樂視體育今日正式宣布完成首輪8億元融資,估值28億元。
樂視體育本輪融資經(jīng)歷A和A+兩個(gè)階段,A輪由萬達(dá)投資領(lǐng)投,A+輪由云鋒基金領(lǐng)投,東方匯富和普思投資等7家機(jī)構(gòu)和個(gè)人跟投,易凱資本擔(dān)任了此次融資的獨(dú)家財(cái)務(wù)顧問。
經(jīng)過本輪融資后,樂視體育原控股股東樂視網(wǎng)(300104)的股份降到10%左右,樂樂互動(dòng)(同一實(shí)際控制人)變?yōu)榭毓晒蓶|。
萬達(dá)投資首席風(fēng)險(xiǎn)官劉安表示:“萬達(dá)投資對(duì)樂視體育基于賽事運(yùn)營+內(nèi)容平臺(tái)+智能化+增值服務(wù)的體育生態(tài)模式非??春?,所以在很短的時(shí)間內(nèi)就確定了投資。”
普思投資董事長、萬達(dá)集團(tuán)董事王思聰表示:“這是普思投資第一次參與體育行業(yè)的投資,除了對(duì)樂視體育在體育產(chǎn)業(yè)的拓展方面非常有信心以外,我對(duì)它的互聯(lián)網(wǎng)思維和新媒體營銷都非常欣賞。”
據(jù)介紹,樂視體育的版權(quán)擁有量上遠(yuǎn)超競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,共擁有17類運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目,121項(xiàng)比賽,實(shí)現(xiàn)平均每年4000場(chǎng)的賽事直播;而且還擁有競(jìng)品所不具備的強(qiáng)大制播能力,能夠?qū)崿F(xiàn)足球、籃球、網(wǎng)球、高爾夫、馬拉松等不同項(xiàng)目的制作播出。
不久前,樂視體育發(fā)布了超級(jí)自行車計(jì)劃,其運(yùn)動(dòng)相機(jī)的發(fā)展計(jì)劃也在發(fā)布會(huì)上首次披露。
增值服務(wù)板塊,體育商城、體育培訓(xùn)、體育游戲、體育彩票等基于體育垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域的O2O和付費(fèi)業(yè)務(wù)也首次進(jìn)行了全方位的闡述。
去年底,國務(wù)院46號(hào)文指出,到2025年基本建立布局合理、功能完善、門類齊全的體育產(chǎn)業(yè)體系,體育產(chǎn)業(yè)總規(guī)模超過5萬億元。分析認(rèn)為,這將極大推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
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(jìng)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(cè)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(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。