推特限令引发争议!马斯克称想帮用户“戒网瘾”?事情没这么简单!

马斯克宣布推特用户需账户才能阅读推文,限制浏览量以应对数据抓取问题,引起用户不满和转向其他平台。此举可能旨在推动付费认证,优化用户体验,同时与AI公司争端升级。Meta的InstagramThreads或受益于用户转移。

    最近消停了一阵的Twitter,这周末又占领了海外媒体、社交平台的头版头条。原因很简单,马斯克又要“搞事情”了。

   上周五,马斯克突然宣布,如果没有推特账户,就不能再阅读推文。马斯克给出的原因是,使用人工智能模型的公司们正在搜刮大量推特数据,造成了网站流量问题,以至于影响到了那些真正用户的体验。因此,根据故障追踪网站Downdetector.com的数据,星期六上午有数千名推特用户的账号出现故障。

   周六,又一极端操作出现。马斯克称为遏制“极端水平”的数据搜刮和系统操纵,推特正在限制用户每天可以浏览多少推文。起初,付费认证的推文浏览限额为每天6000则,未认证账户的浏览限额为每天600则,新的未认证账户浏览限额为每天300则。

   这些举措自然遭到了大量用户的抵制,许多用户抱怨无法正常访问推特,出现了相关的热门话题如#Goodbye Twitter、#RipTwitter等。一些用户认为,其他网站都在努力增加流量以赚钱,而马斯克却通过限制流量来获利。一旦限制持续下去,许多人表示将放弃使用推特,转而使用其他社交媒体平台。

   面对舆论压力,马斯克稍后改口,将推文浏览限额提升至每天1万则、每天1000则和每天500则。然而,对于用户来说,几千、几百条的数量提升并未能平息他们的不满,对马斯克的批评之声也越来越大。但众所周知,马斯克并不是一个会受用户和舆论左右的人,他在推特上写道:“你从睡梦中醒来,远离手机,去看看你的家人和朋友。”

   多位营销行业专家表示,马斯克暂时限制推特用户每日可浏览推文数量的举措,可能会破坏该公司新任CEO琳达・亚卡里诺(Linda Yaccarino)吸引广告商的努力。一些用户还贴出截图显示,在达到限制后,他们无法看到任何推文,包括企业广告商页面上的推文。

   与此同时,Instagram旗下的新产品Threads已经悄悄上架。Threads是一个类似于推特的应用,主要采用短文字、图片、视频等发文模式,并可以与Instagram进行直接集成。据报道,Meta公司对该项目寄予厚望,计划在Instagram内部推广,并预计在短短几个月内吸引数千万用户。

   但话说回来,马斯克不惜将流量推出去,此次的Twitter闹剧,可能不仅仅是为了帮用户“戒网瘾”那么简单。 

   不久前,马斯克对OpenAI等人工智能公司使用Twitter的数据来进行模型训练表示强烈不满。当时他发推称,目前所有从事人工智能的公司,无论大型小型都在到处抓取数据进行训练,而很多公司都在非法使用Twitter的数据,包括微软。

   显而易见,马斯克已经做好准备,要和AI公司们硬刚到底了。就在马斯克重拳出击给全平台限流的时候,这场AICG热潮的“始作俑者”、ChatGPT的造物主OpenAI,已卷入一场集体诉讼中。

   从业务层面分析,Twitter此次的限流措施可能有一些深意。首先,通过给付费认证用户提供超出普通用户近20倍的浏览限制,进一步加大了付费用户和普通用户之间的权益差异,以推动更多用户转变为认证用户。

   其次,马斯克在接受《巴比伦蜜蜂》采访时提到,Twitter的下一步目标是最大化用户的无悔时间。所谓的无悔时间是指用户在使用社交媒体时不会感到后悔,而现在很多人会对沉迷于社交媒体并消耗大量时间感到后悔。

   因此,Twitter希望改变当前社交平台上这种现象,让用户花费时间来看到真正有价值的内容。然而,具体要如何实现这一目标,马斯克当时并没有详细说明。现在看来,限制用户的浏览量可能是他们迈出的第一步。

总结

   总的来说,马斯克对Twitter采取的限流措施引发了广泛争议,用户对此持不同意见,这也反映了社交媒体平台在用户体验、广告营收和内容质量之间存在的复杂平衡问题。虽然马斯克表示限流只是一个暂时性的措施,但并没有明确此次阅读限制会持续到什么时候结束。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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