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场景模型最新视觉报道_场景模型下载(2024年12月全程跟踪)

内容来源：莱茵河北极图库所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

场景模型

策划人必备的24个营销模型-PART 3 𐟌Ÿ PEST模型适用场景：公司战略规划、市场规划、产品经营发展、研究报告撰写 PEST分析是一种战略咨询顾问常用的方法，帮助企业评估其外部宏观环境。它涵盖了影响所有行业和企业的各种宏观力量。具体包括：政治因素：政治制度、政府政策、国家产业政策、相关法律及法规等。经济因素：经济发展水平、规模、增长率、政府收支、通货膨胀率等。社会因素：人口、价值观念、道德水平等。技术因素：高新技术、工艺技术和基础研究的突破性进展。 𐟌Ÿ OKR 适用场景：企业目标管理、个人目标管理理论来源：英特尔 OKR，全称为Objectives and Key Results，是英特尔发明的目标管理工具。许多大企业都在使用，例如阿里巴巴。它主要用于清晰目标，以及如何更好地实现这些目标。通过将目标（O）拆分为关键结果（KR），确保各级目标的一致性。 𐟌Ÿ AIPL 适用场景：品牌人群资产定量化、链路化运营理论来源：阿里 AIPL模型来源于美国的营销模型，全称为Awareness（认知）、Interest（兴趣）、Purchase（购买）和Loyalty（忠诚）。它描述了用户从曝光到重复购买的整个过程。阿里推崇这个模型，许多电商品牌都在使用。它强调链路式购买，符合当前以ROI为导向的营销方式。 𐟌Ÿ 马斯洛需求原理适用场景：消费者洞察理论来源：美国心理学家马斯洛马斯洛的需求层次理论强调人的动机是由需求决定的。需求层次从低到高分为五个等级，每个人在某一时期都会有一种需求占主导地位，而其他需求处于从属地位。 𐟌Ÿ HBG 适用场景：品牌营销理论来源：Bryon Sharp教授 HBG，全称为How Brands Grow，揭示了用户购买和销售增长的模式。这种模式可以表达为一个公式：品牌增长=渗透率 X 想得起 X 买得到。也就是说，要实现品牌增长，首先要提高产品的渗透率，然后要让消费者在产生需求时能想到你，最后还要能买得到你的产品。

洗车场景模型：红灰对决探索Diocolle Carsnap 02a和02b洗车场景的魅力，这两款场景模型分别于2020年7月和2021年5月推出。𐟚— 𐟔 细节与精致：Tomica Limited Vintage NEO系列以其精湛的工艺和细致的场景设计，满足了1/64比例模型拍摄的需求。每一款场景都充满了生活气息，仿佛将现实中的洗车场景浓缩到了模型中。 𐟌ˆ 色彩与时间：02a款红色车代表着经典与永恒，而02b款灰色车则透露出低调的奢华。两款车不仅在颜色上形成鲜明对比，更在时间线上展现了不同年代的洗车文化。 𐟑€ 人偶的站立性：Tomytec场景模型的一大亮点是它们的人偶设计，这些小人可以自由站立，无需任何固定措施，这无疑增加了模型的趣味性和互动性。 𐟏† 品质与信誉：Tomytec以其卓越的工艺和设计赢得了众多收藏家的青睐，这些场景模型不仅是对细节的追求，更是对经典文化的致敬。 𐟌ˆ 探索更多：想要了解更多关于Diocolle Carsnap 02a和02b洗车场景的信息，不妨亲自探索这些模型的世界，感受它们带来的独特魅力。

LYTIA画质评估技术全解析第二弹！戳↓技术部门高级经理藤井先生将为你展示工程师们如何利用场景模型，对手机图像质量和性能进行实际评估；还有LYTIA未来技术创新方向首公开，感兴趣的朋友速戳解锁！「一见倾芯」索尼半导体-光喻LYTIA的微博视频

