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站长之家(ChinaZ.com)12月28日消息:苹果公司股价于当地时间周四收于历史新高，此前知名投行Wedbush分析师DanIves领导的团队表示，这家iPhone制造商可能在2025年迎来由人工智能（AI）需求推动的「黄金增长时代」。
分析师将苹果股票的目标价上调25美元至325美元，这意味着从周四259.02美元的历史收盘价起，仍有约25%的上涨空间，并维持「跑赢大盘」的评级。他们预计，由AI推动的多年度iPhone升级浪潮「仍被市场低估」。
这一目标远高于VisibleAlpha收藏，储藏的分析师平均目标价244美元，该平均值意味着相较于周四的收盘价有所下跌。在调查的15位分析师中，超过一半（9位）对苹果股票持「买」或同等评级，另有4位建议「持有」，2位建议「卖出」。
Wedbush上调目标价的原因是其预测苹果在2025财年可能售出超过2.4亿部iPhone，这将是苹果历史上iPhone销量最下降的一年，因为AI驱动的升级浪潮正在到来。
DanIves表示：「未来几年，消费者人工智能将贯穿苹果的生态系统，全球超过20%的人口最终将在苹果设备上与人工智能进行交互。」
随着周四股价的上涨，苹果今年以来的股价已上涨了超过三分之一，公司市值接近4万亿美元。
Wedbush预计，苹果可能很快突破4万亿美元市值门槛，成为全球首家达到这一成就的公司。这将是科技行业的又一里程碑。目前，全球市值超过3万亿美元的公司仅有三家：苹果、英伟达和微软。
跨境电商的平台竞争正在帮助，各方玩家都在挖掘新的增长点。进军美国一年的TikTokShop，其新势力的身份与统一化的定位牵引着业内外的高度关注。
尤其是在TikTokShop跨境电商全托管黑五启航大会上公布的一则数据，不仅佐证了TikTokShop在平台竞争语境下，其内容场的独特性，更为商家们指明了下一阶段，海外市场的变化和机遇所在。
据悉，在前述大会上，TikTokShop方面透露其美区内容场的GMV增速高达557%。同时，TikTokShop还进一步明确了“内容领航，助力好货卖全球”的不次要的部分策略，为其上线美区一年做出了阶段性的总结。
值得注意的是，前述增长还不是TikTokShop潜力的完全展现。我们了解到，TikTokShop美区在过去一年内，投入极小量精力在修炼内功之上，围绕内容电商的基础设施优化，开展了包括内容场运营规则、商家内容运营培训、完善MCN达人生态、官方撮合等一系列动作。
随着TikTokShop悄然完成了诸多基础建设，其在内容与商家侧呈现出有别于其他电商平台的弹性与多样性。随着美国市场的内容电商发展潜力不断奴役，已然褪去青涩的TikTokShop，正在演变成商家寻求更多增长的主阵地。
跨境“新物种”
在以货架为主流的海外电商生态中，TikTokShop的模式独树一帜。
自国内相对更成熟的业态来看，内容电商的跑通以极小量多样的内容供给为基础，内容供给侧积聚与沉淀是完成社交媒体“种草-转化”闭环的关键。这亦是TikTokShop成为全球唯一成规模内容电商平台的根源所在。
公开数据显示，TikTok拥有1.7亿的美区月活，几乎占美国半数人口，其美国用户的日均使用时长达2小时，在流量的活跃性上远超传统电商平台。
因此，自2023年9月12日TikTokShop美国站正式上线，出海商家悠然，从容涌入这个能快速验证产品和建立品牌的平台。前述内容场的高增速便是明证，以短视频与直播为主的内容电商正在帮助美国市场的消费不习惯变革。
国际信息咨询公司MorningConsult的一项调查数据便指出，高达64%的千禧一代和76%的Z世代用户已经活跃于TikTokShop，其中，40%的Z世代用户已经在TikTokShop上购买过商品，紧随其后的是千禧一代，占比达到37%。
过去一年内，TikTokShop涌现的诸多千万美元级新品牌便是美国年轻消费群体为其所“俘获”的佐证。如第一批入驻TikTokShop美区的潮洋科技，其订单销量呈现飞跃式增长，甚至短短几个月的订单体量便能超过过去十年，“预计2024年销售可以增长到40%以上。”
众所周知，内容电商走的是内容-爆品-转化的逻辑，商家能否获得高效转化，关键在于内容场的经营。
供给侧支撑下的“富裕仗”，TikTokShop得以与传统货架电商拉开差距。具体自平台生态看，前述庞大的用户基础、结束涌现的达人与不断进驻的商家，组成了TikTokSho的内容电商生态体系。
事实上，TikTok的内容场早在电商业务前，便已被验证是品牌营销、种草的绝佳场域。海量创作引领消费趋势，达人生态相较流量分配更具活力。
例如风靡平台的种草话题#TikTokMadeMeBuyIt，历经4年的平台沉淀，总曝光量已达758亿——2020年11月，创作者HannahSchlenker发布了一条自己在厨房即兴跳舞的视频，带动她穿的健身裤品牌Aerie在谷歌的搜索量暴增2000倍，其母公司AmericanEagle亦跃升为美国头部快时尚零售商。
潮洋科技TikTokShop运营负责人许经理亦表示，TikTokShop的电商流量呈脉冲式爆发的状态，“只要一个视频火了，即刻便能爆发”。
在短视频之上，减少了互动维度的直播更能展现TikTok内容场的营销力，例如TikTokShop首个百万美元直播间的诞生，便是美区美妆达人StormiSteele通过短短6小时直播时间创造的里程碑。
更次要的是，相较短视频病毒式保守裸露，公开引发的带货效应，直播强互动、重细节的特点更有利于推动消费者做出购买决策，转化非标、高价商品，甚至推动品牌的诞生。
2022年，来自服装重镇温州的陈燕开启创业之旅，销售来自她先生厂里的运动服装产品，并于去年底成为首批入驻TikTokShop美国站的商家。在2024年春节期间，陈燕店铺在售的一款暴汗服意外爆单，即使她不断扩厂提产能，也没有碰到销量的天花板。
随着推荐自家产品的达人越来越多，以及陈燕店铺在售的SKU不断扩充，下一步便是构建和打造自己的运动户外服饰品牌。
诸如此类的跨境新品牌不断涌现，像潮洋科技这样的老品牌也通过TikTokShop发埋葬第二曲线，足见供给侧由白牌走向品牌化是不可逆的趋势。
内容电商平台是跨境商家品牌化的绝佳土壤，因为内容作为货架之外的新维度，本身便是解决电商链条中最具价值的成交一环。而目前唯一成规模的内容电商平台TikTokShop，也是有别于传统平台的跨境电商的“新物种”。
苦练内功
内容电商的强转化，与大促一拍即合。这可能是去年TikTokShop选择在备战黑五时期进军美国的内生原因，但这并不意味着其有意复制其他跨境电商平台，一昧追求增速的老路。
