Vine是一款曾在2017年关闭的热门应用程序，如今在近九年离线后，以某种方式重新回归。 Twitter的创始人杰克·多尔西和早期Twitter员工埃文·汉肖-普拉特（也叫Rabble）合作开发了一款受Vine六秒短视频格式启发的新应用。 这款新应用名为DiVine。 CBC Kids News的贡献者扎克·莫林分享了一些背景信息： Vine于2012年推出，几个月后被Twitter收购。 这款应用帮助开创了短视频分享的先河，为像TikTok这样的平台铺平了道路。用户可以创建、上传并浏览短视频。 在鼎盛时期，Vine拥有2亿用户，并促成了至今仍受欢迎的明星诸如肖恩·蒙德斯、洛根·保罗和大卫·多布里克的崛起。 然而，由于财务问题以及Snapchat和Instagram等其他社交平台引入新的视频功能而增加的竞争，Vine于2017年关闭。 尽管如此，忠实粉丝仍然在YouTube和TikTok上欣赏Vine的合集视频。 那么，什么是DiVine？ 与Vine类似，DiVine提供循环播放、长度限制为六秒的短视频，还收录了超过10万条Vine的存档视频。 DiVine具有一些独特的功能。 首先，用户拥有自己视频的所有权，平台不使用算法决定观众观看哪些视频，正如DiVine官网所述。 此外，DiVine禁止AI生成内容。 公司在一份新闻稿中表示，他们的目标是远离“AI庸脂稔粉”，复兴“由真实人类创作的真实内容”。 为了维护这些标准，DiVine计划对疑似AI生成的视频进行标记，并禁止其发布。 目前，DiVine处于测试版阶段——有限用户预览的前期版本。 公司尚未宣布何时在加拿大推出DiVine。 有更多问题或意见反馈？请使用下方的“发送反馈”链接。⬇️⬇️⬇️ 图片版权：DiVine，由Philip Street设计
Vine复兴：推出DiVine，全新6秒短视频应用，灵感来自Vine
SK电信的人工智能芯片部门Sapeon已与半导体创业公司Rebellions合并，此举被预计将显著提升他们在快速增长的半导体及人工智能行业中的影响力。这次合并打造了一个估值超过1兆韩元（约7
随着人工智能（AI）持续改变消费者行为，美国零售商正迅速调整策略，以在由AI驱动的购物环境中保持可见性和竞争力。今年假日季，线上销售预计将达到2530亿美元，其中大部分仍来自传统搜索方式和直接访问网站。然而，像ChatGPT和谷歌的Gemini等新兴AI平台通过提供个性化的产品建议和购物选择，逐渐赢得用户的青睐，这些都借助对话界面实现。 这种向AI驱动购物的转变促进零售商重新思考其数字营销和内容策略。过去，许多企业大量投入在谷歌、Meta等主要平台的搜索引擎广告上，以吸引线上购物者的注意力。而生成式AI的崛起推动了一种新方法——生成引擎优化（GEO）。GEO专注于为AI爬虫和算法量身定制内容，确保这些智能系统能够准确地索引和推荐产品信息。 一个典型例子是Evertune
英特尔推出了一代新的人工智能加速芯片，旨在提升数据中心的性能，展现了其满足由人工智能应用推动的高性能计算需求的决心。这些芯片提供更快的处理速度和提高的能效，使得复杂的人工智能工作负载能够得到更有效的管理。 人工智能在医疗、金融、汽车和云计算等行业的迅速扩展，导致对数据处理能力的前所未有的需求增加。作为数字基础设施的骨干，数据中心面临着快速且可靠地处理这些计算密集型任务的巨大压力。英特尔的新型AI芯片通过专门为AI操作优化的架构解决了这些挑战。 结合最先进的芯片设计创新，这些加速器比之前的型号更高效地提升了机器学习和深度学习计算能力。通过加快关键数学运算——如矩阵乘法和张量计算——这些芯片降低了延迟，提升了数据中心环境中的吞吐量。 能效也是关键关注点，旨在应对数据中心能源消耗的重大问题。随着AI工作负载变得更加复杂和普遍，能源成本和环境影响也与日俱增。英特尔的芯片采用了先进的电源管理技术，在不影响性能的前提下减少能源使用，支持更可持续、成本更低的运营。 这一发展发生在激烈的人工智能硬件市场竞争中，主要科技公司纷纷投入大笔资金研发定制化的AI芯片和加速器。凭借其专业经验，英特尔致力于提供可扩展、多功能的AI解决方案，满足各种应用和客户需求。 行业分析人士预测，这些AI加速器将使AI服务的部署更快、更高效，推动创新，开辟各行业的新机遇。例如，在医疗领域，改进的AI处理能力可以加快诊断速度和提高准确性；在金融行业，可以增强欺诈检测和风险评估；而自主车辆、自然语言处理和实时分析也将从中受益匪浅。 英特尔的这一公告强调了在当今数字经济中构建强大AI基础设施的战略重要性。通过提供强大的AI加速工具，英特尔不仅支持当前的AI需求，也为未来的AI研究和应用奠定了基础。 总体而言，英特尔的新型AI加速芯片代表了AI硬件的重大进步。它们提供了更高的速度和效率，满足了数据中心中不断增长的AI工作负载需求，促进了运营的卓越表现和环境责任。这一成果预计将在众多行业产生深远影响，推动全球AI技术的持续增长和创新。
