4月14日消息,A股上市公司朗姿股份與香港聯(lián)交所上市公司聯(lián)眾昨日聯(lián)合發(fā)布公告,宣布朗姿股份擬出資11.93億港元收購聯(lián)眾28.9%股份。
公告顯示,此次出售聯(lián)眾股權(quán)的股東分別為Elite Vessels Limited、Sonic Force Limited、Prosper Macrocosm Limited及Golden Liberator Limited,出售價格為5.27港元,出售的股權(quán)比例分別為約9.889%、8.418%、8.102%及2.492%。
交易完成后,Elite Vessels Limited、Sonic Force Limited、Prosper Macrocosm Limited及Golden Liberator Limited分別擁有聯(lián)眾發(fā)行股本5.236%、5.088%、0%及0.210%權(quán)益。
如交易獲得批準(zhǔn),朗姿股份將成為聯(lián)眾第一大股東 ,并與其他股東張榮明、劉江、龍奇等一致行動人合計持有聯(lián)眾46.245%股權(quán),共同控制聯(lián)眾公司。
根據(jù)協(xié)議,如在上述生效交割條件全部滿足后,Elite Vessels Limited、Sonic ForceLimited、Prosper Macrocosm Limited或香港子公司未能出售或購買標(biāo)的股票,或因任何簽署方的原因?qū)е律Ы桓顥l件無法滿足,違約方應(yīng)當(dāng)向守約方支付港幣1000萬元的違約金;
Golden Liberator Limited或香港子公司未能出售或購買標(biāo)的股票,或因任何簽署方的原因?qū)е律Ы桓顥l件無法滿足,違約方應(yīng)當(dāng)向守約方支付港幣500萬元的違約金。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡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)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(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)隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時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等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。