开云网址·(中国)官方网站人工智能用于 SEO 内容创作：LinkedIn、CNET 和 The Verge 等 5 个网站真实案例内容创作的 5 个真实案例，展示了 LinkedIn、CNET、Bankrate 等公司使用 AI 以提高内容生产效率，也更深入地让人们了解 AI 在 SEO 领域的应用现状。

　　：LinkedIn 通过结合 AI 写作和人类贡献的模式，每月吸引 150 万次访问，估计在美国

　　生成了 141，855 篇 AI 撰写文章。这些文章通过 AI 启动对各种话题的讨论，然后由 LinkedIn 社区的专家视角和贡献进行增强。Bankrate：Bankrate 是一个专注于提供个人理财建议的大型联盟网站，每月访问量达 2000 万次。它采用 AI 撰写内容的模式，并结合人工编辑和事实核查，已发布了 213 篇 AI 撰写的文章。Bankrate 属于 YMYL（你的钱你的生活）行业，面临 Google 更严格的内容质量标准。

　　的技术评论网站，每月访问量达 2500 万次。CNET 使用 ChatGPT 协助生成的内容，估计已撰写了 70 篇 AI 文章。尽管受到一些批评，但 CNET 仍在尝试 AI 内容生成。TV 2 Fyn：TV 2 Fyn 通过 ChatGPT 进行 SEO A/B 测试，进行了 46 次 AI 生成标题的测试，显示出 AI 在标题创作中的效率和吸引读者点击的有效性。

　　The Verge 的讽刺 AI 文章：The Verge 进行的实验显示，即使是 AI 生成的非正式内容，也能在 Google 搜索结果中排名良好，这彰显了网站

　　和内容质量在搜索排名中的重要性。这些案例表明，AI 在内容创作中的应用多种多样，取决于平台的权威性、人工与 AI 的合作、内容的准确性和质量，以及对 Google 不断演变的算法的适应。尽管 AI 在内容生成中展现出高效性，但在使用 AI 写作时开云网址，维护伦理标准和人工监督仍然至关重要。

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　　2024年将标志着人工智能技术迈入改善我们日常生活的新阶段，LinkedIn首席运营官DanShapero在接受采访时透露了他的看法。在这次采访中，Shapero强调了LinkedIn对人工智能技术在求职过程中的重要性，并预测了AI将在各个方面为我们的生活带来便利。人工智能将成为推动未来创新和生活便利的重要力量，但也强调了对这一技术的负责任、道德和公平应用。

　　全球网络安全公司FortinetAI推出了一款名为FortinetAdvisor的生成式人工智能助手，这一举措将加速威胁调查和处理的过程。FortinetAdvisor的首个版本将帮助支持和指导安全运营团队，使其能够比以往更快地调查和解决威胁。”EnterpriseStrategyGroup的杰出分析师和研究员JonOltsik表示。

　　根据韩国Naver的云计算和人工智能部门首席执行官的表态，该公司预计在未来三年内，其出口将至少翻一番。NaverCloud的AI服务具有易于定制的特点，可迎合中国和美国以外地区买家的需求。”他指出，相对于美国和中国的全球标准，Naver提供更符合本地需求的解决方案，为客户提供了更多选择。

　　被许多人认为是范围最广、准确性最高且输出惊人写实效果的AI图像生成器之一的Midjourney，现在解决了其主要缺点。Midjourney网站截图Midjourney原本运行于Discord社交媒体平台，这带来了一些用户界面和整体用户体验上的特殊性，使注册过程和模型的实际使用变得复杂，这可能会让一些人对使用该工具望却步。其他AI图像生成器，如GoogleImagen2和DALL-E3，已在输出的真实感、对更长提示的解释可靠性以及图像中文本的处理方面赶上Midjourney，但预计Midjourney将在即将发布的v6版本中再次向前迈进，预计将在圣诞节前发布。

　　人工智能、大数据等新技术的出现，不仅可以提高我们的工作效率，解放双手，同时还能化腐朽为神奇，将消失的声音通过技术手段重现，让人们有机会重温经典。喜马拉雅利用专有的人工智能和大数据技术对数据进行深度学习，建立了基于人工智能的发现和推荐机制和智能标签系统，丰富了音频内容形态，提高了用户体验，引领了行业潮流。积极探索新技术为平台赋能，喜马拉雅率先开启了音频行业的“AI”之路，有效推动了“未来创作”时代的到来！

　　Expedia旅游网站日前宣布，将进一步整合人工智能技术，旨在让用户在其平台上进行全面的旅行搜索，摆脱对外部搜索引擎的依赖。该公司计划通过利用大数据和机器学习，根据用户的过往旅行经历，为其推荐个性化的旅行目的地，以吸引更多直接流量。Airbnb于11月收购了由人工智能驱动的旅行规划初创公司Gameplanner.AI。

　　根据来自博林格林州立大学的研究，生成式人工智能在确定图像来源方面存在模糊边界，但研究发现人们在潜意识中更偏好真正的人类艺术。博林格林州立大学的工业和组织心理学博士候选人安德鲁·萨莫与杰出研究教授斯科特·海豪斯共同发表了一项关于AI与人类艺术对比的研究，该研究发现人们通常无法区分AI和人类艺术，但他们更偏好后者，即使无法解释原因。研究人员在论文中讨论的一种解释是大脑可能会察觉到由AI创造的艺术中微小的差异。

　　美国联邦贸易委员会周二表示，RiteAid被禁止使用人工智能面部识别来遏制入店行窃，为期五年。根据FTC的指控，该药品连锁公司未能在数百家店内使用面部识别技术时实施合理程序，防范对消费者的伤害。司法部宣布起诉RiteAid，指控其在阿片类药物流行期间填写数十万张“存在明显红旗”的受控物质处方。

　　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,特别适用于野外场景。

　　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次约会开云网址。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以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开云网址。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，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。

　　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。