创新广告传媒方法，提高营销效果

创新广告传媒方法解析

在当今竞争激烈的市场中，创新的广告传媒方法变得越来越重要，因为这能够帮助企业提高营销效果并吸引更多的潜在客户。在过去，广告主要通过电视广告、电台广告和报纸广告等传统媒体进行宣传。然而，随着新兴的数字广告媒介的出现，营销方式也发生了巨大的改变。

新兴的数字媒体催生了一种新的广告传媒方式——互动广告。这种广告能够与观众进行交互，并有助于建立品牌形象和提升客户忠诚度。例如，通过社交媒体平台，企业可以向潜在客户提供优惠券、折扣码和其他奖励，这一切都是为了吸引更多的潜在客户来购买产品或服务。

此外，移动广告也是近年来新兴的广告传媒方式。移动广告能够利用手机应用程序和移动设备推销产品和服务。这种方式不仅具有定位优势，还能够以更为直观、便捷、快速的方式传递信息。

数字营销的重要性

随着网络的快速发展和人们对数字媒介的依赖，数字营销也变得越来越重要。将营销活动移至数字平台上，企业可以更精准地把握客户需求，也能够更快速地作出相应的调整。另外，数字营销还可以帮助企业更好地了解消费者的偏好，从而提供更为个性化的服务和产品。

创新的数字营销方法包括内容营销、搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、社交媒体管理等。通过这些方法，企业可以在顾客面前呈现出更高质量、更丰富、更吸引人的内容，从而增强品牌形象、提高客户忠诚度，并提高销售业绩。

遵循广告法规，保持诚信守信

虽然创新广告传媒方法极大地促进了营销效果的提升，但是企业在执行广告营销活动时必须要遵循中国广告法规定，确保所发布的广告信息真实、准确、透明，不得误导和欺骗消费者。

此外，企业要保持诚信守信，不使用虚假宣传、不纵容虚假评价和虚假宣传，以建立良好的品牌形象和声誉。只有这样，才能够真正实现营销效果最大化，并取得持久的商业成功。

结论

创新广告传媒方法能够帮助企业提高营销效果，并吸引更多的潜在客户。在数字营销的时代，企业必须了解并掌握最新的数字媒体营销技巧，同时也要遵循中国广告法规，保持诚信守信，以取得持久的商业成功。

创新广告传媒方法，提高营销效果特色

1、号令天下，三界众生听差遣。

2、自助转服，全游戏任意交易系统

3、游戏内的人物造型丰富多样，场景制作逼真，画面精美。

4、游戏使用了Unity图形引擎，画面细节非常清晰，是值得期待的动作游戏。

5、宠物技能自由切换搭配，捕捉、孵化、进化专属于你的最强神兽！

创新广告传媒方法，提高营销效果亮点

1、奇葩逻辑，搞笑脑洞。

2、战斗操作：通过对角色和宠物发出交替指令，进行相关的技能释放。

3、制霸星际,不过一瞬间

4、暖暖的衣柜通过完成一些节日活动任务可以获取游戏材料道具，帮助你合成一些特定的游戏服装；

5、艺术创意的內容，简易的游戏玩法合适初学者玩家!还可以选择参与自由PK的玩法，和来自世界各地的玩家们来一场酣畅淋漓的对战吧!

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新智元报道

编辑：昕朋好困

【新智元導讀】 ChatGPT的爆火，點燃了人們对通用(yong)人工智能的热情(qing)。在全世界对GPT-4翘首以(yi)盼时，马库斯却做(zuo)出7大预测，给大家泼了盆冷水。性能提升却不能理解(jie)世界，大型語(yu)言(yan)模型会是AGI的未来吗？

2022年接近尾声之际，OpenAI发布了名為ChatGPT的聊天机器人，迅速走紅網络。

发布后不到两周，已有超(chao)过(guo)壹百万人註册在线试用。用户只要输(shu)入文本(ben)，就能立即(ji)得到一段段的不可思(si)议的文章、故事(shi)和(he)诗歌。

它的文笔很好，以至(zhi)於有些人用它在Tinder上写(xie)約会的開(kai)场白（「你介意我坐这裏吗？你做臀冲的样子让我的腿有点发软。」）

不仅(jin)如此，令世界各地的教育工作(zuo)者相当震(zhen)惊的是，学生(sheng)们开始使用ChatGPT来撰写学期论文。还有一些人正(zheng)在使用它来尝试重(zhong)塑搜索引擎。一时之间，全世界都在讨(tao)论ChatGPT的神奇。

尽(jin)管如此，马库斯表示(shi)，我们不能对聊天机器人滤镜太厚。

虽然ChatGPT看起(qi)来无所(suo)不知(zhi)，但它也很容易出错。在接受采访时，马库斯表示，ChatGPT和之前一样，相關系统「仍然不可靠，仍然不了解現实世界，仍然不了解心理世界并(bing)且仍然充(chong)满错誤。」

也就是说，ChatGPT时常胡编乱造(zao)；它所说的相当一部分根本不是真的。

例如，在用户的诱导下，ChatGPT可以说出油条非常適合手术(shu)，因为「它们体积小巧(qiao)，可以在手术过程中实现更(geng)高的精(jing)确度和控制，降低并发症的風(feng)险并改善手术的整体結(jie)果」。

