《微软发行37.5亿美元债券 引发收购SAP传言》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：
据国外媒体微软计划发行37.5亿美元债券，引发了微软用这笔资金收购SAP的传言...
据报道微软将发行20亿美元5年期债券，10亿美元10年期债券，7.5亿美元30年期债券...
募集资金将用于公司一般用途，其中包括流动资金、资本支出、回购股票和收购...
由于巴伦周刊近期的文章中一位分析师称SAP不会永远保持独立，该债券引发了微软可能会用这笔资金收购SAP的传言...
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微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元，该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后，像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”，发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
亚马逊宣布已完成对OpenAI竞争对手Anthropic的40亿美元投资计划。这意味着亚马逊又向Anthropic注资了27.5亿美元，这笔金额比去年最初承诺的12.5亿美元多出了许多。考虑到微软是OpenAI的主要投资者，亚马逊希望在云服务领域拥有自己的强大人工智能初创公司是完全合理的。
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。
欧盟的反垄断监管机构已确认，微软对OpenAI的130亿美元重要股权不会引发正式调查。这标志着这家科技巨头的重大转变，使其能够避免在遵守欧洲并购法规后可能会实施的限制措施。通过与多个合作伙伴的互动，并在战略性投资中采取非所有权立场，微软试图在影响科技行业的国际规则迷宫中谨慎行事。
4月4日消息，海联金汇科技股份有限公司（下称“海联金汇”）在深交所发布公告称，4月3日，与天津同融电子商务有限公司（下称“天津同融”）签署了《股权转让协议》，公司拟将全资子公司联动优势科技有限公司（下称“联动优势”）持有的联动优势电子商务有限公司（下称“联动商务”）100%股权转让给天津同融。本次股权转让的价格为：人民币7.5亿元的基准转让对价 �
AI巨头公司英伟达继续其战略性收购行动，今日宣布将收购一家以色列初创公司，以使AI芯片更高效。这家芯片制造商已经签署了一项“最终协议”，收购基于Kubernetes的软件提供商Run:ai，后者帮助优化图形处理单元上的AI应用和工作负载。“Run:ai自2020年以来一直与英伟达紧密合作，我们都热衷于帮助客户充分利用其基础设施，”Geller在宣布这项交易的英伟达博客文章中说道。
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。
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。
ChatGPT的背后开发者OpenAI，计划与微软公司合作投资100亿美元建设全球最大数据中心。这个计划旨在开发人工通用智能技术，并将配备一个超级计算机。考虑到这个AI工具的潜在风险，公司将仔细考虑是否全面发布它。
3月30日，著名科技媒体theinformation独家消息，微软、OpenAI正在开发一个数据中心项目，包含一台名为“Stargate”超级计算机将配备数百万个AI专用芯片，主要为OpenAI的研发、产品提供服务。据一位曾与OpenAI联合创始人兼首席执行官SamAltman交谈过，以及查看过微软对该项目的成本估算内部人士透露，该成本的总投资高达1000亿美元。AI算力已经和数据一样成为生成式AI领域的水、电、
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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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