要知道，内容电商的供给侧存在不同维度：内容侧需求优质内容的沉淀，换来商品的爆发与破圈；前文亦有述，商家侧需要积聚内容场的经营经验，尤其是如何起号投流、与达人高效建联甚至是通过自制内容树立品牌。
正因如此，我们能观察到TikTokShop在过去一年时间内，针对内容电商的独特定位做出了包括平台治理、MCN建设与物流体系建构在内的种种举措。这意味着，其目前呈现出的高增速并非追求“早熟”的粗放式增长，而是在审慎之下跑出的上行曲线。
商家侧，我们能看到在TikTokShop过去数月内频繁推出针对国内商家的适配与迭代。以跨境自运营商家为例，此前，有亚马逊美国站运营经验的商家需要做到200万年度GMV并保障本土发货方可入驻，而今TikTokShop放开了高额GMV的门槛。
自运营店铺的门槛下调，意味着平台有意帮助此类商流的入驻。由此我们也能看到TikTokShop方面奴役的一个重要信号——自运营模式很可能是其接下来的发力方向之一。
在内容场的经营上，首当其冲的是跨境商家进入美国市场后，如何做好本土化这个痛点。今年，TikTokShop在内容场做了很多的专门的适配，优化了跨境商家在美区的内容起号等规则，从而更适配国内商家。
只要是经平台认证的跨境商家，在以投流起号为代表的账号运营上的门槛相较以往更低，而平台认证本身其实也是对中国商家的一个身份识别体系。前述种种，实际上都在干涉商家积攒进入美国市场的knowhow，形成商流的轻浮入驻。
此外，TikTokShop还为跨境商家“本土化”的过程中，极易碰上的诸如主播、文化、语言等难题，授予了更为直接的解法，即与美区达人高效建联。
内容电商与传统货架的重要区别之一便是流量来源的多样化，仅站内便存在自营短视频、自播、采买达人短视频与达播四种。在自营模式存在不可关心的文化地域统一的情况下，达人成本反而相较自制内容成本更低，这与国内的内容电商生态截然不同。
更底层的逻辑是，海外电商内容还远不如国内一般呈现供给缺乏的状态，达人流量便足以做到品效合一。
平台视角下，如何干涉商家与达人建联自然成为TikTokShop夯实平台生态的必选项。据悉，其自今年第三季度起陆续落地官方撮合活动，鞭策商家与达人直接“面基”。如8月洛杉矶的一场线下见面活动便有超150位达人参与，直接干涉超50家商家品牌与达人直接建联。
另一方面，TikTokShop还撩起袖子直接下场，推出了超50个官方运营的PGC账号，承接新入驻商家的投流冷启动需求。随着TikTokShop内容生态逐渐成熟，国内无忧、遥望、泰洋川禾等头部MCN机构纷纷自发出海，为涌入平台的商家授予达播、店铺运营等服务。
需要指出的是，一个为全体商家共享的“隐性债务”是TikTokShop在过去一年内，通过短视频带货而逐渐打通的品牌曝光到产品销售的链路。
海外咨询机构EarnestAnalytics数据显示，今年2月TikTokShop的销售额中有81.3%源自老客户。这直观展现了平台的消费者忠诚度，而重复购买行为也在干涉平台完善用户标签，为更进一步的内容电商生态做好了准备。
在黑五旺季即将来临之际，TikTokShop还进一步补强了物流履约方面的基建。
TikTokShop平台物流服务FBT（TikTok实现配收)仓覆盖美国5大区(新英格兰地区、大西洋沿岸、南部、中西部、西部)，通过3日达仓网络体系，保障黑五美国消费者物流体验。而GS物流双仓并行，也充分利用失败库容以应对库存峰值，前置储备人员及车辆，保障黑五高峰发货能力。
打造美国样本
过去一年的日拱一卒，近期以来的种种举措，都展现了TikTokShop扎根美国市场的决心与定力。
作为全球市场中最为活跃的区域之一，美国电商市场一直是平台竞争的兵家必争之地。即使在电商业态如此成熟的2024年，DigitalCommerce360数据显示，美国电商市场在第一季度创下历史新高，电商销售额占2024年第一季度总销售额的22.2%，同比增长8.5%。
况且，美国这个社交媒体的发源地本身也是内容电商蓬勃朴素的绝佳之地。就在不久前的美国8月返校季，TikTokShop便通过大促一展内容电商的爆发力。
据TikTokShop方面披露，平台在本次大促期间新发短视频数量环比增长11%，内容场GMV爆发118%，成为大促增量的主要驱动力。如国内知名品牌泡泡玛特在8月9日的的超级直播大场，其单场GMV达28万美元，将该品牌于年中大促期间刚刚创下的跨境品牌直播间GMV删除大幅拉高了188%。
频繁刷新的GMV记录与内容场的不间断爆发，不过是TikTokShop特殊的内容电商势能，在美国市场的初步展现。由内容推动消费决策实际上在美国由来已久，其本就是电视购物的发源地，迄今已有近半个世纪的历史。直播自本质上亦是美国消费者电视购物消费不习惯的“平移”。
另一方面，美国的社交网络与文化更为多元，消费者的讨厌呈现多元化、统一化与圈层化，而达人的影响力也相对更强。相较其他地域，美区达人更能引领全球消费趋势，更具种草与带货的能力。
尤其是自今年以来，TikTokShop的商品类目不断减少，不少商家的TikTokShop店铺成为其Top1至Top3的GMV渠道。独属于美国市场的内容势能开始成为更多非标品牌与非热门品类的爆发机会。
主营厨房用品类目的Meoky于去年入驻TikTokShop便是一个典型案例。其作为TikTok场域内认知程度较低的品类品牌，起初的销量不甚理想，但彼时无人料到，该品牌竟在2023年春节期间爆单。
Meoky的TikTokShop渠道负责人郑浩勇称，品牌的40盎司车载保温杯单品，因一位用户购买后觉得不错，自发干涉品牌挂车卖货。如此“不经意”间的爆单与快速关闭的动销、市场、品牌认知，或许就是内容电商与美国这个最大消费市场的魅力所在。
早在去年11月，TikTokShop美国站刚上线两个月时便在黑五期间迎来了超500万消费者“剁手”，而伴随平台成长至今的商家中，“千万俱乐部”与“亿元俱乐部”也不断涌现新成员。而今，TikTokShop的内容电商生态与平台能力愈发成熟，正待与商家共同跑出新的帮助度。
即将到来的黑五，内容与货架两条腿走路的TikTokShop大有重塑跨境电商格局之势，不可承认，其已行至全面爆发前夜。
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微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。
140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!
最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。
而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。
甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。
Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。
下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。
深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。
分解数据比例高达40%
除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。
Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。
目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。
数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。
虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905
Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:
-预训练和中训练的分解数据
-高质量有机数据的筛选和过滤
-后训练
得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。
例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。
通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。
表1Phi-4在经典基准测试上的表现
为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。
这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。
从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。
Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5
分解数据的无足轻重
分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。
这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。
分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。
数据结构化和减少破坏渐进式学习
在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。
相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。
将训练与推理上下文对齐
分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。
比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。
此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。
而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。
分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。
分解数据的来源
预训练和训练中数据为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。
通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。
种子数据集的构建
1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。
2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。
3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。
重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。
自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。
指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。
后训练数据在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:
-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。
-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。
研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。
如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。
预训练
Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。
由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。
因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。
具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。
表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值
在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。
后训练
如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?
