ম্যালোনে চ্যানেল ডেল্টা ব্লুজ আসন্ন EP ‘FREQ’ সহ নতুন অঞ্চলে র‍্যাপ করে – JamSphere

Google の検索と Chrome のドキュメントでは、目標が検索の可視性であるか、エージェントのブラウザーへの対応であるかに応じて、llms.txt で異なる方向を示しています。 Google 検索は最近、生成 AI 機能に必要のない戦術の中に llms.txt をリストした新しい最適化ガイドを公開しました。このガイドでは、コンテンツのチャンク化、AI 固有の書き換え、特別なスキーマをグループ化しています。 その数日前、Google の Lighthouse ツールはバージョン 13.3 を出荷し、新しいエージェント ブラウジング カテゴリが追加されました。この更新には、サイトがファイルを提供しているかどうかをチェックし、ファイルを取得するときにサーバー エラーにフラグを立てる llms.txt 監査が含まれています。 Lighthouse のドキュメントでは、llms.txt について「LLM と AI エージェント向けに特別に設計された、Web サイトのコンテンツの機械可読な概要」を提供する方法として説明されています。ファイルがないと、「エージェントはサイトの高レベルの構造と主要なコンテンツを理解するために、サイトをクロールするのに多くの時間を費やす可能性がある」と付け加えています。 Google 検索の結果 Google の検索チームは 1 年以上にわたり、llms.txt は Google の取り組みではなく、Google が導入を計画しているものでもないと主張してきました。 John Mueller 氏は、llms.txt をキーワードのメタ タグと比較し、AI サービスがそれを使用しておらず、ボットがファイルを要求していないと指摘しました。同氏は、ボット用に個別の Markdown ページを構築するのは「愚かなアイデア」だと述べた。 Search Central Live Deep Dive Asia Pacific…

低俗唐克 是來自西雅圖老牌樂團的一張完全引人入勝的美國風格專輯 馬利的幽靈。在製作人拉里·坎貝爾 (Larry Campbell) 的指導下，這張唱片透過對鄉村、西部搖擺和民間標準的根深蒂固的當代詮釋，向中心地帶酒吧的音樂傳統致敬。樂團融合了雙小提琴、​​踏板鋼和多聲部和聲，借鑒了數十年的共同表演經驗，為傳統根源音樂帶來了熱烈的慶祝。 「就 Honky Tonk 而言，我們都曾經在 honkytonks 中謀生，」樂隊成員 Dan Wheetman 說道。 “所以就在那時我們決定製作一張完全專注於這種特定風格的專輯。” 開場曲「Invitation To The Blues」（因 Ray Price 而聞名）以其發自內心的聲音情感和簡潔的樂器演奏而著迷，冒險跨越了吉他的溫暖、俏皮的鋼琴彈奏和穩定的節奏。 「我不知道我怎麼還能忍受這個，」永恆的聲音說。 「自從失去你以來，我的日子很孤獨。收到了你的布魯斯邀請。」在柔和的吉他獨奏、引人入勝的鋼琴旋律和帶有鼻音的美國前衛吉他之間切換，小提琴的劑量也是如此；這首歌很好地體現了樂隊的整體實力，以根基搖滾和民謠的心實現了令人滿意的聲音。 專輯的其餘部分並沒有放棄其高品質的製作。隨後的“Honky Tonk Song”（最初由 Webb Pierce 錄製）立即展現了這一點。正如它的名字一樣，它富有表現力的鋼琴和吉他音調與“試圖忘記她，但不知道該怎麼辦”的哀嘆相抵消，從開場的主題延續到繼續前進和心碎。 “Honky tonk，整夜”，多層次的歌聲熱情洋溢，珍惜音樂和節日的慶祝力量，尤其是在個人騷亂之後。喬治瓊斯 (George Jones) 的《Burn Another Honky Tonk Down》的演繹也令人愉悅，手風琴和樂觀的吉他與令人難忘的旋律融為一體，展示了工人階級的“砍伐木材”抒情能力。手風琴、小提琴和對日常生活的抒情描述再次取得了共鳴。 樂團也翻唱了小漢克威廉斯的經典鄉村民謠《Slowly》。 “慢慢地，我墜入愛河，更加愛你”，分層的聲音情感流露出來，承認“我無法隱藏我的感情”，溫柔的吉他音調引導出充滿活力的小提琴作品。這首節奏均勻、催眠的曲目以其令人喜愛的感覺和一致的樂器演奏令人愉悅，而隨後的“Rockin’ Chair Money”——最初來自高級漢克·威廉姆斯——展示了充滿活力的小提琴和搖擺的夢幻吉他的可愛組合。樂團在熱情的美式搖滾和幻想民謠中展現出了令人眼花繚亂的能力，後者在梅爾·哈格德 (Merle Haggard) 的《如果我把它留給你》(If I’d Left It Up To You) 的扣人心弦的旋律中尤其明顯，馬利的幽靈 (Marley’s…

