YouTube如何提供证据证明你的内容具有“原创性” 第一板斧:过程记录,你的“原创”身份证 别只给结果,要给“过程”。这是最硬核的证据。具体做什么?分三步: 拍摄花絮:剪辑时,务必保留原始拍摄素材、NG片段、不同机位的备份。把它们简单拼成一个“制作花絮视频”存好。 工程文件截图:在剪辑软件(如PR、Final Cut)里,截几张带完整时间线、图层和特效参数的工作界面图。 设计源文件:如果你用了自定义的动画、贴纸或封面,保留PS、AE等软件的源文件(.psd, .aep)。 当被质疑时,把这些“半成品”和“工作照”打包提交。这相当于告诉审核员:“看,从无到有,每一步都是我亲手做的。”这比任何文字申诉都管用。 第二板斧:时间戳与独立发布记录,抢注“首发权” 原创性之争,常常是“时间”之争。你需要两个关键记录: 平台首发时间戳:确保将你的视频首先发布在YouTube。平台算法会优先认准自己平台上的最早发布时间。即使你在别处同步,也务必让YouTube成为首发地。 外部存档记录:重要的原创作品(如音乐、概念设计),可以在发布前后,通过电子邮件将核心文件(如脚本、曲谱、设计图)发给自己或信任的人,或上传至可公证时间的区块链存证平台。邮件的收发时间或存证凭证,就是无法篡改的“时间证据”。 第三板斧:深度阐释与社区互动,构建内容“人格化”证据 让内容本身“开口说话”,证明其独特灵魂。 视频内深度解读:在视频中,花一点时间讲述你的创作灵感来源、背后的思考过程,甚至遇到的独特困难。这些个性化的叙述很难被复制。 描述区与社区深度互动:在视频描述区详细列出你的参考资料、致谢名单,并主动在社区帖子或评论区和观众探讨创作细节。这些持续的、与内容强相关的独特互动记录,共同构成了你作品的“人格化”背景,是算法识别原创作者的重要辅助维度。#YouTube原创内容申诉证据 #如何向YouTube证明视频原创#避免YouTube版权重复申诉材料 #youtube视频 #YouTube社区指南原创性审核
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YouTube申诉失败后的频道重启或新建策略 第一步:冷静“尸检”,挖出真正的封禁原因 别只盯着系统发的那个模糊理由。拿出侦探精神,把最近三个月所有视频的标题、描述、标签、评论互动,甚至背景音乐都过一遍。是不是用了有版权的BGM?标题里有没有敏感词?是不是被竞争对手集中举报了?找到那个真正的“爆雷点”,是你重启不再踩坑的唯一保证。 第二步:利用“冷却期”,暗度陈仓备好弹药 别急着立刻注册新号。用至少一周时间,默默做两件事:一是把旧频道还能访问的所有视频、文案、素材打包下载,作为资料库;二是用文档重新规划新频道的前10个视频内容,确保完全避开雷区。这段时间也是让可能关联的旧设备“冷却”一下,降低被系统立刻关联的风险。 第三步:新号启动,“去其糟粕,取其精华” 用全新的邮箱和创作者身份注册。不要一上来就疯狂上传老视频!精选旧频道里最干净、原创度最高、数据最好的3-5个内容,用新的剪辑手法、封面和描述重新制作发布。在你的其他社交媒体上温和地通知核心粉丝:“新家在这里,内容全新升级”,自然引导迁移,而不是生硬地批量引流,以免触发推广警报。#YouTube频道申诉失败后怎么办 #如何安全创建YouTube新频道#新频道避免二次封禁策略 #youtube #youtube精选
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如何使用YouTube官方“检查工具”提前预警 做YouTube,最怕的不是视频不火,而是辛苦做的内容突然被黄标、被限流,甚至频道警告。其实,官方早就给了我们一个“自查体检”工具,只是90%的人都不知道或不会用。用好这个工具,能在发布前就排除80%的雷区,让你放心创作。 这个工具,就藏在 YouTube Studio 的“检查”功能里。千万别把它当成普通的分析报告。它的核心作用,是在你点击公开发布之前,对视频进行一场“模拟审核”。 你上传视频后,先不要公开,选择“定时发布”或保持私密状态。然后,在YouTube Studio中找到这个视频,你就能看到“检查”选项。点击后,它会像官方审核员一样,逐项扫描你的标题、描述、标签、画面和音频。几分钟内,它就会给出关键预警:比如,某个背景音乐可能触发版权声明;某个画面或关键词可能让视频被标记为“不适合大多数广告商”。 它不是万能,但能让你提前知道最明显的“坑”。比如,它提示了版权问题,你就有时间替换音乐;提示了广告适宜性问题,你就能调整敏感画面或文案。花这5分钟自查,远比发布后被处罚再手忙脚乱地申诉要划算得多。这就像给你的频道买了一份“预防险”,让创作更有安全感。#YouTube检查工具使用教程 #YouTube视频发布前自查方法 #YouTube #YouTubeStudio政策预警 #youtube精选
