賬號(hào)集中管理
數(shù)據(jù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)
運(yùn)營(yíng)效果評(píng)估
任務(wù)考核排名
矩陣風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)
內(nèi)容資產(chǎn)留存
看趨勢(shì)，了解品牌聲量
聽(tīng)聲音，洞察用戶(hù)偏好
管聲譽(yù)，發(fā)現(xiàn)品牌正負(fù)面輿情
做對(duì)比，明確競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
留存投放資產(chǎn)
復(fù)盤(pán)投放效果
優(yōu)化投放策略
擴(kuò)寬行業(yè)視角
新榜訊 6月19日，小紅書(shū)技術(shù)團(tuán)隊(duì)發(fā)布消息，其深度思考模型借助Test - Time Scaling（測(cè)試時(shí)擴(kuò)展）顯著提升了模型推理能力，不過(guò)也產(chǎn)生了大量冗余和無(wú)效思考情況。小紅書(shū)Hi Lab團(tuán)隊(duì)為此提出Think When You Need的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式，在不影響最終效果的情況下，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)CoT能力，讓平均思考長(zhǎng)度大幅降低。實(shí)驗(yàn)表明，這一理念在推理及非推理等各類(lèi)任務(wù)中具有廣泛適用性。此外，團(tuán)隊(duì)還有一項(xiàng)重要發(fā)現(xiàn)，在相同任務(wù)下，參數(shù)量大、更為“聰明”的模型所需的思考長(zhǎng)度更短，該現(xiàn)象與當(dāng)前深度思考模型的表現(xiàn)相悖，卻高度契合人類(lèi)認(rèn)知。
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