《创日本历史 软银计划IPO融资211亿美元》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：
软银集团创始人孙正义正在考虑通过其旗下的日本电信企业IPO融资211亿美元，这或许将成为日本历史上最大规模的IPO...
他正在全力尽快完成此次发行，因为日本的无线行业面临着严峻的价格竞争，市场领头羊NTTDocomoInc.表示计划降费40％来竞争...
价值7.18万亿日元的日本无线业务将为此类交易提供额外资金...
SoftBank预测，其包括无线，宽带和有线网络服务在内的国内电信业务将实现7000亿日元的年营业利润...
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可口可乐公司与微软签署了一项价值11亿美元的协议，旨在改善其云计算并在全球范围内采用科技巨头的生成式人工智能能力。这项为期五年的“战略合作伙伴关系”将使可口可乐和微软共同尝试新技术，例如AzureOpenAI服务，以开发“创新的生成式人工智能用例，涵盖各种业务功能”。我们讨论的是能源效率、水资源效率、换线效率，这不仅从运营角度提高了生产率，也提高了�
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。
昨晚的小米SU7发布会上，雷军透露了销售网络的布局。雷军表示：首批销售网点已覆盖全国29个城市，包括59家销售门店、17个限时展厅和58家服务中心。小米汽车采用了600kW液冷超充方案，首批规划城市为北京、上海和杭州。
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。
3月27日晚间，海尔智家发布了2023年报。财报显示，2023年海尔智家实现营收2614.28亿元，同比增长7.33%;经营利润169.21亿元，同比增长15.8%;归母净利润165.97亿元，同比增长12.81%，利润增速继续超营收增速;经营活动产生的现金流量净额252.62亿元，同比增长24.71%，经营质量继续提升。坚持自主创牌、全球高端创牌、持续推进数字化变革，以及落地智慧家庭战略的海尔智家，3年利润复合
3月26日，阿里巴巴发布公告称，决定撤回子公司菜鸟智慧物流网络有限公司在港交所提交的上市申请。集团计划向菜鸟的少数股东发出要约，以每股0.62美元的价格将其持有的所有菜鸟已发行股份向阿里巴巴集团出售，总对价最高可能为37.5亿元。菜鸟可以不用分心了。
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。
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。
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。
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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