9个思维模型让产品经理工作更高效以下9个思维模型涵盖了产品经理日常工作的多个场景，合理运用这些模型可以让你的工作更加高效。 1⃣️ MECE法则 𐟗‚️ 使用场景：拆解业务目标和问题 2⃣️ KANO模型 𐟓Š 使用场景：需求优先级排序 3⃣️ SMART法则 𐟎𝿧”襜𚦙ﯼš编写OKR时 4⃣️ MVP模型 𐟚€ 使用场景：产品设计，验证用户需求 5⃣️ 四象限法则 𐟓ˆ 使用场景：需求优先级排序，多线程任务管理 6⃣️ PDCA模型 𐟔„ 使用场景：项目复盘，个人总结，汇报 7⃣️ RFM模型 𐟓Š 使用场景：用户分层，用户分析 8⃣️ 漏斗模型 𐟓‰ 使用场景：定位用户流失原因，提高转化率 9⃣️ PMF模型 𐟓ˆ 使用场景：产品和市场分析

模型欣赏：分享一组建筑微缩场景模型，樱花拉面店，模型虽小却充满了各种温馨元素，By 冰结的伊林之泪。#动态连更挑战# #模型# #动漫#

如何用Excel制作漏斗模型？【什么是漏斗模型？】在电商行业，漏斗模型常用于描述商品从曝光到成交的核心环节流转情况。最常用的模型是：曝光-点击-反馈-成交。这个模型强调了关键节点，但不进行任何细分。【漏斗模型的作用】主要用于网站和产品运营活动的关键节点监控、管理、产品设计和用户特征分析。在大多数互联网企业中，漏斗模型是日常管理和监控的重要工具。无论是一封电子邮件的运营活动还是各个活动页面的日常运营，只要有流程和转化，就会用到漏斗模型来监控、分析和管理。【如何制作漏斗模型】具体操作请参考第二、三页的详细讲解哦～【如何建立漏斗模型】建立漏斗模型的思维方式通常是逆向的。首先，要找到要分析的关键环节，然后抽取相应数据并计算转化率。例如，用户先下单后付费，那么这两个关键环节之间存在转化关系。下单的人必然大于等于付费的人，这就是一层小漏斗。把每一个小漏斗拼接起来，形成整个业务流程的大漏斗。【业务使用场景】不同的使用方有不同的作用。具体请参考第四页的详细说明！【反向漏斗】小的反向漏斗说明请参考第五页。今天的内容就到这里啦，喜欢的同学记得点赞、收藏和分享哦～❤️

被斩击的元祖高达！扎古的复仇场景模型。这组模型来自kaijyunopapa，这组设计还是比较有趣的，大家感觉怎么样呢？#动漫#

高达模型DIY：热带雨林场景全攻略探索高达模型的无限可能，亲手打造属于你的高达场景！在这个充满创意的DIY项目中，我们将一起打造一个充满热带雨林风情的场景。𐟌𔊊𐟌🠥œ𚦙郞𞨮᯼š在这个高达场景中，我们将设计一个充满热带植物的场景，为你的高达模型提供生动的背景。从构思到完成，每一步都充满了挑战和乐趣。 𐟐Ÿ 鱼缸模型：结合高达模型和鱼缸，创造一个独特的互动场景。让你的高达模型在水中战斗，体验不一样的战斗场景。 𐟌Š 河流设计：在场景中加入河流元素，让整个场景更加生动。通过浇灌环氧树脂河流，让你的高达模型在战斗中更加逼真。 𐟔砥ˆ𖤽œ过程：从设计到制作，每一步都充满了挑战和乐趣。在这个过程中，你将学习到如何使用各种工具和材料，提升你的手工技能。 𐟓𘠥𑕧亥ˆ†享：完成后的场景不仅可以作为装饰，还可以分享给你的朋友和家人，让他们感受到你的创意和热情。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚥œ襈𖤽œ过程中，记得保持耐心和细心，这将是你制作成功的关键。同时，也可以参考一些优秀的DIY教程，获取更多的灵感和帮助。快来加入这个充满乐趣的DIY项目吧！让你的高达模型在热带雨林场景中大放异彩！𐟌Ÿ

