《路透社：阿里巴巴正在寻求50亿美元贷款》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据路透社报道，汤森路透旗下金融资讯数据供应商BasisPoint援引知情人士消息称，阿里巴巴正在与银行谈判，拟寻求一笔数额为50亿美元的贷款...
知情人士表示，阿里巴巴此次希望通过“子弹式贷款”在海外融资50亿美元，贷款期限为五年，筹集资金主要用于公司一般性用途，包括再融资...
阿里的这一贷款计划，正值其主要竞争对手——腾讯与与多家银行谈判、寻求新一轮贷款之际...
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据报道，近日，阿里巴巴董事会主席、联合创始人蔡崇信接受了一次投资人的播客专访。蔡崇信在访谈中，分享了自己的成长经历和在阿里巴巴的工作体验。人们可以更深入地理解阿里巴巴，并不会仅仅将其视为一家试图用廉价的中国产品充斥市场的公司。
OpenAI在欧洲的竞争对手Mistral正在进行谈判，计划以高达50亿美元的估值筹集资金。Mistral是一家总部位于巴黎的开源人工智能初创公司，该公司一直在与投资者讨论以50亿美元的估值筹集数亿美元的事宜。Mistral正在谈判筹集如此庞大的资金，预示着该公司对未来发展充满信心，同时也表明了投资者对人工智能领域的看好态度。
阿里巴巴集团发布公告，宣布计划以37.5亿美元收购菜鸟网络的少数股东股份和员工股权，并撤回其上市申请。这一举措旨在将菜鸟更紧密地融入阿里巴巴的核心业务，进一步加强电商与物流的协同发展。在过去的几个月里，菜鸟对中国和国际电商业务进行了深入评估，得出的结论是必须通过实现菜鸟运营与集团电商业务之间的深度融合，来提供最具竞争力的消费者体验。
快科技3月26日消息，据媒体报道，3月20日，小鹏汽车在美国证券交易委员会提交的文件显示，阿里巴巴旗下淘宝中国控股有限公司计划出售3300万份小鹏汽车ADS。总价值约3.14亿美元，相当于约22.61亿元人民币。3月22日，淘宝中国控股有限公司完成了所持小鹏汽车3300万份ADS的出售，其持股比例由原来的9.23%降至4.94%。对此，小鹏汽车回应称:阿里的减持行为是基于其自身资产管理目�
近日，在西安举行的世界互联网大会数字丝路发展论坛上，《世界互联网大会跨境电商实践案例集（2024年）》对外发布。阿里巴巴国际站“发挥B2B跨境电商平台全球数字网络优势，帮助中小企业出海”案例被写入案例集。据了解，多年来阿里国际站持续帮助当地企业精准匹配买家、找准细分行业、找到新的增长点，让传统“老外贸”变为跨境电商“新势力”，其中不乏转型外�
据著名科技媒体TheInformation报道，OpenAI首席执行官SamAltman和前苹果设计总监JonyIve最近携手合作，计划开发一款由人工智能驱动的个人设备，并正在寻求高达10亿美元的融资。这一消息引起了业界的广泛关注。整个行业对这一项目的未来发展充满期待。
最近，美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴，但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了，之前总投资达180亿美元，接下来将进入泰勒市，首批投资至少170亿美元，成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是，美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会，她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席，其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
埃隆・马斯克的人工智能初创公司正迎来一波重要的支持，随着xAI竞速追赶OpenAI和Anthropic等竞争对手在激烈的竞争中。与特斯拉和SpaceX首席执行官有密切关系的投资者正在商谈，计划帮助xAI在一轮融资中筹集30亿美元，消息人士透露，史蒂夫・杰维逊和风投公司Gigafund是潜在的支持者之一。“他要么加入xAI，要么加入他们，”马斯克写道，并指出他也提高了人工智能工程师的薪水。
贾跃亭在其最新的视频声明中宣布，他已偿还了超100亿美元的债务。他提到2017年乐视网财务危机爆发时，他本人为乐视网的债务提供了约120亿美元的担保。他同时表示，能够早日返回祖国是他最大的梦想，他期待着在造车事业取得成功并清偿所有债务后，尽快回到中国。
人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资，投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势，致力于改变软件开发的完成方式。
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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