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8月8日,2025年Yandex Market华东首场官方卖家峰会在杭州盛大开幕。峰会聚焦俄罗斯电商机遇,为跨境卖家提供选品、运营、广告等全方位支持。数据显示,俄罗斯电商市场规模达1100亿美元但渗透率仅20%,远低于中国的50%,增长潜力巨大。杭州作为跨境电商重镇,已聚集6.5万卖家,2024年进出口额突破1500亿元。平台推出"新卖家扶持计划",提供物流、支付等解决方案,计划年内招募3万中国卖家。专家指出,中俄在产业升级与消费升级趋势上高度契合,杭州成熟的供应链体系将助力中国卖家复制SHEIN式出海成功。
中国电商企业正加速进军俄罗斯市场,小米、海尔、美的等家电品牌通过电商平台进入俄罗斯家庭,TCL、海信电视也颇受欢迎。2022年中国卖家仅1万家,预计2025年将突破10万家。俄罗斯电商平台Yandex Market将举办华东首场官方卖家峰会,分享平台招商政策、热销品类数据及物流支付解决方案。峰会亮点包括平台高层分享运营策略、金牌卖家经验交流、物流通关专题讨论等,预计吸引超2000名卖家参与,助力中国企业开拓俄罗斯电商蓝海市场。
俄罗斯科技巨头Yandex公布2025年Q1财报,营收增长34%达3065亿卢布(约37.1亿美元),主要得益于电商和搜索业务的强劲表现。旗下电商平台Yandex Market月活买家超1820万,新增8000个自提点,1小时闪送服务覆盖76个城市。中国跨境订单增长近10倍,平台将于8月8日在杭州举办卖家峰会,预计吸引2000+俄罗斯电商卖家参与。贝加尔物流集团将提供从选品到运营的全方位支持,助力中国卖家开拓俄罗斯市场。
俄罗斯电商平台Yandex Market在杭州设立中国区首个商家服务中心,与余杭区商务局正式签约。该平台拥有超1亿月活用户,2025年Q1跨境GMV同比激增630%,计划在中国招募5万卖家。杭州作为国内电商之都,拥有成熟的跨境电商生态和大量优质卖家资源。Yandex Market将于8月8日在杭州举办华东首场官方卖家峰会,邀请俄罗斯总部嘉宾出席,助力华东卖家开拓俄罗斯市场。此举标志着华东卖家与俄罗斯市场的距离进一步拉近。
故事是这样的。 我最近一直在招人,想招点人帮我分担一些压力,全职的实习的啥的都可以。 我这再怎么说,也是一个跟AI有关的地方,所以很多人在投简历的时候,都会写很多跟AI相关的经历,我甚至收到过很多AI生成的简历。 很多写的很玄乎,什么掌握全链路工作流,独立搭建xx系统,深度参与xx项目,掌握xx行业资源等等,但是一面,问用过最惊艳的AI产品是啥,10个�
【全球变局-全球电商市场黑天鹅事件频发】2025年新年伊始,跨境电商行业迎来多个黑天鹅事件北美电商市场:美国政府加税再加税,小额包裹免税政策不断摇摆。东南亚电商:泰国宣布全面征收增值税,越南对价值200万越南盾以下的进口商品征收增值税。这是YandexMarket中国区2025年首场官方卖家峰会,预计将有超过3000名俄罗斯电商卖家齐聚现场。
【新智元导读】斯坦福和普林斯顿研究者发现,DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核,完爆了o1和Claude3.5Sonnet,拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorchEager基线,但GPU编程加速自动化的按钮,已经被按下!近日,来自斯坦福和普林斯顿的研究者发现,DeepSeek-R1已经能生成自定义CUDA内核了还在一众推理模型中,直接拿下了TOP1!紧随其后,OpenAIo1和Claude3.5Sonnet分别排第二和第三。他曾在苹果公司设计GPU,在Anyscale开发分布式系统,并在NVIDIADRIVE部门从事自动驾驶汽车的开发工作。
斯坦福和普林斯顿研究者发现,DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核,完爆了o1和Claude3.5Sonnet,拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorchEager基线,但GPU编程加速自动化的按钮,已经被按下!近日,来自斯坦福和普林斯顿的研究者发现,DeepSeek-R1已经能生成自定义CUDA内核了还在一众推理模型中,直接拿下了TOP1!紧随其后,OpenAIo1和Claude3.5Sonnet分别排第二和第三。他曾在苹�
据国内媒体报道称,DeepSeek在研发大模型时绕过了英伟达的护城河CUDA,这让美国不少巨头们感到了很大的威胁现在这件事才刚刚开始。DeepSeek真的绕过了CUDA,那这件事意味着什么?假如它之后使用国产GPU,其在硬件适配方面将会更得心应手,其只要了解这些硬件驱动提供的一些基本函数接口,就可以仿照英伟达GPU硬件的编程接口去写相关的代码,从让自家大模型更加容易适配国产硬件。
原本DeepSeek低成本训出的R1,就已经让整个硅谷和华尔街为之虎躯一震。现在又曝出,打造这款超级AI,竟连CUDA也不需要了?根据外媒的报道,他们在短短两个月时间,在2,048个H800GPU集群上,训出6710亿参数的MoE语言模型,比顶尖AI效率高出10倍。至于其他开发者,继续使用CUDA或其他基于CUDA的高级变体才是明智的选择。