今日行业协会披露行业新成果,“轻松掌握:如何打开成品短视频CRM入口,开启高效运营之旅”
本月行业报告传递研究成果,美团新模型有点东西:像调度外卖小哥一样优化大模型,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下。全国统一安装标准,规范操作流程
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近日调查组公开关键证据本,今日相关部门发布重磅报告,“轻松掌握:如何打开成品短视频CRM入口,开启高效运营之旅”,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电维修电话,支持在线咨询报修
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本周数据平台近期相关部门公布权威通报:今日行业报告发布政策变化,“轻松掌握:如何打开成品短视频CRM入口,开启高效运营之旅”
在数字化时代,短视频营销已经成为企业推广和品牌建设的重要手段。而作为一款集短视频制作、发布、运营于一体的平台,成品短视频凭借其强大的功能和便捷的操作,深受广大用户的喜爱。然而,许多用户在初次使用成品短视频时,常常会遇到一个疑问:成品短视频CRM入口在哪里打开?本文将为您详细解答。 首先,让我们来了解一下什么是CRM。CRM全称为Customer Relationship Management,即客户关系管理。它是一种以客户为中心的企业管理理念,通过收集、整理和分析客户信息,帮助企业更好地了解客户需求,提升客户满意度,从而实现企业业绩的持续增长。 在成品短视频中,CRM入口的打开非常简单,以下是具体步骤: 1. **登录账号**:首先,您需要登录成品短视频平台。如果您还没有账号,可以先注册一个。 2. **进入首页**:登录成功后,您将进入成品短视频的首页。在首页的顶部,您可以看到一个菜单栏,点击它。 3. **找到CRM入口**:在菜单栏中,找到“CRM”这一选项,点击它。这样,您就可以进入CRM管理界面。 4. **浏览CRM功能**:进入CRM管理界面后,您可以看到各种功能模块,如客户管理、销售管理、市场活动等。这些功能可以帮助您更好地了解客户需求,提高工作效率。 5. **使用CRM功能**:在CRM管理界面,您可以根据自己的需求,选择相应的功能模块进行操作。例如,您可以通过客户管理模块查看客户信息、分析客户行为;通过销售管理模块跟踪销售业绩、制定销售策略等。 值得一提的是,成品短视频CRM入口还具备以下特点: - **数据可视化**:CRM入口提供了丰富的数据图表,帮助您直观地了解业务状况,快速发现问题和机会。 - **智能分析**:基于大数据分析,CRM入口能够为您推荐潜在客户、优化营销策略,提高转化率。 - **个性化定制**:根据您的需求,CRM入口支持个性化定制,满足不同企业的运营需求。 总之,打开成品短视频CRM入口,开启高效运营之旅,只需简单几步。通过CRM功能,您将能够更好地了解客户需求,提高工作效率,实现业绩的持续增长。现在,就让我们一起来探索这个强大的工具吧! 当然,在使用CRM入口的过程中,您可能会遇到一些问题。以下是一些常见问题的解答: 1. **如何添加客户信息**?在CRM入口中,点击“客户管理”模块,然后点击“添加客户”按钮,填写相关信息即可。 2. **如何查看销售业绩**?在CRM入口中,点击“销售管理”模块,您可以看到详细的销售业绩数据,包括销售额、销售数量等。 3. **如何进行市场活动策划**?在CRM入口中,点击“市场活动”模块,您可以创建、编辑、发布市场活动,并跟踪活动效果。 总之,成品短视频CRM入口是一个功能强大的工具,可以帮助您实现高效运营。通过本文的介绍,相信您已经掌握了打开CRM入口的方法。现在,就让我们一起开启高效运营之旅吧!