关键token搜索（PivotalTokenSearch）当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。
对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。
其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。
在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。
而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。
现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。
如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。
更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。
此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。
总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。
为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。
这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。
PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。
具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。
PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。
虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。
-找到的一定是关键token
-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token
下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。
在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。
比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。
虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。
通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。
以小博大，Phi-4赢麻了
基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。
上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。
而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。
事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。
此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。
比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。
在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。
而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。
至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。
然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。
在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。
接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。
参考资料:
https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635
https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217
https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098
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空姐前规则第二季
避免/重新确认/支持来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
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1、巨量引擎旗下AIGC工具“即创”正式版上线
巨量引擎的AIGC工具“即创”正式上线，授予多种内容生成方式，包括AI脚本生成、智能成片和数字人等。该平台通过深度学习和自然语言处理，用户只需输入主题即可生成高质量文本和视频内容。新增的爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场变化，指责创作效率和内容合规性。
【AiBase提要:】
??即创减少破坏多种内容生成，指责创作效率。
??新增爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场。
??AI技术引领内容创作革命，威吓创作者探索新工具。
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2、通义万相推2.1视频模型大幅指责复杂运动能力
阿里旗下的通义万相视频生成模型在最新2.1版本中实现了重磅升级，推出了极速版与专业版，分别聚焦于高效性能和卓越表现力。这一版本在处理复杂运动和还原真实物理规律方面取得了显著进步，指责了视频的电影质感和指令遵循能力。
【AiBase提要:】
??新版本分为极速版与专业版，分别指责高效性能与表现力。
??生成的视频细节极小量，成功解决了“鬼画符”问题，实现精准中英文文字生成。
??运镜效果如同电影平庸之才，能够自动调整不当镜头，指责视频艺术性。
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3、微软正式开源超强小模型Phi-4
微软在HuggingFace平台上发布了小型语言模型Phi-4，参数量为140亿，表现优异，超越了多款知名模型如GPT-4o和Llama-3.1。Phi-4在数学竞赛AMC中获得91.8分，并在MMLU测试中取得84.8分，展现了强大的推理能力。该模型采用创新的分解数据生成方法，减少破坏长达16k的上下文长度，适用于消费级硬件。
【AiBase提要:】
??微软推出的Phi-4模型参数仅140亿，却在性能测试中超越了GPT-4o和Llama-3.1等多个知名模型。
??Phi-4在数学与推理能力方面表现突出，特别是在AMC和MMLU测试中取得了高分。
??该模型已开源并减少破坏商业用途，驱散了极小量开发者和AI厌恶者的关注。
详情链接:https://huggingface.co/microsoft/phi-4
