别人SEO优化成功的站点绝对不是偶然，而是其网站在SEO各方面的细节都做的非常到位，这才有了今天的排名成绩，那么对于新站的我们，如何才能够和他抗衡甚至超越这样的竞争对手呢，小编总结了我多年来的SEO经验，和大家探讨!其实在优化的时候，大多数的人都想着一口可以吃成胖子，因
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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%，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。
前有腾讯视频《美颜大师》低调上线，后有《我是大美人》即将全新归来，沉寂已久的美妆节目在Q4尾声似乎又有新生之态。就这两档节目言，前者代表的是当下美妆节目的新趋势，后者代表的是经典美妆IP的焕新。无论是主打科普的1.0时代从种草到购买商业链路的初步探索是注重综艺效果的2.0时代带货内容与方式的多元与有趣，亦或是当下以竞技为核心看点的3.0时代为品牌方
2023 年快手最热城市有哪些，它们爆火后的现状；“科目三”“显眼包”，这些梗在快手被更多人知晓；这一年暖心热点回顾，警察游客共撑一把伞等温馨画面再度浮现；谈及回顾过去和面对未来，这些创作者给到了他们的答案……近日，快手热点联合央视新闻新媒体，新华社客户端等多家媒体，发布回顾 2023 年的系列短片，聚焦过去一年的新闻大事件、话题人物、热梗等。多
回顾2023年，各内容平台上内容多元且丰富，全年的热梗频出。克劳锐特意梳理了2023年互联网内容平台大事件，提炼出10个关键词，带你回顾2023年内容平台的热梗、热门内容和热门形式。以上为本篇的10大平台热点关键词，你觉得哪个给你印象最为深刻?欢迎评论区留言你的看法。
2023年是稳中求进的一年，有无数温馨感人的瞬间，也有无数激动人心的时刻。在时代浪潮的前沿，在国家大事的一线，在大众生活的身边，海尔科技创新始终同频共振。在海尔的“生态雨林”中，更多的科技突破在孕育，更多的高科技产业在成长。
阅文集团与澎湃新闻联合发布了《2023网络文学十大关键词》，种田、考研、无CP、坐忘道、全员上桌、智商在线、非遗、AI金手指、短剧、霸总全球化等热词榜上有名。这些关键词展现了2023年网络文学发展的重要变化和趋势特点。网络文学正在成为中国文学发展的新方向和新使命。
《2023腾讯娱乐白皮书》发布。音乐篇提纲挈领地回顾华语乐坛一年来的发展。2023就要结束了，我已经开始怀念它。
犹他州居民DavidBruns的网站Exceljet自2012年起一直是一个成功案例，专注于帮助用户导航使用MicrosoftExcel软件的网站。然到了2022年末，网站访问量开始下滑，随后持续下降。」「比如，我偶尔会问它：你会如何在Excel中解决这个问题？
2024年即将来临，站在2023年的年末，你会如何回忆这一年?12月27日，支付宝平台发布《2023支付宝年度发现小报告》，多巴胺经济、万事打卡、小攒青年、AI“巷战”等成十大年度关键词:热门演出90%的票半分钟抢空、每月超200万人上支付宝打卡……支付宝作为每天数亿人次登陆的国民级App和数字生活平台，从平台数据可窥见这一年普通人生活状态的切片和为生活所做的一点美好的
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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。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以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、选择不同人物形象与个性,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。
3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
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。
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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