聊天机器人一本正经地说胡话，以至于著名的网站Stack Overflow已经暂时禁(jin)止计(ji)算机生成的回答。

而错误是无穷无尽的。虽然ChatGPT经常根据用户反馈进行调整，但在产品发布几(ji)周后，仍有很多(duo)网友对它的回答感到无语：

类似的错误频频发生，連OpenAI的首席执行官(guan)Sam Altman也不得不承认现实：

ChatGPT仍有诸多局限，但足(zu)以創造出伟大的假象。

现在靠ChatGPT去(qu)完成重要任务还为时尚早。关于提高鲁棒性和真实性，我们要做的还有很多。

简(jian)而言之，ChatGPT虽然听(ting)起来像是星际迷航中的计算机一样科幻，但目前，人们还不能完全信任它。

当然，ChatGPT是2022年AI爱好者的礼(li)物。那麽2023年呢？

2023年，硅谷乃至整个世界翘首以盼的，是GPT-4。

GPT-4：AI界的「天降紫微星」

实际尝试过GPT-4的人都对该产品印象深(shen)刻(ke)。根据一些传言，GPT-4将于2023年春天发布。届(jie)时，它将使ChatGPT 黯然失色；可以肯定(ding)的是，会有更多人谈论它。

在许多方面(mian)，人们对GPT-4的期望值非常高：

风投公司(si)DVC创始人Nick Davidov表示：GPT-4的出现，会带来「和新冠疫情类似的经济冲击」。GPT-4的快(kuai)速传播和使用，可以「迅速提高数(shu)亿(yi)知识工作者的生产力」。

从(cong)技术上讲，GPT-4内部将会有更多的参数，更多的处(chu)理器和内存，并接受更多数据的训练。

GPT-1接受了4.6GB数据的训练，而到了GPT-3，数据量直接飙升至750GB。由(you)此可見，GPT-4的训练量会更加惊人，甚至会对整个互联(lian)网的大部分进行学习。

OpenAI深知，更大的训练量意味着更好的输出。经过每(mei)次迭代，GPT的表现变得越来越像人类。对于GPT-4，可能会进化成为一个性能怪物。

但它会解决之前遇到的问题吗？马库斯对此仍然打了个问号。

尽管GPT-4看起来肯定会比它的前任更聪明，但其内部架构仍然存在问题。

马库斯称，他怀疑人们在GPT-4时，会有一種似曾相识的感觉：先(xian)是火遍(bian)全网，然后过了几天，人们发现许多问题仍然存在。

根据当前信息，GPT-4在架构上与GPT-3基本相同。如果是这样，可以预料到，一些基本问题仍然无法解决：聊天机器人依(yi)然缺(que)乏了解世界運作方式(shi)的内部模型。

因此，GPT-4无法在抽象層面上理解事物。它可能更擅长帮(bang)学生写论文，但它仍然不会真正了解世界，答案的字里行间仍会透(tou)露机器的特征。

关于GPT-4的七大预测

因此，尽管AI界对GPT-4的到来满心欢喜，马库斯却给出了7个不太积极的预测。

1. GPT-4仍然会像它的前辈一样，犯下各种愚蠢(chun)的错误。它有时可能会很好地完成给定的任务，有时却罢工不幹，但你并不能提前预料到即将出现的是哪种情况。

2. GPT-4对物理、心理和数学方面的推理依然靠不住。它或许能够解决部分之前未能挑戰成功的项目，但在面对更长和更复(fu)杂的场景(jing)时依然束手无策。

比如，当被问及医学问题时，它要么拒绝(jue)回答，要么偶尔会说出听起来很有道理但很危险的废话。尽管它已经吞噬了互联网上的大量内容，但它并不能足够可信和完整地提供可靠的医療建议。

3. 流畅幻象（fluent hallucinations）仍将十分常见，而且很容易被诱发。也就是说，大型语言模型依然是一个能被轻易用于制作听起来很有道理但却完全错误的信息的工具。

4. GPT-4的自然语言输出仍然无法以可靠的方式为下游程序(xu)提供服务。利用它构建虚(xu)拟助手的开发者会发现，自己无法可靠地将用户语言映射到用户的意圖上。

5. GPT-4本身不会是一个能解决任意任务的通用人工智能。如果没有外部的辅(fu)助，它既不能在Diplomacy中击败Meta的Cicero；也不能可靠地驾驶汽(qi)车；更不能驱动《变形金刚》里的「擎天柱」，或者像《杰森一家》里的「Rosie」那样多才多艺。

6. 人类「想要什么」与机器「去做什么」之间的「对接」，依然是一个关键且尚未解决的问题。GPT-4仍将无法控制自己的输出，一些建议是令人惊訝的糟糕，掩盖偏见的例子也会在几天或几个月(yue)内被发现。

7. 当AGI（通用人工智能）实现时，像GPT-4这样的大型语言模型，或许会成为最(zui)终解决方案的一部分，但也仅限于其中的一部分。单纯的「扩展(zhan)」，也就是建立更大的模型直到它吸收了整个互联网，在一定程度上会被证明是有用的。但值得信赖(lai)的、与人类价值观相一致(zhi)的通用人工智能，一定会来自于结构化程度更高的系统。它将具有更多的内置知识，并包(bao)含明确的推理和计划工具。而这些，都是现在的GPT系统所缺乏的。

马库斯认为，在十年内，也许更少，人工智能的重点将从对大型语言模型的扩展，转向与更广泛的技术相结合。

酷(ku)炫的东西总是好玩的，但这并不意味着它能带領我们走向可信的通用人工智能。

对此，马库斯预测，我们在今后需要的是一个可以将显性知识和世界模型作为核心的全新架构。

参考资料：

https://garymarcus.substack.com/p/what-to-expect-when-youre-expecting返回搜狐，查看更多

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