将闷热的硬摇滚边缘和合成器就绪的音景注入到他们对瑞典乐队经典“I Drove All Night”的演绎中 空谈 用他们的盖子消费。制作人马格努斯·赫尔曼 (Magnus Hellman) 将雷鸣般的吉他失真和深夜合成器与杰西卡·林德曼 (Jessica Lindman) 未经修饰的强劲嗓音结合在一起。 《I Drove All Night》最初是为 Roy Orbison 创作的，后来被 Cyndi Lauper 和 Celine Dion 等艺术家翻唱，《I Drove All Night》在 Talk in Vain 中找到了新的生命。 汽车点火的声音让曲目开始运转，随后是令人闷热的吉他失真和夜间合成音。 “我必须逃离，这座城市又粘又残酷，”林德曼引人入胜的声音说道，“我非常想找到你”的渴望变成了气喘吁吁的节奏，并继续吉他/合成器的相互作用。沉重摇滚的吉他和时尚梦幻的合成器的加入，与闷热的声音上升相结合，到达了令人难忘的钩子——“我开了一整夜的车，去找你。”闪闪发光的琴键与雷鸣般的摇滚乐融为一体，随之而来的是无言的背景声和“无论我走到哪里，我都能听到你的心跳”的主唱热情令人愉快地交织在一起。 《Talk in Vain》中的“I Drove All Night”在中心副歌部分（由强劲的吉他脉冲和丰富的调性琶音驱动）和主歌中明显的人声渴望方面表现出色，是对这部经典作品的有力诠释，通过共鸣的吉他激情和一系列大气、氛围合成器注入了深夜驾驶的感觉。 《徒劳之言》取得了彻底的成功。 — 我们通过 MusoSoup 发现了这个版本。 Source link

Musikrezension: „„HEARTLESS“ von South Summit lebt von Bewegung und kanalisiert eine ruhelose Indie-Rock-Energie, die nie zulässt, dass der Schwung nachlässt. Der Gesang kommt mit scharfer Beweglichkeit und mühelosem Charisma daher, sein klarer Ton durchdringt den Track mit einer Mischung aus Eindringlichkeit und Charme, die sofort süchtig macht. Unter ihnen drängt die Melodie weiter voran, wirkt…

