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seo时间模型方案直播_网站seo最新优化方法(2024年12月全新视觉)

内容来源:特快SEO所属栏目:导读更新日期:2024-12-01

seo时间模型方案

LLM 缩放的极限在哪里?Dario Amodei 的回答是我听过最有逻辑和层次清晰的,Lex Fridman 最新五个小时的播客,采访了 Anthropic CEO 还有其团队,信息密度极高,强烈推荐𐟑€ Dario 对 LLM Scaling 限制的基本立场是 - 他认为在人类水平以下不存在明显的上限/天花板; - 不同领域可能存在不同的上限:例如他熟悉的生物学领域,可能还有很大提升空间;在物理材料、人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限; 1、潜在的限制因素包括 a)数据限制:互联网数据量有限,且存在质量问题,例如重复、SEO 还有接下来 AI 生成的同质化等等 - 可能的解决方案包括合成数据生成; - 自我对弈学习(类似 AlphaGo Zero); - 思维链(chain of thought)和自我反思的方式合成推理数据,例如 OpenAI o1; b)计算资源限制:当前前沿模型公司投入规模约 10 亿美元量级,但很快就会扩大规模 - 2025年:几十亿美元,例如 xAI 的集群 - 2026年:超过百亿美元 - 2027年:可能达到千亿美元规模,后面再扩大就存在经济效益递减的问题了,Dario 预计 AGI(全面超过人类专家水平的 AI)的时间点就在 2027 年; C)人类社会限制:某些领域的限制可能来自人类社会体系,如药物开发的临床试验系统 2、现在前沿模型都在主攻软件任务,而且发展迅速: - SWE-bench(软件工程任务)从年初的 3-4% 提升到目前的 50%; - 预计一年内可能达到 90%;如果当前趋势延续,几年内可能在某些专业领域超越人类水平; — Dario 提到的我很有感悟的两个方面: "My strong instinct would be that there's no ceiling below the level of humans. We humans are able to understand these various patterns." 我强烈的直觉是,在人类水平以下不存在上限,我们人类能够理解这些各种各样的模式。言下之意,AI 完全能学会这些模式; "If I look at an area like biology... you have whole departments of folks trying to study the immune system or metabolic pathways, and each person understands only a tiny bit, a part of it, specializes. And they're struggling to combine their knowledge with that of other humans." 当我看看生物学领域 ... 你会发现整个系里的人都在研究免疫系统或代谢通路,而每个人只理解其中很小的一部分,都是专门化的,他们还在努力将自己的知识与其他人的知识结合起来。 但 AI 具有全局视角,可以同时处理和关联大量信息;能跨领域整合,不受限于单一专业背景;无偏见关联,可以发现人类可能忽视的关系模式。AI 可以同时追踪多个研究路径,并且能够模拟和分析复杂的生物系统 。。。 这个观察揭示了一个重要趋势:AI 不仅是研究工具,更可能改变科研范式;未来的突破可能来自 AI 对复杂系统的整体性理解;AI 可能帮助打破现有研究中的"专业孤岛”𐟤”indigo的微博视频

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外贸B2B建站:SAAS平台的10大优势 SAAS外贸B2B建站平台以其高效、便捷和安全的特点,成为外贸企业的优选解决方案。以下是其十大优势的详细介绍: 𐟚€ 快速响应市场:SAAS平台允许企业迅速搭建专业外贸B2B网站,无需从零开始,大大缩短建站周期,快速响应市场变化,抓住商机。 𐟒ᠨ𐷦팓EO友好:内置的谷歌搜索引擎优化功能,如友好的URL结构、meta标签设置和图片alt属性等,有助于提升网站在谷歌搜索结果中的排名,增加曝光度和潜在客户访问量。 𐟓ˆ 成本效益显著:SAAS外贸建站模型有效降低了企业在建站、运维和升级方面的成本,使资源得到更合理的利用,特别适合预算有限但追求高效运营的外贸企业。 𐟔砦Š€术门槛低:提供简单易用的可视化编辑工具,无需专业技术背景,业务人员也能轻松上手,实现网站内容的快速更新和维护。 𐟌 全球化服务支持:支持多语言、多货币和多时区设置,帮助企业轻松跨越文化和地域障碍,拓展全球市场,实现全球化运营。 𐟚€ 打开速度快:采用先进的CDN加速技术和优化的服务器配置,确保网站在全球范围内的快速访问,提升用户体验和转化率。 𐟔’ 数据安全可靠:拥有完善的数据备份、加密和防火墙等安全措施,确保企业数据的安全性和隐私性,降低数据泄露风险。 𐟓Š 功能模块化:集成了多种外贸业务所需的功能模块,如产品展示、客户管理和数据分析等,企业可根据实际需求选择启用,灵活应对市场变化。 𐟔„ 持续更新迭代:根据市场和技术发展,定期更新功能和服务,确保企业网站始终保持最新状态,提升竞争力。 𐟓ž 便捷询盘系统:提供高效的询盘系统,客户无论在哪个页面都能轻松发询盘。 综上所述,SAAS外贸建站平台以其成本效益、快速响应市场、谷歌SEO友好、便捷询盘系统、打开速度快、技术门槛低、功能模块化、数据安全可靠、持续更新迭代以及全球化服务支持等十大优势,为外贸企业提供了一个高效、便捷、安全的在线业务平台,助力企业在全球市场中脱颖而出,实现业务增长和可持续发展。

