ji)術(shu)手(shou)段識(shi)別(bie)出有 33% 到 46% 的摘要,是用大型(xing)語(yu)言模(mo)型生成的。

原来有一些外包员工偷(tou)懶(lan),用 AI 幫(bang)他们生成摘要,然后用这批(pi)摘要用来训练 AI 。

他们是懂(dong)偷懒的。

雖(sui)然整个事件是学者(zhe)们做的一場(chang)实验,但从本質(zhi)上说,这不也是一起(qi) AI 吃到同行拉的狗粮的故(gu)事么?

我認(ren)为这可不是个好(hao)兆(zhao)頭(tou)。

要知道大语言模型非(fei)常(chang)复杂,它需(xu)要的训练数据極(ji)其(qi)龐(pang)大,也是關(guan)鍵(jian)所在。

不管(guan)是書(shu)籍(ji)还是网絡(luo)上发布(bu)的帖子,文章(zhang),这些由(you)人类創(chuang)造的作品(pin), 因为自然、幹(gan)凈(jing)、质量高(gao),對(dui)正在長(chang)身(shen)体的 AI 来说,就是一个营養(yang)拉滿(man)的训练语料(liao)庫(ku),

前段时间为什么 reddit 要对 API 收(shou)費(fei),就因为上面数以萬(wan)計(ji)的帖子,对 AI 公(gong)司(si)来说就是一个极具(ju)有价值的人类寶(bao)库,它不想被白(bai)嫖(piao)。

所以在未来一段时间,不仅网络上AI 生成的内容会越(yue)来越多(duo),而且(qie),会有越多的内容创作者和平(ping)臺(tai)认识到数据的价值,开始对内容进行收费。

这就意(yi)味(wei)著(zhe),以后训练AI 时,语料库会不可避(bi)免(mian)来自于它们的前輩(bei)。

这个趨(qu)勢(shi)下,会发生啥呢?

世超在网上搜(sou)羅(luo)一圈(quan),发现前段时间就有英(ying)国和加(jia)拿大学者研究了这个问题,并为此(ci)发布了一篇论文。

简单概括(kuo)就是,这种情(qing)況(kuang)会導(dao)致(zhi)AI 越学越退(tui)步(bu),他们稱(cheng)为 Model Collapse 「 模型崩(beng)潰(kui) 」,

一旦(dan)模型出现崩溃,它的瓦(wa)解速度会非常快, AI 会迅(xun)速忘(wang)了他们最开始学的大部(bu)分内容,错誤(wu)也会越来越多。

说简单点, AI 会开始记不住(zhu)東(dong)西(xi),并且瞎(xia) tm 回答。

这就意味着AI 智(zhi)商(shang)会迅速崩塌(ta),一代(dai)更(geng)比一代蠢(chun)。好比一張(zhang)图片被人们轉(zhuan)来转去,高清(qing)無(wu)碼(ma)總(zong)会成了爆(bao)漿(jiang)表(biao)情包。

不过,比起AI 和人类未来,我更擔(dan)心(xin)人类自己(ji)。

因为「 AI 越练越蠢 」说法(fa)建(jian)立(li)在「大部分 」训练数据来源于前辈的情况,且忽(hu)略 AI 未来可能会具備(bei)「识别 AI 文本 」的能力(li)。

而有个很(hen)殘(can)酷(ku)的事实是,互(hu)联网上 AI 生成的内容会越来越多,人类宝库会被逐(zhu)漸(jian)汙(wu)染(ran)。

那有沒(mei)有一种可能,就像那些网络流(liu)行语一樣(yang), AI 作品、文案、图片也会逐渐融(rong)入(ru)我们日常溝(gou)通(tong)方式(shi),甚至让我们无法離(li)开。

长此以往(wang),人类是否会被「 馴(xun)化(hua) 」。从说话习慣(guan)到思(si)考方式,再(zai)到行为邏(luo)輯(ji),会不会受(shou)到一定(ding)的影(ying)響(xiang)。

我想,这可能要打一个问号了。

撰(zhuan)文:刺(ci)猬(wei)编辑:莽(mang)山烙(lao)鐵(tie)头 封(feng)面 :三(san)狗

图片、資(zi)料来源:

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发布于:内蒙古赤峰喀喇沁旗