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仅统计当前 24 小时窗口,保持实时筛选口径
保留近 30 天内有可信发布时间的电商动态,不回灌更早历史库存
文本之外的能力:视觉理解、图文混合、音视频输入输出的模型与产品进展。
Qwen 团队正式发布最新视觉语言模型 Qwen2-VL,该模型支持 20 分钟以上视频理解及多模态智能体功能。团队开源了 Qwen2-VL-2B 和 Qwen2-VL-7B(Apache 2.0 协议),并提供了 72B 模型的 API 服务。模型架构引入了 Naive Dynamic Resolution 和 M-ROPE 位置编码,使其在处理多分辨率图像及三维空间定位时具备 SOTA 性能。




推荐理由:开源 Qwen2-VL 模型在文档理解与视频问答上表现突出,架构创新支持动态分辨率处理。
Mistral 发布 12B 模型 Mistral NeMo,上下文窗口达 128k tokens。该模型采用 Apache 2.0 许可证,使用支持 FP8 的量化感知训练,可无损失替换 Mistral 7B,并配备了更高效的 Tekken 分词器。




推荐理由:12B参数、128k上下文,Apache 2.0开源且支持FP8推理,可直接替换Mistral 7B并兼顾多语言。
Anthropic 发布 Claude 3.5 Sonnet 模型及 Artifacts 协作功能。Claude 3.5 Sonnet 在 GPQA、MMLU 和 HumanEval 等基准测试中超越 Claude 3 Opus,运行速度是其两倍,定价为每百万输入 token $3、输出 token $15。




推荐理由:新模型在内部编码评测中解决了 64% 的问题,并同步推出了 Artifacts 协作界面。
千问(Qwen)团队发布了从 Qwen1.5 演进的 Qwen2 模型系列,包含 Qwen2-0.5B 至 Qwen2-72B 共 5 种规格,其中 7B 和 72B 指令微调版支持 128K 上下文。模型在训练数据中增加了 27 种语言,并在编码、数学及多模态基准测试中取得 SOTA 表现,大部分模型已转为 Apache 2.0 许可证开源。




推荐理由:千问(Qwen)团队发布了包含 5 种规格的 Qwen2 系列大语言模型,支持 128K 上下文并采用 Apache 2.0 协议开放权重。
Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B,采用稀疏混合专家架构,141B 总参数中仅 39B 激活。模型支持 64K 上下文,在数学、编码和多语言任务上表现优于其他开源模型,并以 Apache 2.0 许可开放。




推荐理由:Mistral 开源发布 Mixtral 8x22B,提供 Apache 2.0 许可和 64K 上下文窗口,兼顾推理效率与多语言表现。
Anthropic 正式发布 Claude 3 模型家族,包含 Haiku、Sonnet 和 Opus 三款模型,均配备 200K 上下文窗口。Opus 输入成本为 $15/million tokens,Sonnet 为 $3,Haiku 为 $0.25。




推荐理由:原文给出了三款模型的定价、速度对比及视觉与安全能力细节,开发者可据此选择适合场景的模型层级。
Qwen 发布 Qwen-VL-Plus 和 Qwen-VL-Max 两款增强版多模态模型,主要提升图像细节识别、文本提取和高精度推理能力,支持百万像素以上分辨率和任意宽高比图像输入。




推荐理由:两个新模型在多个图文任务上与 GPT-4V 和 Gemini 持平,并在中文理解任务上超过两者,给出了具体基准分数和访问入口。
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数据真相源:飞书「AI爆款视频灵感库」。不公开附件 token、临时下载链接与推送状态。
灵感素材库 / 电商爆款拆解
从真实案例里拆出可复用句式、词根、高光点和画面元素,再进入逐秒拉片。
数据来自已授权素材台账的只读公开投影。收藏与对比只保存在当前浏览器;不公开附件凭据和账号标识。
AGENT 接入
无需登录。安装公开薄 Skill 后,Agent 通过正式域名的匿名只读接口查询电商日报、今日必看和候选信号;核心采集与评分系统仍保留在服务端。
管理员确认后会提供适合当前 Agent 的接入和验证说明。
在 Agent 对话中发送安装口令,Agent 自动读取 Skill 文档
Agent 只通过正式域名查询经过裁剪的日报、热点和来源健康数据
先完成真实问答验证;需要每日推送时再使用 Agent 平台自己的自动化
每日经营日报按主题整理的正式日报今日重点信号24 小时经营情报信号流来源健康状态信源可用性与异常提示COMPLIANCE CHECK
先用本地审核词库做初筛,不调用模型接口。命中结果仅供排查风险表达,最终以平台最新规则为准。
仅供初筛,最终以平台规则为准
ROI CALCULATOR
用期望利润模型计算退款率影响下的真实投流保本 ROI,避免只看毛利导致误判。
PROMO RISK
叠加满减、优惠券、退款率、投流成本后,评估促销活动的真实盈亏风险,避免有销量没利润。
💡 利润测算 → 判断平时单品是否值得投流;促销亏损预警 → 叠加活动优惠后,这次促销会不会亏。
这是经营测算,不代表平台或财务最终结果。
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不是更多热点,是更少的误判
面向内容电商经营者的热点发现、判断与执行系统。
把全网变化,压缩成今天该做的事。
SYSTEM OUTPUT系统最终回答
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