Douyin prueba internamente el taller de IA y añade tarjetas de interés para aplicaciones de IA en la página de recomendaciones
chaincatcherDouyin está realizando actualmente una prueba interna del Taller de IA, dirigido a creadores y desarrolladores comunes, que proporciona un enlace completo desde la construcción, depuración y operación de aplicaciones de IA hasta la distribución en la plataforma, integrándose profundamente con el sistema de tráfico interno de Douyin. El marco de desarrollo de IA, las capacidades de interfaz y los servicios de almacenamiento en la nube están integrados en el backend del creador. La página de recomendaciones de la aplicación Douyin ha añadido un nuevo formato de contenido: la tarjeta de interés, utilizada para mostrar aplicaciones de IA creadas en el Taller de IA. Los usuarios pueden interactuar directamente con estas tarjetas mientras navegan por la página de recomendaciones, sin necesidad de cambiar a un mini-programa o salir de la aplicación principal, lo que les permite completar consultas de preguntas y respuestas, interacciones divertidas y experiencias de herramientas ligeras dentro del flujo de información. La tarjeta de interés se basa en la distribución personalizada de recomendaciones de Douyin y admite estilos y jugabilidad personalizados. Los creadores que no entienden de codificación pueden usar lenguaje natural para describir sus ideas para la construcción, mientras que los desarrolladores con habilidades técnicas pueden modificar archivos subyacentes para una personalización profunda. La depuración, la vista previa en dispositivos reales y la publicación se pueden completar en el mismo entorno. Las obras producidas se pueden convertir directamente en tarjetas de interés para su colocación en el flujo de recomendaciones. Este producto se encuentra actualmente en la fase de prueba interna solo por invitación.
Este contenido se proporciona únicamente con fines informativos y educativos y no constituye asesoramiento de inversión relacionado con BTCC. BTCC realiza todos los esfuerzos posibles, pero no puede garantizar la veracidad, exactitud u originalidad del contenido anterior.