分析网站，应该做为一个SEO人员每天都要做的事情之一...昨天在吃饭的时候，听一个同事，讲了一个乞丐的故事，一个曾做做为一个白领的人，为了生活下海乞讨，这个一听很新鲜吧，有好的工作不做去乞讨？为什么呢？我来给大家讲一讲，这个乞丐在乞讨的时候一个月可以挣两万多元，并且

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　　各位村民好，我是村长每个人都想提升自己的收入赚更多的钱，尤其是对多数收入在10万以内的普通人来说。每个月能多赚个三四千块钱，就能改善自己的生活，就能满足自己各种消费的。那么作为普通人，想要提升收入，无非就三种手段。到底哪一种适合普通人，以及需要注意些什么呢?今天村长就和大家一起来交流一下。01在主业上获得更大的突破绝大多数都是打工人，

　　由普林斯顿大学、佐治亚理工学院、艾伦人工智能研究所和IIT德里的研究人员团队进行的最新研究发现了多种提高网站在人工智能搜索引擎中可见性的方法。这些优化方法成功使较小、排名较低的网站的可见性提高了115%Kaiyun官方网，使它们能够超越通常在搜索结果顶部占据主导地位的大型企业网站。这项研究似乎表明，SEO最终将演变为GEO，以在下一代AI搜索引擎中竞争。

　　微博话题人类历史上第一条手机短信”上了热搜榜。人类历史上第一条手机短信来自诺基亚，时间是1992年12月，短信内容只有简简单单的一句话：MerryChristmas。当时的诺基亚仍然坚信自己的塞班系统能够抵挡住任何竞争对手的冲击，但事实证明，塞班系统以及后来的WindowsPhone系统都没有成功，昔日手机巨头最终走向没落。

　　一位00后学生在校园里看到了一则关于白血病患者的求助信息。看到这条信息后，这位小伙涌起了强烈的同情和责任感，决定捐献造血干细胞。人的身体有三个部位生产和储存造血干细胞，第一个部位是骨髓有一部分是外周血，第三种就是新生儿脐带血里有大量造血干细胞，我们叫它脐血干细胞。

　　快科技12月13日消息，今日晚间，理想汽车CEO李想在微博发文曝光理想汽车三大风险，并称这三个里的任何一条，都会造成理想汽车快速死亡。”这三大核心风险分别为：1、不再以用户价值为先；2、不再以共创共识作为组织协作基础；3、不能实事求是，不能知错就改。李想还表示，内部有一套新的评判事情（包含产品、技术、商业、组织等）是否做对的衡量准则：第一，内部�

　　继在知识领域明争暗斗后，B站和抖音在付费视频上又开始了新的一轮“较量”。今年11月，抖音开启付费短视频内测，创作者可将自己的视频内容“升级”为付费版用户需要付出相应抖币才能解锁全部内容，这一举动被用户调侃为“花钱刷短视频”“抖音帮我戒网瘾”。在UP主层面，如何在维持日常更新的同时平衡付费视频的比重，并保证内容的质量，以及避免侵权，或许才是入局者需要认真考虑的问题。

　　「高端」的开源，往往采用最朴素的发布方式。MistralAI在X平台甩出一条磁力链接，宣布了新的开源动作。这篇报道还提到，ArthurMensch表示「虽然公司尚未赚到任何钱，但预计这种情况将在年底前发生改变，因为该公司准备了一个新平台，供客户访问其人工智能模型。

　　最近，AI视频生成领域可以说是迎来了一波小爆发，前有明星产品RunwayGen2，后有黑马Pika1.0爆火，随着越来越多的玩家和产品涌入AI视频赛道，视频创作的门槛似乎越来越低了。今年圣诞节就有不少网友用Pika1.0整活，kaiyun登录入口登录生成了各种脑洞大开的AI圣诞老人。虽然整个制作流程没有想象中简便，调试的过程比较繁琐，没法在短时间内一比一还原脑海中的画面

　　12月26日，浙江宁波的谷先生经历了一次不寻常的导航事件。原本打算通过车载导航前往附近的充电站，不料却被导航引导至墓地。谷先生表示，自己多次尝试使用导航，但每次都指向同一墓地，让他感到非常困惑。最终，谷先生放弃了使用导航，选择寻找其他途径找到充电站。事后，他联系了导航系统的客服部门，客服建议他到附近的4S店进行检测，猜测可能是导航系统出现�

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　　Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

　　ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在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。

　　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。

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　　LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 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。

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　　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），kaiyun登录入口登录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结果表明，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。

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