【TechWeb报道】5月8日消息，在线休闲旅游公司途牛网今日宣布，与京东等投资者签订了协议，途牛将获得总计5亿美元的投资。
根据协议条款，京东将投资总计3.5亿美元用以认购途牛股份，其中包括2.5亿美元现金以及向途牛提供1亿美元资源及运营支持。
本次投资，途牛新发行普通股认购价格为每股5.33美元，即每股美国存托凭证16美元。认购价格为协议签订前20个交易日途牛美国存托凭证每日收盘价格的平均值。
交易完成后，京东将成为途牛第一大股东，占途牛27.5%的股权比例，并获得一席途牛董事会席位。预计该交易将于2015年第二季度完成。
此外，弘毅资本、DCM、携程、淡马锡和红杉资本将分别投资8000万美元、2000万美元、2000万美元、2000万美元和1000万美元认购相应的途牛股份。（周小白）
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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。
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。
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。
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。
长城汽车今日发布了2024年第一季度的财务报告。该季度实现营业收入428.6亿元，同比增长47.60%，净利润32.28亿元，同比增长1752.55%，扣非净利润20.24亿元，基本每股收益0.38元。这包括引入前台、中台、后台的组织架构模式，以更有效地整合资源，快速响应市场需求，此外，董事长魏建军也开始活跃在社交媒体上，亲自抓营销。
华为投资控股有限公司今日在上清所公布了一则引人注目的公告，内容关于其即将实施的股利分配方案。经过公司内部决策机构的审议，公司决定向股东派发高达77，094，500，197.50元的股利，相较于前年的61，403，559，073.76元，实现了近25.55%的显著增长。净利润达到870亿元人民币，同比增长144.5%。
风雨飘摇中的StabilityAI还能走多远?近期，AI绘画神器StableDiffusion背后的开发公司StabilityAI发生一系列变动，包括CEOEmadMostaque在内的多名核心高管、技术人员离职，公司面临现金流危机。《福布斯》援引StabilityAI内部文件以及30多名现任和前任员工、投资者和行业专家的声明称，前StabilityAICEOEmadMostaque带领的管理层存在诸多问题:图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyStabil
韩国总统尹锡悦周二表示，韩国将在2027年投资近70亿美元发展人工智能，旨在成为全球尖端半导体领域的领导者。韩国作为三星和SK海力士等全球排名前两位的记忆芯片制造商所在地，半导体产业是韩国出口驱动型经济的重要支柱。本月早些时候，日本也宣布向一家芯片企业提供高达39亿美元的补贴，作为振兴其半导体产业计划的一部分。
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 �
京东今年再度扩大包邮范围，九成第三方商品现已直接包邮，剩余商品最高满59元即可享受包邮服务。无论是自营还是第三方商品，京东全平台已大幅下调包邮门槛，部分商品更是实现了无门槛包邮，让消费者购物更省心。京东始终致力于为消费者提供优质的购物体验，不断优化服务，让消费者在购物过程中感受到更多的便利和舒适。
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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