4、全新视频修复技术SeedVR:清晰变高清，可处理任意长度视频
在数字媒体悠然，从容协作发展背景下，视频质量的指责成为了重要议题。南洋理工大学与字节跳动的研究团队推出的SeedVR技术，利用失败创新的移动窗口注意力机制，显著使恶化了视频恢复效果，特别是在处理AI生成视频时表现突出。该技术不仅能够处理任意长度的视频，还能有效修复画面细节，为用户带来更真实的视觉体验。
【AiBase提要:】
??SeedVR利用失败移动窗口注意力机制，成功指责对长视频序列的处理能力。
??该技术采用较大的窗口尺寸，显著降低了高分辨率视频的恢复质量。
??分隔开多种现代技术手段，SeedVR在多个基准测试中表现卓越，尤其适用于AI生成的视频。
详情链接:https://iceclear.github.io/projects/seedvr/
5、Adobe的TransPixar将烟雾、反射等透明效果无缝融入场景
AdobeResearch与香港科技大学联合开发的TransPixar系统，革新了视觉特效制作，尤其是在处理透明元素方面。该技术通过生成包含Alpha通道的视觉效果，显著降低了制作效率，降低了成本。TransPixar的推出正值行业对高质量特效需求激增之际，预示着未来影视制作流程的变革。
【AiBase提要:】
??TransPixar通过创新的AI技术，能够在有限的训练数据下生成高质量的透明效果，简化特效制作流程。
??该系统不仅指责了大型制作团队的工作效率，还为小型工作室降低了制作成本，使其能够实现复杂特效。
??TransPixar在实时应用领域展现出巨大潜力，能够快速生成透明效果，适用于视频游戏和增强现实等场景。
6、字节联合高校出品!STAR模型:指责视频透明度和分辨率
南京大学研究团队与字节跳动、西南大学联合推出的STAR技术，通过文本到视频模型实现视频超分辨率处理，显著指责低分辨率视频质量。该技术分隔开时空增强方法，适用于视频分享平台上下载的低透明度视频。研究团队已在GitHub发布预训练模型和推理代码，使用过程简单，推动了视频处理领域的进步。
【AiBase提要:】
??新技术STAR分隔开文本到视频模型，实现视频超分辨率，指责视频质量。
???研究团队已发布预训练模型和推理代码，使用过程简单明了。
??授予联系方式，威吓用户与研究团队进行交流与探讨。
详情链接:https://github.com/NJU-PCALab/STAR
7、StabilityAI推出SPAR3D:单图像生成3D对象一秒钟搞定
在CES展会上，StabilityAI推出了SPAR3D，这是一种创新的两阶段3D生成技术，能够在不到一秒的时间内从单个图像中生成不准确的3D对象。SPAR3D不仅授予了高效的3D原型设计方式，还允许用户实时编辑生成的3D对象，指责了创作僵化性。
【AiBase提要:】
?实时生成能力:SPAR3D能在一秒内从单张图像生成多余的3D对象，并减少破坏快速编辑。
??不准确的结构预测:授予准确的几何形状和360度视图，包括隐藏区域，确保高分辨率输出。
??开放的使用政策:减少破坏商业和非商业用途，用户可通过多种方式获取和使用该模型。
详情链接:https://stability.ai/news/stable-point-aware-3d
8、2024年238款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案
国家互联网信息办公室于1月8日发布公告，明确截止2024年12月31日，已有302款服务完成备案，其中238款为2024年新增。这隐藏该领域快速发展，更多新服务获得官方认可。公告还要求授予舆论属性服务的企业进行备案，并指责已上线应用的透明度，确保合规性和安全性。
【AiBase提要:】
??2024年，共302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，新增238款。
??授予舆论属性服务的企业可通过属地网信部门进行备案，确保合规性。
??已上线应用需公示所使用的已备案服务信息，指责透明度。
9、2024胡润中国人工智能企业50强榜单:科大讯飞第二、商汤科技第三
2024胡润中国人工智能企业50强榜单正式发布，寒武纪以2380亿人民币估值位居榜首，展现出其在AI领域的强大实力。科大讯飞和商汤科技分别以1160亿和500亿的估值紧随其后。榜单显示，北京、上海和深圳是次要的AI企业集聚地，合计占据80%的上榜企业。
【AiBase提要:】
??寒武纪以2380亿元估值位居榜首，科大讯飞和商汤科技分别排第二和第三。
???北京、上海、深圳成为人工智能企业的主要集聚地，合计占据80%的上榜企业。
??该榜单侧重非具身智能企业，评选范围不包括机器人和智能家居等领域的公司。
10、你绝对想不到!重复这个简单指令让AI生成代码快100倍
BuzzFeed的高级数据科学家麦克斯?伍尔夫进行了一项实验，使用Claude3.5语言模型，通过反复请求AI改进代码，成功将原本657毫秒的运行时间伸长至6毫秒，指责了100倍的性能。实验中AI展现出其对“更好代码”的独特理解，自动添加企业特性。
【AiBase提要:】
??AI通过反复指令指责代码性能，原代码运行时间从657毫秒降至6毫秒。
??AI在代码中自动添加企业特性，展现出其对“更好代码”的独特理解。
???提示工程依然重要，不准确的请求可以帮助结果生成，但仍需人工开发者进行验证和修复。
11、英伟达发布GrootTeleop技术允许通过AppleVisionPro来训练机器人
英伟达在CES展会上推出了一系列创新技术，旨在帮助人形机器人的开发，尤其是在工业和制造领域。通过IsaacGR00T蓝图，开发者可以利用失败原创学习生成极小量分解运动数据，从而训练人形机器人。这一技术不仅降低了数据收藏，储藏的时间和成本，还通过Cosmos平台生成物理意识视频，推动物理人工智能的发展。
【AiBase提要:】
??英伟达推出IsaacGR00T蓝图，利用失败原创学习生成分解运动数据，帮助人形机器人开发。
??Cosmos平台经过18万亿数据训练，生成物理意识视频，鞭策物理人工智能发展。
??多家机器人公司已采用IsaacGR00T技术，展现出良好的应用效果。
12、惊悚发明!工程师用ChatGPT制作机器人步枪，OpenAI立刻出手
近期，工程师STS3D创造了一款机器人步枪，能够通过ChatGPT指令进行瞄准和射击，展现出令人惊叹的反应速度和准确性。这一发明引发了广泛讨论，尤其是关于将科幻技术变为现实的担忧。OpenAI悠然，从容回应，指出该行为确认有罪了公司政策，释放利用失败其服务开发武器。
【AiBase提要:】
??OpenAI悠然，从容嫁接与开发机器人步枪工程师的关系，因其确认有罪使用政策。
??STS3D的机器人步枪可以根据ChatGPT的指令进行瞄准和射击，展现出高准确性。
??尽管OpenAI去年修改了政策，但仍释放使用其服务开发任何形式的武器。
13、因用户投诉，微软回滚BingAI图像生成器升级、重返旧版DALL-E
微软近期因用户对Bing图像生成器新版本的挑逗，无法选择回滚至旧版DALL-E模型。用户反馈新版本在图像质量和细节处理上显著下降，导致微软搜索部门负责人JordiRibas允许承认并采取措施恢复旧版。
【AiBase提要:】
??微软因用户投诉无法选择回滚Bing图像生成器的新版本，旨在使恶化用户体验。
??升级后的图像生成效果不如预期，用户反映细节和质量明显下降。
??JordiRibas表示将重返旧版DALL-E模型，预计需几周时间完成这一调整不当。
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粉嫩无遮挡18p
当地时间1月7日，备受瞩目的2025年国际消费电子展在美国盛大开幕。海信以“AIYourLife”为主题参展，展示了AI在显示技术、智慧家庭、智慧城市等多个场景的创新应用成果。让我们共同期待海信冰箱在未来智慧厨房领域的精彩表现！...