「国产AI的30日留存不到1%」沸沸扬扬的国产大模型，预算真的都花在了投放上么？知识问答，代码生成，角色对话，游戏助手…… 这些究竟能给企业带来什么价值？ ——来拆解一下大模型应用的企业级落地—— 目前：每个行业能提供给大模型的数据成熟度有所差异。加上C端用户的需求迫切度不同，所以仅在大模型的活跃领域，商业化应用常见些。要想进行大模型产业落地，打通从模型到应用的“最后一公里”至关重要[并不简单] 企业级大模型应用一般分两步走：先选择一个适合的大尺寸或者旗舰模型。再进行满足场景的【应用效果优化】。这是让应用契合业务的关键。当然模型的定制开发也在持续进行中。具体来说，首先就是从一众丰富的模型样板中选择一个好的基座。前两天参加了百度智能云千帆媒体沙龙，扒一下千帆的大模型平台：其中的ERNIE 4.0旗舰模型适用于通用的复杂场景； ERNIE Speed、ERINIE Lite等主力模型，适用于垂直场景定制训练或构建行业模型；当然还有轻量级、垂直场景模型，这些适用于特定垂直场景调用。不得不说千帆平台有目前最全的模型服务。 ❗️最赞的是，文心主力大模型ERNIE Speed、ERNIE Lite已经免费开放。可以上手试试[嘻嘻] 接下来是应用效果优化。这个精调大模型的过程涉及： 1、通过提示词的优化，激发模型交互效果，很多提示词专家应运而生。举个例子：在法律咨询场景下，相比于“经济合同纠纷案的流程是什么”这类泛泛的提问，Prompt优化后会加上“你是一位优秀的律师，你沉着冷静”，“注意回答清晰、简洁，并充分考虑当事人的利益和需求”等人设、场景等提示词。于是，给出的回答就更像真人律师，能符合用户的预设与期待。图2 像这样行业场景的prompt模版，可以大大提高模型的交互效率和输出质量。看了下千帆平台，预置了近300个可选。 2、用独家高质通用语料数据和量化压缩工具链，降低模型的复杂度和计算量，提高运行效率。用户可以把自身模型应用变成数据飞轮，从数据生成、回流、筛选、人工标注到二次训练和效果评估，形成循环，使大模型更加适应自身场景需要。 3.在千帆AppBuilder上，可以生成具有自主规划能力的Agent，自定义创建组件，并被Agent自动编排调用。据说在即将举办的2024百度世界大会上，将发布AI应用能力天花板的，更先进的Agent编排方式。拭目以待。「人工智能超话」

行业大模型构建的四种关键方法在构建行业大模型时，由于需求和目标的不同，技术实现的复杂性差异也较大。目前主要有四种方式：提示工程、检索增强生成、精调和预训练。在实践中，通常会将这四种方式组合使用，以实现最佳效果。 𐟎示工程提示工程（prompt engineering）是通过设计特定的提示词来引导大模型产生所需的输出。提示词通常包含指令、逻辑依据和示例三部分：指令：描述问题并告知大模型的输出格式；逻辑依据：中间推理过程，可以包含问题的解决方案、中间推理步骤以及与问题相关的任何外部知识；示例：提供少样本的输入输出对，每个示例都包含问题、推理过程与答案。 𐟔 检索增强生成检索增强生成（RAG，retrieval-augmented generation）是通过外挂知识库等方式，为模型提供特定领域的数据信息输入，实现对该领域更准确的信息检索和生成。RAG的核心是有效结合了检索和生成两种方法。基本思路是把私有数据进行切片，向量化后通过向量检索进行召回，再作为上下文输入到通用大模型，模型再进行分析和回答。 𐟔砧𒾨𐃊精调（FT，fine-tuning）是在已经训练好的大模型基础上，基于特定数据集进一步调整大模型的部分参数，使模型能更好地适应业务场景、精确高效地完成特定任务。 𐟓š 预训练预训练可以理解为构建大型语言模型的起始阶段，或者建立领域基础大模型。它涉及到在海量文本数据上训练模型，使其学习到语言的基础规则、结构和模式。通过这四种方式的组合使用，可以构建出适合特定行业需求的大模型，提升模型的性能和准确性。

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