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🔥 推特起爆帖监控

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推特起爆帖监控

宝玉

宝玉

@dotey· 14.0万 粉丝

Meta AI 部门大调整:将裁减 600 个职位 作者:Emma Roth Meta 的 AI 团队要迎来一场“大地震”了。根据 Axios 的一篇报道,Meta 正计划在 AI 部门裁掉大约 600 个职位。 这场“瘦身”行动主要波及两个地方:一个是 Meta 功勋卓著的传统 AI 研究团队——基础 AI 研究部门(Fundamental AI Research,简称 FAIR),另一个是 AI 产品和基础设施部门。 但有趣的是,Meta 一边在裁员,另一边却在为他们新组建的“超级智能”团队——TBD Lab 拼命招人。 Meta 的发言人 Ana Brekalo 向 The Verge 证实了 Axios 报道的准确性。 这波操作让人有点看不懂。回顾今年夏天,Meta 才刚刚开启了一场声势浩大的 AI 招聘。 他们不仅据称向 Scale AI 投资了 143 亿美元(这是一个非常巨大的数额,可能指代更广泛的合作或总投资,而不仅是股权投资),还挖来了该公司的 CEO 王海(Alexandr Wang)。 可谁能想到,才过了短短几个月,招聘就突然“急刹车”,Meta 转而宣布要搞重组,集中火力发展 AI 相关的产品和基础设施。 在这场变革中,Meta 曾经的“明星”——AI 研究团队 FAIR,似乎正逐渐“退居二线”(原文:taken a backseat)。FAIR 的原负责人 Joelle Pineau 已于今年早些时候离职。 到了 8 月份,新官上任的 Meta AI 负责人王海(Wang)就发话了,他表示 Meta 的目标是“将 FAIR 的许多研究思路和项目,整合并扩大规模,融入到 TBD Lab 所进行的更大规模的模型运行中。”(通俗点说,就是让 FAIR 的研究成果别只停留在论文上,要尽快转化到 TBD Lab 的“超级智能”项目里去。) 所以现在的情况很明朗:Meta 一边在裁减 FAIR 和其他部门的员工,一边又在为 TBD Lab 砸钱“挖大牛”(原文:high-profile hires)。 王海在 Axios 拿到的一份内部备忘录里是这么解释的:“团队规模变小了,我们做决策需要的沟通就更少。每个人都将承担更重的担子(原文:more load-bearing),同时也会有更大的发挥空间和影响力。” Axios 还提到,Meta 会给这些受影响的员工一个机会,他们可以申请公司内部的其他空缺职位。 10 月 22 日更新: Meta 官方已确认此消息。 来源:[https://t.co/7iOytrrxEO](https://t.co/7iOytrrxEO)

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发表于 2天前 · 数据更新于 1天前
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推特账号冷启动秘籍:蹭起爆帖流量的评论卡位术

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Twitter 评论系统会优先展示高质量的早期评论。当原创内容获得大量曝光时,优质评论将自然获得连带性流量,形成一个高效的曝光通道。

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为什么评论更适合冷启动?

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二、评论时机与内容评估

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Twitter 算法在内容发布初期进行首轮分发测试,此时的评论互动不仅能获得最佳展示位置,还能助力内容获得更多算法推荐。

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💡 内容特征:观点鲜明、干货密度高、反常识性强的结构化内容

三、SoPilot 起爆帖评论功能使用指南

功能概述

SoPilot 的起爆帖评论功能通过智能分析模式,帮助您快速发现和参与高潜力推文互动。系统通过多维度指标分析,为您推荐最具增长潜力的互动机会。

数据来源:我们通过监控推特的列表(list: https://x.com/i/lists/1961235697677017443)内成员(都是大V)的起爆帖,确保您能够接触到最优质的内容源。如需加入该列表,请与我联系@sven_ai。你也可以点击上面list链接查看最新的帖子。

使用流程

1. 查看和评估智能分析结果
  • 在主面板查看系统智能分析的起爆帖结果(每小时更新)
  • 关注发布时间(优先2小时内的内容)
  • 重点关注互动增长趋势和预测评分
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2. 互动操作

使用建议

  • 保持评论的专业性和建设性,避免简单附和或无意义互动
  • 根据不同账号和内容类型,调整评论的深度和风格
  • 合理使用 SoPilot 插件快速生成专业和高质量评论
  • 定期分析成功案例,总结和优化您的评论策略

注意事项

  • 避免过度频繁的评论,保持自然的互动节奏
  • 确保评论内容符合平台规范,避免可能触发限制的行为
  • 关注评论的时效性,把握黄金互动时间窗口
  • 适度展示专业观点,避免过度营销或推广倾向

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