有问题 “看”知乎

  果不其然，知乎面向视频创作者的扶持计划浮出水面。一时间，网上关于知乎入局视频的讨论开始热络起来。实际上，在前两天知乎上线视频创作工具后，懂懂预想到会在视频内容领域打出一套“组合拳”。知乎新推出的视频创作工具降低了视频内容创作门槛，尤其是针对“解说类”视频，打造

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  记得几年前，大家对于知乎最多的调侃，莫过于“分享你刚编”的故事，但现在，在知乎编故事正在成为官方盖章的新板块。自2019年在盐选专栏上线月，知乎正式将社区内的盐选故事独立分拆，推出“盐言故事”App，用户都能够使用知乎账户授权登录，保留盐选会员的全部权益。但对于现在的知乎言，如何尽快尽早的证明盈利能力才是需要做的事情。

  短剧制片人陈佳敏锐地意识到，知乎有几率会成为下一个挖掘故事的富矿。乘着风口卖IP，似乎还很难让短故事成长为能够庇护知乎的参天大树。

  “在领悟什么道理后，你的人生开始轻松起来?”“什么算是人生的顶级享受?”“你最意外的一笔收入是什么?”这些高赞问答经过一批知乎「倒爷」截图发上小红书，零成本吸引流量，运营得风生水起。这样经过检验的优秀品质的内容总会有一篇被大数据送到合适的受众手中，分分钟浏览量破万、点赞破千。文字社区的终局不会也不应当是被图文视频类社区取代，因为公共领域的讨

  “有机牛奶是不是伪命题?”“高速吹风机是不是智商税?”“如何正确护肤?”在知乎，常有网友对日常消费品发出“灵魂拷问”，继得到相关领域专业答主的耐心解答，这也为品牌内容营销提供了一片沃土。一位MCN创始人表示，近两年慢慢的变多品牌开始布局知乎内容营销，尤其是产品客单价在千元以上的品牌，且多集中在数码3C、科技和家电领域。掌握着高客单价潜力消费人群

  知乎创始人、董事长兼CEO周源首次披露，知乎付费阅读业务已累计向创作者分成超10亿元。知乎付费阅读业务是公司第一大收入来源，拥有1480万月均付费用户，盐言故事内容已达到十数万篇。其Q3总净营收为58亿元，同比2022年同期基本持平;不按美国通用会计准则调整后的净亏损为8.635亿元，同比收窄51%;三季度毛利润同比提升38%，连续五个季度实现改善。

  快科技12月11日消息，知乎创始人、董事长兼CEO周源在演讲中首次披露，知乎付费阅读业务已累计向创作者分成超10亿元。周源表示，目前知乎内容场景涵盖付费阅读、职业教育、营销服务三条商业化路径。其中，付费阅读已成第一大收入来源，1480万月均付费用户，盐言故事内容达十余万篇，是全网最大的短篇故事生产基地。在知乎付费阅读平台，收入破百万创作者超过100位。日前，知乎公布2023年第三季度财务报表，总收入为人民币10.22亿元，同比增长12.1%。其中，知乎付费会员业务收入4.67亿元，同比增长39.2%。

  11月29日，知乎发布截至2023年9月30日未经审计的季度财务报表业绩。知乎第三季度总收入为10.22亿元，同比增长12.1%，经调整净亏损同比收窄10.1%，毛利率从去年同期的48.7%提高至53.7%。营销服务的下行几乎已成定势，付费会员与职业培训营收增速也有不同程度的下降，体量扩大对增速的影响是一方面，新业务进入新阶段，更需要完善商业模式以确保其长期增长。

  旗下的“知海图AI”大模型即将面向社会公众开放服务。该大模型具备千亿级参数和更强的逻辑推理能力，旨在持续赋能创作者、讨论场、信息获取、内容运营等各项业务场景。“知海图AI”的能力将逐步应用于对创作的赋能、对讨论场的赋能和对信息获取的赋能中。

  各位村民好，我是村长。最近在抖音上，各位应该经常能刷到知乎问答类的视频。3、把故事演绎出来如果你正在拍摄一些短剧，搞笑的、爱情的、社会的、家庭的等等，不管是知乎问答的热榜、还是新浪等其他平台的话题热榜，都可当作内容创作的来源。

  今天，知乎发布了截至2023年9月30日的三季度财报，报告数据显示，三季度平均月付费会员达1480万人，较2022年同比增长了35.9%。具体财务数据为，知乎第三季度总收入为人民币10.222亿元，较2022年同期增长12.1%。”我将提升策略执行度，全力收窄亏损；知乎将继续推进前沿AI技术与产品、业务运营的融合，提升内容质量和用户体验。

  Heartstring AI是一个AI驱动的演讲写作平台,能够在一定程度上帮助用户在婚礼誓词、悼词等人生重要时刻写出发自内心的演说。用户只需选择演讲场合,AI将为您生成初稿,您能够准确的通过个人需要进行修改定制,轻松写出完美的演讲稿。该产品具有生成效率高、内容真实动人、操作简单便捷等优点,适用于需要撰写演讲稿的各类用户。

  iSamur.ai 是一个 AI 内容创作工具集,提供人脸增强、修复、替换等功能,助力用户轻松创作高质量图像和视频。个人会使用深度学习算法,实现精准的人脸操作和转换,还提供无限时长的视频处理。产品功能强大且易于使用,大幅度提高内容创作的效率。我们持续研发创新功能,致力于将 AI 技术与创意内容结合,为用户更好的提供简单高效的解决方案。

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  Inpaint_wechat是基于微信AI能力的小程序，实现了图片选定区域的消除修复功能，纯客户端实现，无服务端。产品定位为提供便捷的图片修复解决方案，无需额外的服务器支持。

  Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户能够迅速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、经营销售团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育学习管理机关、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、普遍的问题解答、系统状态、教程等。用户还能够最终靠Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。

  GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。

  Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

  Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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  Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。

  Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

  Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

  该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。