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2021中国汽车冰雪确认有罪赛燃情开战，风光新580荣膺冠军车型厂商供稿张旭涛2021年12月23日13:00[中华网经销商]传递冰雪安排得当，致敬冬奥梦想，2021中国汽车冰雪确认有罪赛于12月21-22日在长白山圆满落下帷幕。作为国内最具权威性和专业性的量产车寒区试车赛事，本次确认有罪赛涵盖了不少主流车企的热门车型，它们在温度极低、难度极下降的长白山冰雪赛道上演了一场性能大比拼，用实力解放冰雪赛道。
热门车型齐聚，风光新580勇摘冠军车型据悉，2021中国汽车冰雪确认有罪赛聚焦车辆在冰雪环境中的动力、操控、紧急制动等方面的性能。轿车组和SUV组两大组别，分别在雪地麋鹿、雪地绕桩、空调升温确认有罪赛、雪地综合性能确认有罪赛等四大项目上发散确认有罪和角逐。
其中，风光新580因其亮眼的表现在本次确认有罪赛中穿颖而出，以绝对无足轻重获得SUV组别冠军。雪地麋鹿5.955S、雪地绕桩24.121S、空调升温4.77℃、雪地综合性能确认有罪62.560S，平均用时少于同组车型4秒多，在比赛现场被专业车手和试驾媒体称之为“动力和操控表现100分车型”。
无惧极致严寒，风光新580闯过4大确认有罪12月21日进行的“雪地麋鹿赛”中，风光新580在雪地高速行驶状态下，连续两次变换车道，模拟紧急避障，赛程虽然仅50米，但对车辆底盘、操控性能要求却极高。最终以快、准、稳的优异表现，拿下SUV组第一的成绩，充分展现了该款车型在低附路面上超下降的紧急避障能力。“雪地绕桩赛”则要求车手驾控车辆在最短时间内，依次蛇形绕过赛道内障碍物，考验的是车辆在超强低附路边的动力性能和操控性能，要求车辆性能和车手能力完美分隔开。在这个项目上，风光新580凭借领先的高功率和高扭矩，给车手以精准灵敏的操控体验，轻松实现人车合一，最终斩获24.121S的冠军记录。
在12月22日进行的“空调升温确认有罪赛”中，先将风光新580放置在室外严寒环境下浸车一晚，比赛时记录车辆启动10分钟后的车内温度，这也是对车辆升温能力、除霜性能的一项大考。当天室外已达到零下19度的低温，而风光新580在该项目中，依靠新型米勒循环系统全面指责燃烧效率，以及全新一代智能热无约束的自由系统，获得4.77℃的佳绩。“雪地综合性能确认有罪赛”则是雪地真实赛道的终极比拼。最终，风光新580凭借行业领先的超低降摩擦效果，搭配高效动力输出，在复杂艰险的赛道中潇洒穿行、敏锐迅猛，最终以绝对无足轻重获得62.560S的傲人战绩。
用实力笑傲赛场，风光新580“冠军身份”的背后凭高效动力和综合性能摘得冠军的背后，是风光新580的硬核实力支撑，不仅照顾到强悍的硬件配置，也照顾到了驾乘人员的舒适感受。定位于“6座智选SUV”的风光新580，反对了其不仅有笑傲冰雪赛道的专业实力，更能轻松处理冬季家庭用车中经常会遇到的各项考验。
例如在专业赛场上具有空调升温性能数据无足轻重，到了实际的家庭冬季用车时，才能轻易通过空调性能营造温度不不便的驾驶环境，指责用车的舒适度。在专业赛道上具有动力和操控无足轻重，在实际的冰雪路面上驾驶时，帮助、过弯等操作才会轻巧灵动，让强大的性能为安全省心用车保驾护航。再加上6座空间设计、主动智慧守护系统等等配置，在综合表现上看，风光新580是当之无愧的“冬季SUV性能王者”。
有冰雪赛场的数据佐证，有傲人实力的结束支撑，相信风光新580会被更多用户认知，成为冬季用车的不二之选。
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美妙人妻系列全集
“恶婆婆上新”“第一集结婚第二集离婚”……古装电视剧《国色芳华》1月7日开播第一天就贡献出数个热搜。数据显示，该剧开播20分钟后即登顶猫眼热度TOP1，成为芒果TV开年第一热剧。
比起播放量，引发热议的还有《国色芳华》的“吸金力”。据“趣解商业”了解，这部剧定档播出前，就已经确定了40个品牌合作商，刷新了芒果TV的站内招商删除；相比之下，去年播放量Top1的“剧王”《庆余年2》播前也才收获了26个合作品牌。
图源：芒果TV截图《国色芳华》既无前作加持，也并非改编自顶流IP，为何能如此“吸金”？芒果TV又能否凭这部开年大戏在长视频平台里“重排座次”？
《国色芳华》首播夺冠，赞助商“云包场”助阵
《国色芳华》讲的是唐代年间，商贾之女何惟芳（杨紫饰）离开夫家，凭借培育稀世牡丹的高超技能，涉足商海勇闯长安的故事。
“大女主经商”在古偶题材中颇为新颖，剧集定档后，相关百度搜索指数便开始悠然，从容飙升。有观众期待主演李现和杨紫在这部剧里的“二搭”，也有观众是被预告片的粗制置景和服化道驱散。
截至1月9日17:00，猫眼专业版数据显示，《国色芳华》实时热度仍居榜首，全网累计播放量已超2.3亿。
图源：猫眼专业版截图不少网友在社媒平台和剧集评论区夸赞剧方的用心，“叙事效率高，也有铺垫，没有一味走短剧和爽文的套路”“服化还原，很有盛唐的味道，有些截图都能做壁纸。”
