北京時(shí)間1月27日消息,據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道稱,騰訊旗下微眾銀行即將完成新一輪融資,投資者包括美國(guó)私人股權(quán)投資公司華平投資(Warburg Pincus),融資對(duì)公司的估值超過50億美元。
騰訊持有微眾銀行30%的股份。知情者透露說,微眾本輪融資額超過4.5億元,領(lǐng)投的是華平投資和新加坡國(guó)有投資公司淡馬錫控股(Temasek Holdings Pte. Ltd)。他還說,微眾銀行一年多以前開始投入運(yùn)營(yíng),這是它投入運(yùn)營(yíng)之后的第一輪融資,加上新投入的資金公司估值約為55億美元,交易預(yù)計(jì)會(huì)在本周確定下來。
知情人士還說,為微眾融資提供咨詢服務(wù)的是精品投行華興資本和美銀美林。騰訊是微眾的最大股東,其它主要股東還包括深圳市百業(yè)源投資有限公司(Shenzhen Baiyeyuan Investment)和深圳市立業(yè)集團(tuán)有限公司(Shenzhen Liye Group)。
中國(guó)在線銀行業(yè)務(wù)面臨的挑戰(zhàn)越來越大,微眾恰好選在這樣的時(shí)間點(diǎn)融資。一方面中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)迅速膨脹,另一方面政府不斷加強(qiáng)監(jiān)管力度。到目前為止,微眾、阿里巴巴旗下MYbank只允許吸納存款,提供一系列的銀行服務(wù),因?yàn)橹袊?guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)不允許用戶通過遠(yuǎn)程身份驗(yàn)證技術(shù)開戶,如面部識(shí)別技術(shù)。
微眾可能會(huì)利用新融資擴(kuò)張現(xiàn)有服務(wù),包括一些投資產(chǎn)品,如貨幣市場(chǎng)基金、個(gè)人貸款服務(wù)微粒貸。信譽(yù)度高的用戶不需要擔(dān)保和抵押就可以貸款最多20萬元。去年9月,擁有6.5億用戶的微信向少量用戶提供了微粒貸功能。
由騰訊和阿里巴巴支持的在線銀行在競(jìng)爭(zhēng)時(shí)占據(jù)一定的優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗鼈兛梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)公司收集海量數(shù)據(jù)。騰訊是中國(guó)最大的即時(shí)通訊和社交網(wǎng)絡(luò)公司,阿里巴巴運(yùn)營(yíng)著中國(guó)最大的在線購物平臺(tái)。兩家公司都擁有自己的在線支付服務(wù)。
互聯(lián)網(wǎng)公司和旗下的金融附屬公司可以利用數(shù)據(jù)來探索評(píng)估用戶信譽(yù)的新方式,如此一來在線銀行就可以提供更有吸引力的產(chǎn)品,同時(shí)還可以管理信貸風(fēng)險(xiǎn)。
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,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。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)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(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),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(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。