4月21日,樂視網(wǎng)舉行了2014年股東大會(huì),包括樂視網(wǎng)董事長(zhǎng)賈躍亭等在內(nèi)的多位高管出席了該次會(huì)議。會(huì)議上,樂視高管透露,樂視影業(yè)C輪融資即將接近尾聲,這也意味著該公司的估值將再度上升。對(duì)此,現(xiàn)場(chǎng)有資深分析師表示,假如樂視影業(yè)單獨(dú)上市,完全可以成為另一個(gè)華誼兄弟,因此注入樂視網(wǎng)對(duì)于投資者而言無(wú)疑是個(gè)大利好。
會(huì)上,針對(duì)樂視影業(yè)的資本計(jì)劃,樂視網(wǎng)高管明確回復(fù)道,樂視影業(yè)影業(yè)的C輪接近尾聲,大概5月中旬完成C輪融資計(jì)劃,不過(guò)對(duì)于此次融資的金額以及領(lǐng)投機(jī)構(gòu),樂視網(wǎng)高管并未透露,只是稱,這也應(yīng)該是并入上市公司前最后一輪。伴隨著這輪融資的成功,樂視影業(yè)的估值將再度上漲。
據(jù)悉,樂視影業(yè)的第二輪融資是在去年完成,融額度為3.4億元人民幣,包括恒泰資本等多家投資方參投,第二輪融資完成后,樂視影業(yè)估值達(dá)48億元人民幣;樂視影業(yè)的第一輪融資則在2013年8月,當(dāng)時(shí)樂視影業(yè)的估值為15.5億元。也就是說(shuō),在不到兩年的時(shí)間里,樂視影業(yè)成功進(jìn)行了三輪融資,這也意味著作為平臺(tái)型的互聯(lián)網(wǎng)電影公司,樂視影業(yè)的商業(yè)模式和成長(zhǎng)業(yè)績(jī)獲得了資本市場(chǎng)的廣泛認(rèn)同。
去年年底,樂視網(wǎng)曾經(jīng)發(fā)布公告稱, “為了進(jìn)一步發(fā)揮樂視生態(tài)的協(xié)同效應(yīng),從根本上消除樂視網(wǎng)與關(guān)聯(lián)方樂視影業(yè)的關(guān)聯(lián)交易,擬在未來(lái)一年內(nèi)的合適時(shí)機(jī),以合理的方式,按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)有關(guān)規(guī)定,啟動(dòng)將關(guān)聯(lián)方樂視影業(yè)的控股權(quán)轉(zhuǎn)讓給公司。”
對(duì)于樂視網(wǎng)而言,樂視影業(yè)無(wú)疑是一個(gè)優(yōu)秀資產(chǎn)。據(jù)了解,去年樂視影業(yè)票房收入約為30億元,在民營(yíng)電影公司中位列第二名。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。