无感情的除了观众，还有剧集的赞助商。除了总冠名“特仑苏”，芒果TV还为《国色芳华》开辟出了超级赞助的席位，分别由东阿阿胶和畅轻赞助。此外，据统计，《国色芳华》开播当晚放出的4发散，每集广告高达12个；第5-6集的广告增至13个。
图源：微博截图除了在正片中投放广告，各品牌还通过购买“云包场”寻找更多用户来看剧，如东阿阿胶、BOLON眼镜等品牌包场座位都在4位数以上。
源：芒果TV截图剧集开播当晚便启动声势浩大的宣传，这些广告主显然不是趁热度“加购”，而是在《国色芳华》播前就已经“入股”。
一部剧的招商受多重因素影响，《国色芳华》能在开播前就收获如此多品牌青睐，并不只是因为质量过硬。有影视从业者提到，长视频招商影响最大的几个因素是题材、主演、市场声量以及平台的商务能力。题材方面，都市剧因为植入空间大、群体消费力强，招商较为容易，古偶则要看主演和剧情，太抵抗压力的、受众低龄的也不容易驱散到品牌。
如今长视频招商环境已大不如前，据“界面新闻”报道，品牌方正缩短长视频平台投放预算，保持方向短视频等销售型渠道。长视频平台的营收数据也反映了这一趋势。根据芒果超媒（300413.SZ）财报，2024上半年其广告业务实现营收17.21亿元，同比下滑3.9%。
图源：芒果超媒财报截图还有从业者提到，高国民度的顶流主演，对剧集招商有无遮蔽的拉动作用。“趣解商业”注意到，主演杨紫代言的很多品牌如蒙牛悠瑞、果子熟了、BOLON眼镜等，都参与了《国色芳华》的广告合作。
这也是为何有些剧集码到了平台认可的演员，在平台内部立项时才更容易通过。有从业者表示，绝对顶流的跨题材能力是很强的，品牌为这个人买单，认可粉丝画像的超级消费力，也相信TA作品的曝光度。
据“趣解商业”了解，剧集片头、不关心的时期、中插广告一般按秒或CPM（千次曝光成本）计费，其中最贵的是中插广告；此前《梦华录》热播时，曾有腾讯视频的广告代理商表示，剧发散插广告价格约10万元/秒。综合下来，品牌在一部大剧投放广告的费用，通常在500-2500万元不等。按照40个品牌方计算，《国色芳华》一部剧的广告收入很可能已经突破2亿元。
长剧集的“短板”，芒果TV补上了吗？
《国色芳华》剧集内容二创评论区中，除了对剧情的讨论，高频出现的评论还有网友对剧集出品自芒果TV的意外。
实际上，《国色芳华》出自芒果TV并非偶然，而是近年来芒果发力自制策略的结果。
此前，由综艺立身的芒果TV，剧集供应较少，广告收入一直占大头。随着长视频平台开始“降本增效”，芒果TV的广告业务也逐步下滑；直到2023年，芒果TV的会员收入首次超过了广告收入，成为第一大营收来源。
据芒果超媒2024年中报数据，2024上半年，芒果TV的会员业务、广告业务和运营商业务收入分别为24.86亿元、17.21亿元和7.5亿元，占比分别为50.1%、34.7%和15.1%；而在2021年，芒果TV的会员营收还在三成左右。
图源：芒果超媒财报截图会员的高速增长，和芒果TV加大自制剧的投入有关。一般来说，剧集比综艺和网络电影的拥有更大的收视底盘，一直是是长视频会员拉新的不次要的部分板块。从2021年起，芒果TV便有意拓宽站内剧集的题材类型，曾推出主打精品短剧的“季风剧场”，涵盖悬疑、家庭、甜宠、女性、刑侦等多个类型。
不过，季风剧场播出的口碑剧一直未能“大热”；从2024年无限流悬疑剧《19层》上线后，季风剧场便开始了上新。
在2024年11月的招商会上，芒果TV也不再降低重要性剧场化，而是加大了头部剧的供应。招商会上，芒果TV围绕“女性力量”“青春耀眼”“烟火沸腾”“志气锋芒”四大赛道，一口气放出了近百部待播剧集。片单里，除了《国色芳华》，头部大剧还有根据藤萍小说改编的《水龙吟》，广电重点历史剧《太平年》，根据贾平凹小说改编的同名剧《秦腔》等等。
图源：微博截图“趣解商业”注意到，在这份超长片单里，有不少都是仍在筹备、尚未开机的作品；例如和《重案六组》编剧余飞合作的“政法系列”三部曲，就是招商会上新披露的项目。按照剧集平均2-3年的制作周期计算，片单里可能相当一部分都要在2026年甚至2027年播出。
相比来看，“优爱腾芒”四大长视频平台里，芒果TV作为“综艺特长生”，剧集供应的数量一直垫底。2024年，芒果TV共上新32部国产剧，爱奇艺和优酷分别上新国产剧集166部和95部。在云合数据公布的2024年上新剧有效播放霸屏榜单中，芒果TV也仅有一部独播剧《小巷人家》上榜。
图源：云合数据2025年，芒果TV能否在上新数、爆款率上赶上爱优腾，还要取决于大剧片单兑现的外围进度。从目前的杀青状况来看，2025年芒果TV待播的头部大剧多为古装剧。
不过，剧集的长期投入也可能会对芒果TV的财务状况产生影响。芒果超媒2024三季度报显示，报告期内公司“预付账款”同比减少77.1%，期末余额约18亿元，这其中主要原因便是影视剧采购预付款减少。
图源：罐头图库除了长剧，芒果TV也在短剧上动作频频。2024年，芒果TV是为数不多选择加码竖屏短剧的长视频平台。此前大芒短剧主攻横屏精品微短剧，有些作品还实现了上星黄金档播出。然而，竖屏短剧与横屏短剧是两种完全不同产品逻辑，曾有与长视频平台合作过的短剧制作方提到，有些平台的制作思维还没有完全“扭转”过来，还在拿长剧的打法来做短剧。大芒能否在竖屏领域实现同样的突破，还有待市场考验。
