雪球李楠任CEO怎么回事 李楠致员工内部信全文一览
8 月 14 日,投资交流交易平台雪球宣布联合创始人兼COO李楠升任公司CEO,全面负责雪球各项业务推进。雪球创始人方三文将继续担任董事长职务,更多关注雪球未来的战略布局。
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美团CEO王兴今日向全体员工发送内部邮件,通报了公司原联合创始人王慧文的健康状况。邮件中提到,王慧文经过一段时间的积极治疗后,健康状况正在逐步恢复,并将以顾问的身份部分时间参与美团的工作。在2023年8月,光年之外完成了工商变更,王慧文正式退股。
快科技4月5日消息,针对华为进军汽车行业的议题,魅族前高管李楠发表了自己的看法。他指出,华为进入汽车领域的模式与像小米这样的汽车制造商截然不同,因为华为已经掌握了该行业的核心技术。 年报显示,华为智能汽车解决方案业务2023年实现销售收入47亿元,同比增长128.1%。当年手机SOC,我们只能依靠MTK或者高通。展讯苟延残喘到今天,也就是靠手表续命。而今�
快科技4月5日消息,魅族前高管李楠在社交媒体上对小米SU7进行了评价,显示出对这款产品的认可。他认为,作为一个曾经从事产品开发的人,小米SU7在三年的开发过程中取得了非常高的完成度。李楠指出:对比下周回国或者苹果,都是更好的交付水平。但是你说SU7就是同价位最好的电车之一,我相信肯定还是有疑问的。”。不过,他对小米SU9的期望更高,认为它有望成为同价位中国最优秀的电动车,甚至无人能及。他对此充满了信心,甚至可能比很多小米粉丝还要坚定。根据主流市场反馈迅速和精准的迭代,就是小米在手机市场获胜的核心能力,雷军将这
备受瞩目的理想L6携Pro和Max两款车型来,定价分别为24.98万元和27.98万元。理想L6的发布,不仅在业界引起了广泛关注,更得到了知名企业家美团王兴的高度评价。Max版车型在Pro版的基础上,增加了带激光雷达的高阶智驾系统、铂金音响和后排压缩机冰箱等高级配置,进一步提升了车辆的智能化和实用性。
快科技4月17日消息,近日,车企一把手下场直播,为自家品牌摇旗呐喊逐步成了车圈趋势。今日晚间,哪吒汽车CEO张勇出现在哪吒汽车官方直播间,针对近期热点话题,发表了不少看法。张勇称,汽车行业原来的营销模式比较封闭,现在的形势已经变了,竞争太激烈,如果你不能在全网引起关注,让公众了解到品质、特点,那么基本上,再好的产品、再好的价格,也未必能取得成功。此外,前段时间,小米汽车为小米SU7首批车主举办了交付仪式,期间,雷军亲自为用户开车门,引起网友热议。而在哪吒直播间中,也有网友向张勇询问,你能不能为用户开车门?
OpenAICEOSamAltman最近前往阿联酋,提出了建立一个全球性政府和私人利益相关方联盟来资助、支持和供应人工智能产业的构想。Altman在本周会见了几位阿联酋官员和投资者,讨论了他们以及其他人如何共同努力以抵消人工智能基础设施所带来的巨额成本。即使英伟达预计仅今年就将三倍以上生产其H100和H200加速器,分析师警告称,需求可能会持续超过供应。
飞书CEO谢欣于今日清晨向全体员工发布了一封信,信中透露了公司即将进行的新一轮组织调整,旨在适当精简规模,优化组织结构。谢欣在信中坦言,尽管飞书在近年来取得了显著的进展,不仅吸引了众多客户,品牌知名度也日渐提升,但在公司的发展过程中,他们也发现了组织内部存在的一些问题。此次组织调整将是飞书在未来发展道路上迈出的重要一步。
快科技4月9日消息,据媒体报道,特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示,中国汽车制造商对特斯拉构成的极大竞争挑战”,是全球最有竞争力的”。马斯克坚称,电动车的普及仍在相当快地”进行,同时其表示依旧关注来自中国在电动车和更广泛的汽车行业的竞争。对于时下的热门话题人工智能,马斯克表示:如果将通用人工智能定义为智力超过最聪明的人类,我认为可能就是明
特斯拉今日发布了全员信,正式宣布全球将裁员10%。马斯克表示公司多年来迅速发展,在全球拥有多家工厂,但随着公司快速发展,某些领域的角色和工作职能出现了重叠。2022年特斯拉新增员工人数为2.9万到了2023年这一数字已降至1.2万。
教育春招正当时,为积极探索AIGC产品对教育行业的营销助力,百度营销在2月底发布了全新升级的教育行业AIGC营销解决方案,从教育客户在百度的全域玩法出发,进行AIGC系产品整合,并与行业产品“课效通”进行紧密结合,以更好地适配教育行业客户的营销诉求,达到营销效果。24年春招已有近3000家客户进行尝试,享受到了AI产品的流量红利,实现了教育行业营销规模的进一步增长。客户通过擎舵实现从营销洞察到创意内容制作,通过智能体实现从需求挖掘到内容承接的完美交互,联动轻舸实现智能化投放的一站式需求满足。
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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