北京時(shí)間4月24日消息,距離第一個(gè)視頻片段片段《我在動(dòng)物園》上傳到Y(jié)ouTube已經(jīng)十年,這個(gè)如今已歸屬于谷歌公司的服務(wù)一直以來(lái)是在線視頻共享領(lǐng)域的老大。但是,這樣的主導(dǎo)地位能維持多久呢?
Facebook周三表示,與去年9月僅10億的觀看量及今年1月的30億相比,其用戶每天觀看的視頻數(shù)量已達(dá)40億。
以上數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠至少9家經(jīng)紀(jì)公司在周四提高了Facebook的目標(biāo)股價(jià),盡管該公司第一季度的收入增長(zhǎng)是兩年來(lái)最慢的。
幾乎所有的分析師都了解視頻廣告是Facebook利潤(rùn)增長(zhǎng)最有前景的領(lǐng)域之一。
“根據(jù)視頻和移動(dòng)廣告需求,互聯(lián)網(wǎng)到了一個(gè)拐點(diǎn),而FB(Facebook)也許是這個(gè)拐點(diǎn)唯一的最大受益者,” RBC Capital Markets分析師馬克·馬哈尼說(shuō)。馬哈尼將其對(duì)Facebook的目標(biāo)股價(jià)提高了17美元,從88美元提至105美元。
周四早盤,F(xiàn)acebook報(bào)83.92美元,下跌了約1%。
在YouTube聯(lián)合創(chuàng)始人賈韋德·卡里姆(Jawed Karim)在網(wǎng)站起步時(shí)上傳《我在動(dòng)物園》視頻近七年之后,YouTube在2012年1月表示,其每天的訪問(wèn)量達(dá)到40億。如今,谷歌一直沒(méi)有披露YouTube的收視情況或利潤(rùn)數(shù)額。
經(jīng)紀(jì)公司Cowen&Co估算,到今年年底,YouTube的日常訪問(wèn)或?qū)⑦_(dá)到79億,并產(chǎn)生59億美元的收入。該經(jīng)紀(jì)公司預(yù)計(jì),今年Facebook的視頻廣告收入將達(dá)到約10億美元。
Facebook在2014年3月推出了自動(dòng)播放的視頻廣告。
“在FB發(fā)展成首屈一指的數(shù)字/移動(dòng)視頻平臺(tái)的過(guò)程中,其視頻消費(fèi)保持著爆發(fā)性增長(zhǎng),”考恩分析師在一份客戶報(bào)告中寫道,讓Facebook的目標(biāo)股價(jià)從91美元提高提高到了94美元。
今年第一季度,移動(dòng)廣告收入占Facebook廣告總收入的73%,從去年同期的收入貢獻(xiàn)為59%。
“在未來(lái)的移動(dòng)市場(chǎng)營(yíng)銷方面,我們相信視頻是會(huì)發(fā)揮重要作用,”Facebook首席運(yùn)營(yíng)官桑德伯格(Sheryl Sandberg)周三在分析師電話會(huì)議中說(shuō),“在Facebook全球的視頻觀看中,超過(guò)75%是發(fā)生在移動(dòng)端。我們認(rèn)為,隨著時(shí)間推移,移動(dòng)視頻對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷人員來(lái)說(shuō)會(huì)變得越來(lái)越重要。”
在截至3月31日的第一季度中,F(xiàn)acebook的營(yíng)收增長(zhǎng)42%,達(dá)35.4億美元,歸屬于股東的凈利潤(rùn)同比下降20%,為5.09億美元。調(diào)整后的利潤(rùn)高于市場(chǎng)預(yù)期,但收入不及預(yù)期,其中廣告收入增長(zhǎng)46%至33.2億美元。
“……盡管廣告收入增長(zhǎng)勢(shì)頭保持強(qiáng)勁,但該公司似乎只是停留在視頻廣告全面商業(yè)化的早期階段,”巴克萊資本分析師表示。
分析師還是看到了豐富的機(jī)遇,即利用消息服務(wù)WhatsApp、分享照片應(yīng)用Instagram和虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備制造商Oculus Rift來(lái)增加收入渠道。Facebook正在大力投資于這些產(chǎn)品。
“Facebook的核心業(yè)務(wù)保持著增長(zhǎng),眾所周知的催化劑也蓄勢(shì)待發(fā),還有隨著Instagram發(fā)展到2016年,WhatsApp到2017年,Oculus到2018年帶來(lái)的潛在增長(zhǎng),”證券公司Piper Jaffray的分析師寫道。
截至周三收盤,F(xiàn)acebook股價(jià)在過(guò)去一年已經(jīng)上漲了三分之一。
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(kāi)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(kāi)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(jué)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(jué)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(jué)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。