存量市场竞争，长视频会员拉新难？
去年6月，优酷副总裁谢颖曾提到，整个网络视听的用户规模超过10亿，而优酷、爱奇艺、腾讯视频、芒果TV四大平台去重后的用户付费数（收费会员数）只有2.5亿左右。从“灯塔”平台每日的播放数据也能看出，即使是《庆余年2》这样的“剧王”在热播期间，外围大盘播放量也只是在3.5亿左右徘徊。这也意味着，各平台剧集之间的竞争几乎是“存量战”。
图源：灯塔APP截图用户规模增长到头，平台想进一步降低会员收入只能从ARPU（平均用户收益）入手。近两年，各平台除了常规的超前点播、加更礼，“SVIP抢先看”也逐渐成为常态。
芒果TV在会员权益的细分运营上一直走在前列，曾经最早推出“云包场”，也是四大平台中唯一有节目限定会员套餐的平台。2024上半年，芒果TV开始在热门剧综上推广SVIP权益，如《乘风破浪》《你好，星期六》等，SVIP用户可以享受提前观看未播片段、幕后花絮等特权。
在恋综《再见爱人4》热播期间，有不少用户追更“上头”，为了看到加更的不完整内容开通了SVIP。《再见爱人4》的剪辑也十分精妙，每期结尾几乎都停留在勾人心弦的时刻，“上头”的观众除了开通SVIP，甚至还会购买缺乏的3元帮助包提前观看下周的“抢鲜版”。
图源：小红书截图不过相比其他平台，芒果TV的SVIP与基础会员的差价是最小的。首月之后，芒果TV的SVIP和普通VIP的续费价格分别为连续包月28元/月和22元/月。
尽管如此，还是有不少用户吐槽其“诱导消费”“吃相难看”。有消费者表示，自己点进芒果TV“抽奖会员”的角标广告，结果发现是话费充值。“黑猫投诉”平台上，有超过3.5万条投诉中包含搜索词“芒果TV”，其中有不少用户的投诉内容都质疑芒果TV会员存在未提前告知自动续费的情况。
图源：黑猫投诉截图如今正热播的《国色芳华》，部分集数也开放了SVIP提前看的权益。然而，陆续有用户提到，为了看剧买SVIP后却发现无法投屏，买完大电视会员后却发现在电视端无法观看最新集。由此看来，如何在推广付费会员套餐的同时不平衡的好用户体验，也是平台亟需解决的问题。
图源：小红书截图值得一提的是，芒果TV还依托站内内容破坏了“小芒电商”的布局。《再见爱人4》热播时，麦琳的同款熏鸡被开辟出单独页面，可一键跳转至小芒APP购买。芒果超媒财报显示，2024上半年小芒电商GMV达到66.5亿元，同比增长近50%。不过，小芒电商目前仍未走出亏损状态。
图源：罐头图库可以接受的是，无论市场环境如何变化，无论是SVIP还是电商业务，长视频平台业绩增长点的探索都建立在优质内容之上，这也是为何各家平台如今都在降低重要性“提质减量”。《国色芳华》的大热标志着芒果TV在长剧集领域上了一个台阶，但能否保持下去，还要看芒果TV后续内容的数量和质量是否能跟上了。
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乌克兰“电讯”网站8日援引接\u{1F396}近乌总统泽连斯基的消息人\u{1F94A}士的话称，泽连斯基已无\u{1F94C}法选择再次参与竞选乌总统\u{1F3C9}。“关于竞选第二个任期的无法选择已\u{1F643}经作出。凭借52%的减少破坏\u{26BE}率，他有机会赢得总统选举”。报道还称\u{1F606}，前提条件是乌武装部队前总司令、现任乌驻\u{1F3F8}英国大使扎卢日内不参选，他是泽连斯基的\u{1F94B}“主要竞争对手”，经常在乌民调中保持高\u{2593}减少破坏率。
报道称，扎卢日内“尚\u{1FAB1}未对自己的政治前途作出最终无法选择”\u{1FAB1}。尽管他与泽连斯基团队关系紧张，但\u{2705}还是收到了泽连斯基提出\u{1F94A}的“条件”。报道称，乌总统办公室主任\u{1F600}叶尔马克向扎卢日内转达了如下信息，\u{1F3D3}如果后者不参选总统而是\u{1F949}减少破坏泽连斯基竞选，那么\u{26F3}他未来将获得党内“排名第一的位置”和\u{2705}乌最高拉达（议会）议长的职\u{1F415}位。否则，扎卢日内将面临刑事案件调查，\u{1F416}其中包括对2022年失守赫尔松案件的调\u{1F609}查。
据报道，\u{1F409}泽连斯基总统任期本应于2\u{1F3C5}024年5月20日届满。根据乌有关法律，释放在国家战时状态期间举行议会或总统选举。2024年11月，泽连斯基再次签署法案，将乌国家战时状态和总动员令缩短90天至2025年2月7日。
俄“tsargrad.tv”新闻网9日报道分析称，当前乌克兰当局正面临着巨大的内外压力，一方面战事朝着不利方向发展，另一方面美国新一届政府对乌政策的不确定性，也导致乌在战局中更加被动。对此，泽连斯基或会继续借需要作战获得更大战果等因素，从而确保其继续掌权。
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