在搜索引擎优化（SEO）中应用人工智能（AI）为营销人员带来了令人振奋的机遇，但也伴随着重大挑战。随着AI逐渐成为SEO策略的重要组成部分，专业人士必须应对复杂的算法和快速发展的技术，以充分利用AI的优势。理解这些障碍并制定有效的策略，对于数字营销的成功和保持竞争优势至关重要。 一个主要挑战在于理解驱动搜索引擎排名的复杂AI算法。这些算法通常采用诸如机器学习和自然语言处理等先进方法，使SEO专家难以预测其影响并有效优化内容。此外，AI创新的快速节奏要求SEO实践不断演变，因为当前的策略可能在搜索引擎更新模型或出现新工具时迅速变得过时。这就需要不断学习和策略的灵活调整。 为了解决这些问题，持续学习至关重要。SEO专业人员应积极通过网络研讨会、会议、专业出版物以及专注于SEO中AI应用的培训项目来研究AI的最新进展。保持信息更新，使营销人员能够预见变化并相应地调整策略。与AI专家合作，比如数据科学家和机器学习工程师，也能为理解算法行为和优化技术提供宝贵的见解，帮助营销者更好地利用AI的能力。 此外，采取灵活、基于实验的方法也非常关键。利用数据驱动的决策，营销人员可以测试AI驱动的工具，分析结果，并根据表现指标优化方法。这种反复试验的过程促进了持续改进，并能快速适应新兴趋势。 通过这些方法成功将AI融入SEO，能够提升搜索排名、增加用户参与度，并改善整体数字营销表现。AI带来的好处包括更精准的关键词分析、个性化内容推荐、用户行为的预测分析以及内容优化和链接建设等日常任务的自动化，从而提升效率和推广效果。 总之，虽然在SEO中应用AI面临诸多复杂性，但主动、知识丰富的应对方式能够帮助营销人员克服挑战。紧跟AI的发展，与专家合作，以及采用灵活的策略，是释放AI在SEO中变革潜力的关键。关于克服基于AI的SEO常见难题的实用见解和指导，资源如《搜索引擎优化》提供了全面的信息和专家建议。
Salesforce预测，全球零售市场的“网络星期”将创纪录，总销售额预计将达到前所未有的3340亿美元。这一数字较去年增长6%，彰显了假日购物季在全球范围内持续增长和重要性。在美国，销售额也将同步增加，预计达到780亿美元，同比增长3%。 在这些预测中，一个显著的趋势是人工智能（AI）代理的快速普及。Salesforce报告称，在网络星期期间，超过五分之一的全球销售交易将由AI技术参与，约占730亿美元的销售额。这一增长突显了AI在塑造消费者行为、提升购物体验以及协助客户决策方面日益扩大的影响力。 移动商务依然主导着网络星期，与AI工具的普及密不可分。Salesforce购物指数通过汇集多方数据，追踪全球超过15亿购物者的行为，涉及1
字母公司（Alphabet）正处于实现历史性里程碑的边缘，预计其市值将首次突破4万亿美元。这一潜在的成就彰显了公司今年以来的强劲表现，特别是在加大人工智能（AI）技术投入的推动下。周二，字母公司股价在盘前交易中攀升4
人工智能驱动的搜索正在从根本上重塑内容排名的方式，也改变了品牌在全球范围内的地理定位。大型语言模型（LLMs）能够跨语言和市场合成信息，模糊了曾经清晰的地理内容边界。传统的信号，如hreflang标签、国家代码顶级域（ccTLD）和地区架构，越来越被忽视或被全球默认优先覆盖。因此，英文网站常常成为全球默认的“真实信息”，让本地团队因流量和转化的下降而困惑。 这一问题在如Google的AI概览和必应的生成搜索等基于搜索的AI系统中尤为明显，此时地理识别的漂移——即地理特定性丧失——表现得尤为突出。虽然纯对话式AI可能不同，但核心问题依然存在：偏斜的权威信号和训练数据优先考虑全球而非本地环境，导致合成的答案失去地理相关性。 **搜索地理格局的变化** 传统搜索优先考虑明确的地理信号：IP地址、语言、特定市场的域名、hreflang指令、本地的ccTLD或子目录，以及区域特定的反向链接和元数据，所有这些都决定了本地化结果。而AI搜索颠覆了这种确定性的方法。 例如，SEO专家Blas Giffuni曾演示，用西班牙语查询“proveedores de químicos industriales”（工业化学品供应商）时，返回的结果是美国的供应商，而非墨西哥当地企业，其中一些企业未在本地运营或未符合本地规章。生成式AI通过全球最完善的数据合成答案，常依赖英语资料，并将其改写为用户使用的语言。如果本地页面内容薄弱、标签不完整或被英文内容压倒，AI会默认使用经过本地化处理的全球数据——制造出“本地化”的假象，却实际上丧失了真正的本地相关性。 **为什么地理识别正在失效** 1
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