如何用博客题目轻松搞定SEO? 最近发现了一个超棒的SEO小技巧,特别适合那些和我一样喜欢写博客的小伙伴们。自从coze改版后,我发现大家好像都搜不到我的workflow了,于是我决定分享一个替代方案。 这个方法的核心就是输入你的博客题目,然后系统会自动帮你搜索这个题目下的前十名结果。更棒的是,它还会根据这个题目再联想出两个相关的题目,并把它们的搜索结果也一起返回给你。这样一来,你的文章就能从不同的视角呈现,更容易吸引流量。 这个方法采用的是当下最先进的Claude3.5模型,写出来的文章质量杠杠的。具体操作也很简单: 输入你的博客题目 系统会自动搜索并返回前十名结果 系统还会联想出两个相关题目,并返回它们的搜索结果 这样一来,你的文章就能从多个角度呈现,风格和结构都会与众不同,更容易获得流量。赶紧试试吧!𐟓ˆ

Seoripul树屋:首尔的宁静之家 𐟌𓊤𝍤𚎩斥𐔧‘ž草洞的Seoripul树屋,以其丰富的Seoripul植物而得名。这个地点介于首尔教育大学和京釜高速公路之间,周围有来自云涟山的水流。雨季时,附近的镇子常常被浓雾笼罩。尽管江南地区的住宅多为公寓或综合楼,但这个区域却以单户住宅为主,营造出一种宁静的氛围。 房屋作为城市的基本单位,同时也是一个小城市和宇宙。共享的价值观聚集成一个镇子,镇子再聚集成一个城市。在第一次会面时,客户带来了一个纸板模型来解释他们的想法。这个模型有独立的楼层,看起来像是垂直和水平堆叠的积木。客户的解释也是像垂直堆叠的积木,讲述了家庭生活方式如何转变为独立的区域。 设计基于分配独立的区域空间和构成关系的密度。房子没有客厅,也没有任何作为房子中心的空间。而是将公共空间分为大厅、图书馆等。连接和分割的空间聚集形成房子,房子成为城市的一个组成部分。 这所房子呈L形布置,朝西南开放。南面和西面的高墙给人一种庭院房屋的印象和功能。临街的立面给人一种封闭的印象,但裸露的木结构和背后的花园给人一种对内部的幻想,并为景观增添了活力。 自由平面,自由剖面 — 堆叠的积木可能需要像拼图一样在未来进行改变。我们需要一种灵活的结构方法来适应这些积木和拼图。通常,形式是跟随功能的。但形式并不总是跟随功能。形式和功能各有其优势,有时功能也会跟随形式。Seoripul树屋采用了RC(钢筋混凝土)和木材的混合结构。 第一步是用氟聚合物完成的钢筋混凝土的坚固壳体结构,中空到两层高。第二步是由重木构成的二楼楼板的搁栅。从墙到墙连接的搁栅始终是自由平面的良好基础。一楼和二楼的轻木框墙是根据当前需求组成的,但可以随时重新调整。虽然灵活性不如墙体,但楼板可以根据后续需求进行调整。这使得在设计平面和剖面时具有自由度。由RC和木材构成的混合空间让用户体验到灵活的空间和材料及结构的独特性。 设计方:Soltozibin Architects 项目规模:299㎡ 设计时间:2020年 建筑摄影:Yoon Joonhwan

营销必备!必备技巧揭秘𐟔 𐟓š 自从我踏入职场以来,经历了各种类型的市场营销:数字营销、内容营销、社交媒体营销、线下营销……从跨境小企业到本土500强企业,积累了不少经验。今天,我想和大家分享一些做好市场营销的关键技巧。 Marketing的类型 SEO:通过优化网站和关键词,提升在搜索引擎中的排名。 内容营销:以受众为中心,提供有价值的内容,目的是产生商业转化。 付费广告:简单来说,就是在网络上投放广告。 社交媒体营销:利用社交媒体平台触达用户。 KOL红人营销:通过特定媒体平台或社群,利用KOL的影响力影响潜在顾客。 Marketer必备的能力素养 不断学习 𐟓– 作为一个营销人,不断学习是关键。你需要掌握专业的技术能力和行业知识,不断更新你的工具箱。比如,早期做广告时,Google Analytics和Adwords是必备的工具。针对不同类型的市场营销,使用的工具也不同,根据自己的需求去寻找相关的学习资源。 掌握目标受众 𐟎 市场营销和销售的区别在于:销售是站在公司的立场把东西卖给消费者;市场营销是站在消费者的立场把东西卖给消费者。因此,在做市场营销计划时,要考虑谁会对你的产品或广告感兴趣。锁定目标客群最好的方法是建立User Persona,再以此为目标客群模型来规划营销方案。 数据分析 𐟓Š 每一个营销活动都要追踪成效。比如,广告的点击率有多少?每一个点击花费多少?广告点击率低是因为广告内容不够吸引人,还是因为找错目标客群?或者在社交媒体平台上发布新内容后,互动率、分享数是多少?增加了多少粉丝?不断地追踪数据并调整策略,会有效提升你的实操能力。 逻辑思维和数学头脑 𐟧  每一个营销方案都是基于对市场的分析、预算分配以及可行性等要素规划的。面对领导的质疑时,每个部分都要经得起推敲,这离不开清晰的逻辑思维能力。数学头脑则体现在预算使用分配上:哪个营销渠道花费不少但没什么成效?哪个表现优异可以增加预算? ✨ 市场在不断变化,如何做好市场营销,从预算分配、策略规划到后续数据追踪及分析,都是一门学问!

