沃尔玛声明截图
凤凰网科技讯 北京时间9月14日消息,零售巨头沃尔玛今天就潜在TikTok美国投资发表声明称,公司仍有意投资TikTok,继续与字节跳动管理层展开讨论。根据此前媒体报道,沃尔玛与微软公司联手竞购TikTok美国业务,但是微软今天表示,该公司的收购提议已被字节跳动拒绝。
以下是沃尔玛声明:
沃尔玛仍有兴趣投资TikTok,会继续与字节跳动管理层和其他利益相关方展开讨论。我们知道,任何获得批准的协议必须满足所有监管和国家安全关切。
(作者/箫雨)
(举报)
沃尔玛声明截图
凤凰网科技讯 北京时间9月14日消息,零售巨头沃尔玛今天就潜在TikTok美国投资发表声明称,公司仍有意投资TikTok,继续与字节跳动管理层展开讨论。根据此前媒体报道,沃尔玛与微软公司联手竞购TikTok美国业务,但是微软今天表示,该公司的收购提议已被字节跳动拒绝。
以下是沃尔玛声明:
沃尔玛仍有兴趣投资TikTok,会继续与字节跳动管理层和其他利益相关方展开讨论。我们知道,任何获得批准的协议必须满足所有监管和国家安全关切。
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日前,社交平台X拥有者埃隆马斯克,公开发文反对禁止TikTok。TikTok不应该在美国被禁止,尽管这样的禁令可能会让X平台受益”,马斯克表示,这么做违背了言论和表达自由,这不是美国所代表的价值观。该法案还被纳入了美国一揽子对外援助计划中,使得参议院需要比单独法案更快地审议该提案。
TikTok在欧洲推出的轻量级应用TikTokLite遇到了监管障碍。该应用程序包含一项奖励功能,允许用户通过观看视频、点赞等操作获得虚拟货币"硬币",并兑换亚马逊优惠券或贝宝礼品卡等物品。这一举措也意味着欧洲用户将无法再通过该应用每天额外赚取约38美分的收益。
在大环境和行业疲软的情况下,这两年大量企业都缩减了员工奖励,各大互联网厂商也不例外,不过今天,字节跳动宣布了一项额外的员工激励。根据字节跳动发布的全员信,2023全年综合绩效在M及以上的员工,将在实际评定奖金月数的基础上,额外获得期权激励。其中,综合绩效为M的额外获得5%的激励,M 的为10%,E及以上的为15%。所有激励都将以期权/RSU形式的发放,激励价值不足4股的发放对应现金。字节跳动内部全员信如下:大家好,2023全年绩效评估已经结束,感谢大家的认真参与。之前我和大家沟通过几项重要的绩效和激励政策调整,主要变化点
当地时间4月19日,特斯拉CEO马斯克在社交媒体平台X发文明确反对美国禁止TikTok,其表示:我认为TikTok不应在美国被禁,尽管相关禁令可能会让X平台受益,这样的做法有悖于言论和表达自由”。今年3月13日,美国众议院投票通过了一项保护美国人免受外国对手控制应用程序侵害法”的法案。本月18日,TikTok就上述最新动向回应称,美众议院以涉对外人道主义援助的法案为掩饰,�
最近在日常浏览TikTokShop榜单时,我们注意到一个熟面孔,出海运动休闲服饰品牌Halara。1月和2月,Halara在TikTokShop销售额排行榜上分别位于第一位和第三位。Halara作为此类品牌之一,创始团队较强的技术实力让其在锁定流行元素、快速跟进产品上具有一定优势,但重投放抢流量的思路明显不适合长线发展,Halara通过引入品牌人才建设品牌、培养用户心智,对Halara和所有的出海品�
TikTok剥离法案的推进,似乎未改变平台的商业化步伐和生态链上各方参与者的投入力度。美国当地时间3月14日,该法案在众议院通过的第二天,TikTok在洛杉矶举办了一场声势不小的Homeliving达人品牌聚会,邀请了一众美国达人机构和本地品牌参与。
TikTok确认将推出照片分享应用TikTokNotes。许多外国网友在社交媒体上分享了TikTok应用的弹窗截图,从中可以看出TikTok即将推出这一新应用。这些举措都旨在进一步丰富TikTok的内容生态,满足不同用户的需求。
TikTok在海外市场的惊人表现,让人们不禁为之侧目。这个社交媒体平台不仅数据强悍已经成为全球备受喜爱的社交平台之一。PingPong将助力卖家找到新的发力点,抓住全球化发展的新商机。
凭借高度年轻化的人口结构,东南亚逐渐成为全球经济增长最快的地区之一。聚焦年轻化市场带来的电商发展势能,据谷歌、淡马锡与贝恩联合发布的《2022东南亚数字经济报告》显示,2017至2022年的五年间,东南亚电商GMV从109亿美元跃升至1310亿美元,年复合增长率高达64%。围绕全球电商新浪潮,PingPong邀请50行业大咖亲临现场分享成功案例,深度分享并解读前沿运营策略,并聚
一系列在TikTok上的视频迅速走红,内容是ChatGPT在线语音调情、进行角色扮演。这些视频播放量超过百万,吸引了大量网友的关注。尽管与FlowGPT等应用相比,网友分享的与Dan的聊天记录并不够限制级,但仍引起了人们的关注。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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