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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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在国内怎么运营YouTube频道 第一步:账号与网络的“合法安全屋” 别在账号安全上栽跟头。首要原则是绝对纯净:使用独立的浏览器环境,固定且稳定的网络工具,从头到尾不关联任何国内账号与手机。想长远赚钱,就必须通过Google AdSense审核,这要求你的账号行为看起来就是一个“正常的海外用户”。稳定,是一切的前提。 第二步:内容定位的“降维打击” 别一上来就和老外硬拼语言文化。我们的核心优势在于独特的中文视角和本土资源。三大蓝海方向供你参考:一是中华文化深度解谜,比如用英语讲解古籍、传统工艺,满足全球好奇心;二是中国制造与科技评测,向世界展示最新的数码产品、智能硬件;三是生活化的内容反差,例如记录一个中国家庭的日常,对海外观众来说新鲜感十足。找准一个你能持续输出的细分领域,深挖下去。 第三步:制作与发布的“效率引擎” 利用好国内高效的制作生态。用剪映等工具快速出片,但记得加入英文字幕(可利用AI生成后精修)。发布时间需推算目标市场的黄金时段。描述、标签中要自然融入中英文关键词,抓住搜索流量。保持固定更新节奏,让算法认识你。#国内运营YouTube完整流程 #YouTuber内容策略 #无需出境经营YouTube #从零到一的YouTube频道启动方案 #YouTube
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OpenAI前首席科学家一句话让AI回答质量翻倍 #OpenAI #AI #karpathy #提示词 #skills OpenAI 前首席科学家 Andrej Karpathy 发了一个推特 看到那一刻,我感觉我半年的探索都白费了 我用了这个办法,AI 回答质量翻倍 以前为标题卡壳的时候,我的办法是什么呢?写提示词 写了很长很长的提示词——什么数字要、情绪词要、对比要、反常识要,一大堆 输入进去,AI 出来一堆标题,选一个还不错的 但我现在的做法不一样了 我直接问:"最强大脑怎么写标题?" 差异是什么?长提示词能给我一堆还不错的选项 但这个问法,AI 会自动召唤咪蒙、召唤李教授——那些真正懂标题的人 质量反而比我写一大堆提示词出来的东西还更好 写代码的时候也一样 遇到问题,我现在不是问"怎样优化这个函数",而是问"最强大脑怎么处理这个代码问题" 效果?同样有效 有时候我遇到产品问题,说实话,我不知道怎么去思考 那我就问:"最强大脑怎么思考这个产品问题?" 结果非常好 AI 给出来的思路,完全不同于我自己能想到的东西 最有意思的是人生焦点问题 当我遇到一些问题,我想要去深度思考的时候,我现在不会再满足于我原来写的那些提示词了 我直接问:"最强大脑会怎么思考?" 结果呢?AI 自动召集一些我根本不知道的人,给出来的答案非常好 Karpathy 发的那个推特,核心意思是这样的: 不要把 LLM 当成一个有想法的实体,而是把它当成一个能模拟任何人的模拟器 LLM 本身没有'观点',但它能呈现出任何人的思维方式 当你问'你怎么看'的时候,你实际上是在触发 AI 的某种'平均观点' 但当你问'某个大师会怎么说'的时候,你就是在让 AI 模拟那个人的真实思维方式 一个是模糊的综合,一个是精准的深度 这就是我半年探索都没想明白的东西 长提示词做什么呢?它在限制 AI 的模拟能力 你给 AI 设定了一堆规则——必须包含数字、必须有反差、必须有情绪——然后 AI 按照你这些规则去综合,出来的东西就是在你的框架内的最优解 但"最强大脑"这个问法不一样 它没有限制,反而是在激发 AI 的模拟能力 它让 AI 直接呈现出那个领域最强的人会怎样思考、怎样处理这个问题 一个是"指导",一个是"模拟" 指导有上限,模拟没有上限
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