商业分析专业如何培养你的商业思维? 商业分析专业,听起来有点高大上,但其实它培养的是一种非常重要的能力——商业思维。这种能力不仅仅是理论知识,更多的是一种对商业世界的敏感度和洞察力。下面我来聊聊这个专业到底在培养你什么。 Marketing领域:数据驱动的营销策略 𐟓Š 流量分析:比如你在电商平台或者社交媒体上看到的数据,用Google Analytics来分析流量来源和转化率。简单来说,就是看看大家是怎么找到你的,以及他们是否对你的产品感兴趣。 客户分析:用RFM模型和K-Means聚类来细分客户,研究客户流失的原因,用CRM工具(比如Salesforce)来管理客户关系。说白了,就是了解你的客户,知道他们喜欢什么,不喜欢什么。 产品分析:跟踪用户与产品的交互数据,设计并执行A/B测试,评估产品功能迭代的效果。这就像是产品的医生,不断优化和改进,让它更符合市场需求。 数字营销:制定Campaign策略,优化SEO表现,分析广告投放数据(比如Google Ads)。简单来说,就是通过数字手段来推广你的产品和服务。 Finance领域:金融背后的逻辑 𐟓ˆ 简单计算:比如货币时间价值、NPV和IRR的计算,债券现金流的预测,汇率换算。这些看似简单的计算,但在实际工作中却非常重要。 财务报表:资产负债表、利润表、折旧摊销等都是基本功。你得知道这些报表背后的逻辑,才能更好地理解公司的财务状况。 风险管理:了解不同类型的金融风险,比如信用卡公司和汽车贷款公司面临的风险。在面试前,最好对具体行业的风险有所了解。 商业模式:了解公司的收入来源、用户画像和销售渠道。这就像是公司的商业模式诊断书,帮助你理解公司是如何赚钱的。 估算题:在case interview中比较难的一类题型。比如估算美国有多少台正在使用的苹果手机,或者有多少线下Apple Store。这些问题需要你运用top-down和bottom-up的方法来求解。 总结:商业思维的培养 𐟧  每个商业分析项目都会教你一些Marketing Analytics和Finance的基础知识,但面试中最重要的是对具体行业的理解。你可以通过准备case interview来培养商业思维和分析问题的框架。记住,商业思维不仅仅是理论知识,更多的是对商业世界的敏感度和洞察力。

RAG新体验!引用BUD文件 又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG(检索增强生成),这次能引用BUD(资助企业出海发展计划)的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”,意思是大语言模型在回答用户问题之前,先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料,再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术,它会找相似度高的内容。就像做SEO时,我们会在文中加入很多相关词,就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件,全部通过Embedding放进了向量数据库(Pinecone)。每次回答时,你会看到它引用哪份文件,详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。 另外,由于BUD有分内地及自贸区,所以在回答前,先用GPT-4检查地区,再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗?”它能理解大马是代表马来西亚,会引用自贸区的申请文件回答。 这周做了两个RAG,学到了什么呢? RAG的盲点:当回答一些假设性问题,而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候,它倾向于False Positive,回答可以。比如,对于“公司允许在办公室喝咖啡吗?”如果文档明确说可以,模型回答“可以”,这就是True Positive。 模型正确地给出了否定的回答,且文档资料中确实支持这个答案。比如,对于“公司允许在办公室抽烟吗?”如果文档明确说不可以,模型回答“不可以”,这就是True Negative。 模型给出了否定的回答,但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如,对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗?”如果文档中说可以,但模型回答“不可以”,这就是False Negative。 模型给出了肯定的回答,但文档资料中并没有明确支持这个答案,甚至可能是错误的。比如,对于“公司允许带文件回家工作吗?”如果文档中没有明确提到这一点,但模型回答“可以”,这就是False Positive。 改进的方法是,针对这些边缘情况补充额外文件,或直接将规则写入System Prompt。

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