7月31日，韩国科技院等机构的研究人员在预印平台arxiv上发表论文，发表了基于大型语言模型的音乐字幕数据集LP-MusicCaps。为了解决现有音乐语言数据稀缺的问题，研究人员建议使用大型语言模型从大规模标记数据集中手动生成描述句，产生大约220万字幕和50万音频编辑。研究团队利用自然语言处理和人类评价领域使用的各种定量评价指标系统地评价大型音乐字幕数据集，利用数据集训练基于transformer的音乐字幕模型，并在零样本和迁移学习设置下进行评价。结果表明，提出的方法优于监督基线模型。
内蒙古银行研发部总经理杨海平告诉《中国经济时报》：“更好地处理平台经济发展与规范的关系，关键是引导平台企业围绕科技进步，完善科技伦理治理体系。严格执行国家平台经济发展规则，包括数据和算法安全监管规则、金融科技监管规则等。”。
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数字社交营销围绕KOL也是智能深度发挥的强大优势之一。每个品牌都在谈论种草和收获。品牌如何知道种草的效果？品牌如何在种草和收获之间看到直接的联系？目前，在通常的社交内容营销中，品牌服务提供商基本上根据KOL粉丝的统计数据和发布文章的内容风格做出采购决策。然而，在选择KOL发布内容后，哪些粉丝阅读了这篇文章，哪些粉丝去电子商务平台做额外的购买和购买，他们一无所知。这种KOL采购基本上停留在媒体采购阶段，类似于传统广告：品牌将每个KOL视为媒体，购买KOL组合类似于购买媒体组合。K参谋真正围绕“买家”建立了深度表演智能提供的社交内容营销解决方案。
