北京時(shí)間4月29日凌晨消息,Twitter今天公布了2015財(cái)年第一季度財(cái)報(bào)。報(bào)告顯示,Twitter對當(dāng)前財(cái)季的營收展望低于分析師預(yù)期,且第一季度營收的增長也未能達(dá)到預(yù)期。該季度Twitter凈虧損1.62億美元,與去年同期的凈虧損1.32億美元相比有所擴(kuò)大。
在截至3月31日的這一財(cái)季,Twitter的凈虧損為1.62億美元,每股虧損為0.25美元,這一業(yè)績不及去年同期。在2014財(cái)年第一季度,Twitter的凈虧損為1.32億美元,每股虧損為0.23美元。不計(jì)入某些一次性項(xiàng)目(不按照美國通用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則),Twitter第一季度調(diào)整后每股收益為7美分,超出分析師此前預(yù)期。湯森路透調(diào)查顯示,分析師平均預(yù)期Twitter第一季度每股收益為4美分。
Twitter第一季度營收為4.36億美元,比去年同期的2.50億美元增長74%,但未能達(dá)到分析師預(yù)期。湯森路透調(diào)查顯示,分析師平均預(yù)期Twitter第一季度營收為4.568億美元。
Twitter預(yù)計(jì),2015財(cái)年第二季度營收將在4.70億美元到4.85億美元之間,低于分析師平均預(yù)期的5.38億美元。Twitter還預(yù)計(jì),全年?duì)I收將在21.7億美元到22.7億美元之間,也低于分析師平均預(yù)期的23.7億美元。
另外,Twitter還稱其已經(jīng)同意收購營銷公司TellApart,并將與谷歌旗下DuobleClick廣告平臺(tái)結(jié)盟。預(yù)計(jì)這項(xiàng)收購交易將在6月1日前后完成,但其財(cái)務(wù)條款則并未對外公布。
Selerity網(wǎng)站此前發(fā)布Twitter消息,在美國股市收盤前泄露了Twitter的第一季度財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)。該消息發(fā)布后,tTwitter股價(jià)大跌5.8%,至48.67美元,隨后被暫時(shí)停牌。在交易恢復(fù)后,其股價(jià)暴跌20%,至41.40美元。
當(dāng)日,Twitter股價(jià)在紐約證券交易所常規(guī)交易中下跌9.39美元,報(bào)收于42.27美元,跌幅為18.18%。在隨后截至美國東部時(shí)間16:18(北京時(shí)間29日4:18)為止的盤后交易中,Twitter股價(jià)上漲0.54美元,至42.81美元,漲幅為1.27%,此前曾一度走低。過去52周,Twitter的最高價(jià)為55.99美元,最低價(jià)為29.51美元。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。