公告称，1688于2022年5月9日发布了《2022年1688消费品现货商品成长升级》通知。同时，为降低商家在平台经营的理解成本及提高经营效率。针对围绕商品生命周期，故1688数字营销“营效宝”-“智能营销方案”下的货品成长，针对“商机品专属流量包”订购入口进行下线日（含）前用户订购“商机品专属流量包”，于商品成长规则更新后不再享受商品力积分加分，其他服务不受影响。方案包内推广商品，依据1688平台商品成长的通用规则进行积分。2022年7月5日起1688数字营销将下线“商机品专属流量包”订购入口，不再支持未订购的商家进行方案包订购;已开通自动追加投放功能的商家在满足自动追加投放条件的基础上继续自动追加投放。用户也可自行前往“我的方案”-“当前方案”关闭自动追加投放功能（方案包订购入口下线后将无法重新订购）。
本次功能调整不可能影响已订购商家的方案包的继续投放，开通自动追加投放功能的商家在满足自动追加投放条件的基础上将继续自动追加投放，用户也可自行前往“我的方案”-“当前方案”关闭自动追加投放功能。
苹果中国商城近日上架了一款来自贝尔金的BOOST↑ChargeProFlexUSB-A转USB-C连接线周。这款连接线具有耐久性和灵活的充电体验，可提供长达30倍的耐用性，防止磨损和缠结。该款连接线的USB-C端口宽度为0.8厘米，USB-A端口宽度为0.3英寸，重量为54克，适用于部分iPhone15/Pro机型用户反馈的USB-C端口不兼容苹果有线CarPlay的情况。
元！苹果首次开卖USB-A转USB-C数据线是第一款使用USB-C充电的苹果手机，但是在此之前，苹果还是有不少包括MacBook、iPad和AppleTV在内使用USB-C充电的设备。但是苹果官方一直都没有上架销售常用的USB-A转USB-C数据线发布之后，苹果才在官方商店中上架了这一数据线。有意思的是，贝尔金这个品牌也有自己的旗舰店，在其京东旗舰店上，1米的USB-A转USB-C数据线元。
作者：JenniferZhang，中华区总裁对出海企业来讲，比获取流量更难得是如何获取并有效运营真实的海外流量。我曾在一个公开演讲中，和大家伙儿一起来分享过一个亲身经历的关于DairyQueen的故事：我的一位美国高中同学，他家有一个传统的家族习惯：在每年生日当天，全家要一起去DairyQueen庆祝。之后带着丰富的行业和管理经验，先后加入戴尔和奥美，担任DigitalMarketing相关的管理职位。
支付宝首页新增了三块核心场景固定流量“入口”，用户在支付宝首页点击卡片即可进入短视频信息流，或立即进入“消费圈”商品卖场，享受优惠购物。把新增的固定卡片入口置于仅次于首页宫格的首屏核心位置，显而易见，支付宝对内容创作者和商家经营的流量开放正在持续加大。据支付宝生活号运营负责人透露，过去半年，生活号的入驻账号数增长超10倍，日均作品上传
很多人一直都没有搞明白，赚钱的基本逻辑是什么，当然这也是我一直在摸索的。许多人今天做淘宝无货源，明天搞抖音直播、后天做私域团购，一直疲于在各种项目之间来回穿梭。有的人运气好的确赚到了一些钱，而有的人折腾了几个项目都没有赚钱。但是内心却一直认为是自己没有碰到好项目，错过了所谓的风口。但事实上并非如此，因为对那些持续赚钱的人和项目来
DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。
Auto Seduction AI:1号AI搭档，让你的约会聊天事半功倍
Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能能创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更加多的约会回应。用户都能够使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。
vx.dev:开源、低成本的v0.dev替代品,可自定义且与GitHub无缝融合
vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。
Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识，并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上，能够深入了解您，同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术，保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能，可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段，正在接受早期访问请求。
ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
What You See is What You GAN:高保真几何渲染
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选不一样人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有非常出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估根据结果得出，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。