搜索中的偏见并不总是负面的。很容易将其作为险恶的东西，但是出于结构原因，行为原因，有时是故意的选择而出现偏见。营销人员和传播者的真正任务是认识到它何时发生，这对可见性，感知和控制意味着什么。 最近的两篇文章让我对此更深入地思考。首先是Dejan对选择率（SR）的探索，该探索强调了AI系统如何偏爱某些来源而不是其他来源。第二个是比尔·哈泽尔（Bill Hartzer）即将出版的书《投票上的品牌》（Brands On The Dable），该书在当今的两极分化市场中介绍了非中立品牌的概念。组合在一起，这些表明了偏见不仅不仅融入算法中。在观众如何解释品牌方面，这也是不可避免的。 图片来源：Duane Forrester 选择率和主要偏见 选择率 可以将其视为从可用选项中选择源的次数的百分比（选择选项×100）。这不是正式的标准，而是一种说明AI检索中主要偏见的有用方法。 Dejan指出，当提出AI系统的问题时，它通常会从多个接地来源中提取。但是，并非所有来源都是平等选择的。随着时间的流逝，有些人一次又一次被选中，而另一些则几乎没有出现。 这是工作中的主要偏见。 对于营销人员而言，这意味着很明显：如果您的内容很少被选为接地来源，那么您在AI的输出生态系统中实际上是看不见的。如果经常选择，您将获得权威和可见性。高SR成为一个自我强化信号。 这不仅仅是理论上。诸如困惑，Bing Copilot和Gemini等工具均表现出答案及其来源。频繁的引用可以增强品牌的知名度和感知权威。研究人员甚至创造了一个反馈循环如何锁定优势的术语： 神经how叫。在LLM中，某些高加权输入可能会变得根深蒂固，即使引入了新的培训数据或实时提示，也会产生对校正具有抵抗力的响应模式。 这个概念并不新鲜。在传统搜索中，较高的页面获得了更多点击。这些点击将参与信号发送回系统，这可以帮助维持排名的位置。这是相同的反馈循环，只是通过不同的镜头。 SR不会产生偏见；它揭示了这一点，以及您是否受益取决于您的结构如何首先要检索。 品牌和解释的现实 选票上的品牌 将其视为非中立品牌：公司无法避免被解释。大小的每个决定都被视为信号。这是在感知层面上的偏见。 我们不断看到这一点。当耐克（Nike）以科林·卡佩尼克（Colin Kaepernick）为特色时，有些人则忠于忠诚度，而另一些人则公开削减了联系。当Bud Light与反式影响者合作时，反弹占据了国家新闻。迪士尼与佛罗里达政客在文化政策方面的纠纷成为一夜之间的企业认同故事。 这些都不只是“营销活动”。每个人都被视为一种文化立场。即使是似乎运作的决策（您在哪些平台上进行了广告宣传，您接受的赞助商，您选择的供应商）也被解释为对齐的信号。 中立不再是中立的，这意味着公关和营销团队都需要计划解释作为日常现实的一部分。 定向偏见是有用的镜头 营销人员已经通过ICP定位和定位来实践故意排斥。您决定要与谁联系，并通过扩展为您不这样做。那不是新的。 但是，当您通过偏见的视角查看这些选择时，它会提高重点：定位是有意图的偏见。它不是隐藏的。这不是偶然的。这是一个故意的焦点缩小。 这就是导演偏见的想法。您可以将其视为描述ICP定位或市场定位的另一种方式。这不是学说，只是镜头。以这种方式命名的价值是，它将营销人员已经将所做的事情与有关搜索和AI系统如何编码偏差的更广泛的对话联系起来。 偏见不仅限于品牌或人工智能。多年来，我们知道搜索排名可以塑造行为。 一项2024年的PLOS研究表明，简单地改变结果的顺序可以将意见转移多达30％。人们更信任更高的结果，即使基础信息是相同的。 过滤器气泡扩大了此效果。通过基于历史记录来量身定制结果，搜索引擎可以增强现有视图并限制接触替代方案。 除了这些行为偏见之外，结构性偏见。搜索引擎奖励新鲜度，这意味着网站被爬行和更新的频率经常会在可见性方面获得优势，尤其是对于时间敏感的查询。乡村代码顶级域（CCTLD）之类的诸如.fr或.jp之类的范围可以向区域相关性，从而使它们偏爱本地化搜索。然后是受欢迎程度和品牌偏见：即使他们的内容不一定更强，既定或值得信赖的品牌也通常受到青睐，这使得小型或更新的竞争对手更难突破。 对于市场营销和公关专业人员，本课程是相同的：输入偏见（有关您的数据）和处理偏见（系统如何排名和呈现）直接塑造观众认为是真实的东西。 LLM输出的偏差 大型语言模型引入了新的偏见层。 培训数据很少平衡。某些群体，声音或观点可能会过分代表，而另一些则缺失。这塑造了这些系统给出的答案。提示设计添加了另一层：确认偏差和可用性偏差可能取决于提出问题的方式。 最近的研究表明，这会变得多么混乱。 麻省理工学院的研究人员发现，即使送入LLM的文件顺序也可以改变结果。 2024年的自然纸将在LLM中显示出不同类型的偏差分类，从表示差距到文化框架。 PNAS的一项研究证实，即使在公平调整之后，隐性偏见仍然存在。 LiveScience报道说，较新的聊天机器人倾向于过分简化科学研究，并掩盖关键细节。 这些不是边缘发现。他们表明，AI中的偏见不是边缘情况。这是默认值。对于营销人员和沟通者来说，关键不是要掌握科学。要理解，如果您不首先塑造出来的内容，则输出可能会歪曲您。 将线程拉在一起 选择率 向我们显示AI检索系统中工作中的偏见。品牌向我们展示了偏见在感知市场中的运作方式。指导偏见是连接这些现实的一种方式，提醒我们并非所有偏见都是偶然的。有时是选择。 关键不是假装偏见不存在。当然，确实如此。它是要认识到它是否被动地发生，还是您正在积极和战略性地应用它。营销人员和公关专家都在这里发挥作用：一个在建立可检索的资产中，另一个在塑造叙事弹性方面。 （PS：AI无法真正代替这项工作的人。） 那你该怎么办？ 了解偏见暴露在哪里 在搜索中，通过研究，审核和SEO测试揭示了偏见。在AI中，它是由研究人员发现了具有结构化提示的输出的。在品牌中，它在客户反应中得到了揭示。关键是知道偏见总是显示出某个地方的位置，如果您不寻找它，那么您就缺少有关如何被感知或检索的关键信号。 认识谁隐藏偏见 搜索引擎和LLM提供商并不总是披露选择的加权方式。公司通常会选择中立，即使他们的选择也是如此。隐藏偏见不会消失；它最终浮出水面时，很难解决并产生更大的风险。如果您对自己的立场不透明，其他人可能会为您定义它。…

Streszczenie: Skonfigurowałem OpenClaw na moim starym MacBooku i utworzyłem dla niego podrzędny Apple ID, dzięki czemu mogę z nim rozmawiać przez iMessage. Rezultat wydaje się zaskakująco ludzki. (Jeśli pracujesz w Apple i to czytasz, nie banuj mnie) Duch z muszlą OpenClaw (fka moltbot, fka clawdbot) podbił świat kilka miesięcy temu jako stosunkowo prosty sposób na…