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YouTube被标记为“不适合大多数广告主”后的调整策略 如果你的YouTube频道突然被标记为“不适合大多数广告主”,别慌!这不是末日,而是一个让你摆脱流量依赖、建立更强品牌和收入的转折点。关键在于调整策略,把危机变机遇。 首先,精准排雷。立刻用创作者工作室的“检查”功能,逐条审查近期的视频内容。重点排查真人出镜时的着装、动作幅度,以及背景音乐中是否含有未授权或明确标注版权的片段。有时候,问题就藏在一个不经意的背景音或快速闪过的画面里。将这些潜在风险点一一修正或替换,是申请复审的前提。 其次,果断开辟新战线。在审核期间,你的核心收入不能中断。立刻启动品牌内容植入和短视频平台引流。在视频中自然融入实体产品、知识付费课程或APP的推荐,并将精彩片段切片,分发到抖音、B站等平台,通过主页链接、粉丝群等方式,将流量沉淀到你的私域社群或电商平台。这不仅能弥补广告损失,还能让你拥有更自主的变现能力。 最后,深化粉丝联结。这是你巩固核心受众的最佳时机。通过直播、会员专属内容(YouTube会员或国内平台的粉丝团)、社群答疑等方式,提供广告给不了的价值。当粉丝为你提供的专属价值付费时,你的频道就建立了比广告算法更稳固的护城河。调整心态,把这看作一次从“为平台生产内容”到“为粉丝创造价值”的升级之旅。#YouTube频道解除广告受限 #YouTube社区准则深度解读 #YouTube #YouTube精选 #YouTube运营
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“提供价值有限”判定下的YouTube内容改造方案 第一招:注入灵魂解读,把“他的”变成“你的” 别只当字幕组。对于知识类、评测类视频,你最大的改造武器就是你本人的解读和经历。在视频关键处直接切入,用画中画或口播说:“老外这个方法确实牛,但根据我在国内实操的经验,有3个细节必须调整……”“他推荐的这款产品,其实有个国产平替,价格只有1/5,效果差不多”。把国外内容变成你的论据和引子,你的本土经验才是核心价值。观众不是来看原片的,是来看你怎么“消化”后喂给他们的。 第二招:结构重组与深度整合,提供“信息地图” 单一视频信息量有限?那就做“合集”和“补完”。比如一个10分钟的YouTube技巧分享,你可以把它拆解成3个核心步骤,然后用国内更鲜活的案例,对每一步进行扩写和演示。或者,横向搜索3-5个讲同一问题的YouTube视频,将他们的观点提炼、对比、去芜存菁,整合成一个更全面、带对比表格的深度解析。你不是搬运工,你是为观众节省时间的信息整理师和矛盾仲裁者。 第三招:场景移植与结果验证,拉近心理距离 最大的价值障碍是“这在国内也行不通吧?”。那就直接用行动打破它!把国外博主的DIY教程、生活技巧,在国内环境里完全复刻一遍,全程记录。成功或失败的结果都极具看点——“跟YouTube大神学做xxx,翻车了”可能比原视频更火。通过你真实的场景移植和结果验证,你填补了原视频与国内观众之间最大的信任鸿沟,这就是无可替代的增量价值。#YouTube内容去重处理技巧 #youtube精选 #youtube运营 #YouTube频道 #youtube油管
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梁文锋 DeepSeek 跨年之日 发文炸场 DeepSeek发布mHC技术:用“流形约束”解决大模型训练稳定性难题 DeepSeek团队在2025年末发布重要论文《Manifold-Constrained Hyper-Connections》,提出了一种能显著提升大模型训练稳定性的创新方案。该研究针对当前超连接(HC)技术在扩展过程中出现的训练不稳定、信号失真等核心问题,通过数学约束与工程优化相结合的方式,为大模型架构演进提供了新思路。 传统残差连接的升级困境 传统残差连接的“恒等映射”特性是深度网络稳定的关键,但HC技术在提升表达能力的同时,由于缺乏约束,导致训练中出现信号放大(最高达3000倍)和梯度异常问题。这不仅影响训练稳定性,还显著增加了GPU内存和通信带宽需求。 mHC核心机制:双随机流形约束 DeepSeek提出的mHC方案核心在于将HC中的残差映射矩阵投影到双随机矩阵构成的“流形空间”。通过Sinkhorn-Knopp算法实现投影,使矩阵具备行列和为1的守恒特性,从而恢复恒等映射性质,避免信号放大或衰减。 实测效果显著 在27B参数规模的测试中,mHC展现出卓越的稳定性:损失曲线平稳收敛,梯度范数保持稳定,复合映射增益控制在1.6(HC为3000)。在下游任务上,mHC全面超越HC,尤其在BBH(+2.1%)和DROP(+2.3%)等复杂推理任务中表现突出。 工程可行性得到验证 通过内核融合、重计算与通信重叠等优化措施,mHC在扩展率n=4时仅引入6.7%的额外训练开销,实现了高效训练。这一方案为解决大模型扩展中的稳定性问题提供了切实可行的技术路径,为下一代基础架构演进指明了方向。
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