算力,就像骑手一样,也要学会调度。假如你在深夜点了一份外卖。几分钟后,系统迅速给你派来最近的骑手,他不需要全城出动的大军,只要顺路接单,就能把一碗热汤准时送到你手里。美团正在把这种 " 派单逻辑 " 搬到 AI 世界。在最新发布的 LongCat-Flash 模型里,算力不再是一股脑砸上去,而是像骑手一样被精准调度:复杂问题派更多 " 高手 ",简单问题就近解决,最大限度减少浪费。美团最近的财报,和所处的竞争环境,让它需要新的故事。而 LongCat-Flash,就是美团递出的第一张筹码:在大模型赛道开打另一场战斗,把百万 tokens 的推理成本压到 0.7 美元。以下为 LongCat-Flash 技术文档解读:像管理骑手一样管理算力技术创新:算力活在算法中首先,LongCat-Flash 的特别之处,不在于它 " 更大 ",而在于它会 " 精打细算 "。它的总参数规模有 5600 亿,但在实际推理时,每个 token 只需要调用一小部分,大约 18.6B – 31.3B。可以把它想象成一个庞大的骑手团队,不是每一单都要全员出动,而是根据订单的难度,派出最合适的几位骑手去送。这样一来,既能保证覆盖面,又避免了算力浪费。而所谓 " 零计算专家 ",其实就是处理简单任务的捷径。比如,一单只是送楼下便利店的一瓶水,就不需要总部复杂调度,附近的小哥顺路就能完成。同样,LongCat-Flash 遇到简单的 token,就直接放行,不浪费多余算力,把资源留给真正复杂的任务。这种 " 按需分配 " 的逻辑,让模型像调度骑手一样,把活派得更合理。上图中展示了 LongCat-Flash 的整体架构:每层由多头潜在注意力(MLA)+ MoE 专家组成,其中一部分是零计算专家,保证遇到简单 token 时可以 " 零开销 " 直接通过。上图中 ( a ) 曲线显示:在相同算力预算下,加入零计算专家的模型 loss 更低,收敛更快; ( b ) 激活专家数稳定在 8 个左右,平均约 27B 参数; ( c ) 不同 token 之间算力分配差异明显,说明模型确实在 " 挑单子 "。另一个创新点叫 ScMoE(Shortcut-connected MoE)。传统模型要等一批任务全部处理完,再进入下一批,就像骑手要等所有订单派完才能出门。ScMoE 的思路是 " 边派边送 ":骑手在送餐的同时,系统已经开始为他规划下一单。这样,算力的使用和通信可以同时进行,整体效率自然提升。图中三组曲线(不同模型规模)显示:有无 ScMoE 的 loss 几乎重合,质量完全一致,但由于通信和计算可以重叠,ScMoE 在吞吐率和推理速度上显著提升。工程能力:给算力买个 " 社保 "规模大,速度快只是第一步,关键是能不能稳定运行。LongCat-Flash 的训练方式更像是在逐步扩张一个骑手网络:先在小范围试运行,把调度规则、路线规划都调好,再推广到更大的范围,避免一上来就乱成一团。为了防止系统崩溃,它设置了 " 三重保障 "。Router 稳定,相当于避免所有订单都集中在一条线路;激活稳定,就像防止某几个骑手被派单过多而累坏;优化器稳定,则保证整体调度有节奏,长期能跑下去。正是靠这一套机制,它在 30 天里完成了 20 万亿 tokens 的训练任务。性能比较:表现稳健从成绩单来看,LongCat-Flash 不只是推理快,在各大基准测试中同样表现稳健:通用任务:在 MMLU(89.71)和 CEval(90.44)中,LongCat-Flash 达到与国际一线模型相当的水准。虽然 CEval 分数略低于 Kimi-K2(91.26),但整体表现依旧领先大多数基线模型,展现了不错的中文理解能力。复杂推理:在 GPQA-diamond(73.23)上,LongCat-Flash 与同类模型保持相近水准;在 DROP(79.06)、ZebraLogic(89.30)、GraphWalks-128k(51.05)等测试中,也稳定处于中上游梯队。数学能力:在 MATH500(96.40)和 AIME24(70.42)上,LongCat-Flash 与 Kimi-K2、DeepSeek 相比差距不大,维持在高水平。在 BeyondAIME(43.00)上虽有下滑,但整体仍优于多数模型。编程任务:在 HumanEval+(88.41)、MBPP+(79.63)等 benchmark 上,LongCat-Flash 表现稳定,略低于 Kimi-K2(93.29、79.87),但依旧优于 Gemini2.5 Flash、Claude Sonnet 等对手。实测美团 LongCat-Flash:快其实从上面的测试基准中可以看到,美团 LongCat-Flash 的性能并没有遥遥领先的地方,只能算是与各大主流模型能力旗鼓相当。因此在很多常用的测试中看不出差别,但有一点:美团这个模型是真的快,和买了准时宝一样。promtps:写一个 Python 函数 is_prime ( n ) ,判断 n 是否是质数,并给出 10 个不同的测试样例。左边模型是 LongCat-Flash 网页端,右边是 kimi 1.5(根据官网描述,响应更快),可以看到同样的提示词,LongCat-Flash 没有怎么思考,一行行内容直接飞出来,而 kimi 1.5 经过短暂思考后,(和 LongCat-Flash 相比)慢悠悠的把内容写出来。在核心代码部分,二者也没差别,可以说 LongCat-Flash 又快又好。LongCat-Flash 的速度和价格优势,未必能立刻改写行业格局。毕竟在大模型市场,生态和用户习惯往往比性能参数更具粘性。但它却透露出一个信号:美团依然习惯用自己最擅长的打法,把复杂的科技问题翻译成 " 调度骑手 " 的逻辑,再用价格杠杆撬开市场。这让问题变得更有趣:当 AI 巨头们在谈模型规模、参数精度时,美团却在谈派单效率和成本曲线。它看似 " 接地气 " 的切入点,反而可能成为搅动格局的变量,就像曾经的 DeepSeek 那样。十年前,美团用补贴烧出了外卖帝国。十年后,它是否能靠另一场价格战,把自己送进大模型的牌桌?没人能给出答案,但至少可以确定的是,美团已经递出了第一张筹码。