随着媒体行业的动荡,Netflix明确表示不会参与竞争

币界网Xuất bản vào 2024-07-18Cập nhật gần nhất vào 2024-07-18

币界网报道:
Netflix的第二季度财报中没有重磅炸弹,这对该公司及其投资者来说都很好。最近几周,派拉蒙全球已同意与Skydance Media合并。华纳兄弟探索公司正在考虑其未来的所有选择,并可能失去NBA的转播权。虽然Netflix周围的媒体和娱乐格局正在发生变化,但这家全球最大的流媒体公司对现状很满意。Netflix在其季度股东信中表示:“如果我们执行良好——更好的故事、更容易的发现和更多的粉丝——同时在直播、游戏和广告等新领域确立自己的地位,我们相信我们有更大的增长空间。”。“因为当我们用娱乐来取悦人们时,网飞可以比竞争对手带来更高的参与度、收入和利润。这反过来又为我们的会员、创作者和股东创造了一个更受欢迎和更有价值的娱乐公司,我们可以随着时间的推移加强和发展。”网飞将流媒体、付费电视、电影、游戏和品牌广告市场的年销售额归类为6000亿美元的行业,并指出该公司约占该收入的6%。该流媒体在本季度增加了800多万用户。它现在拥有超过2.77亿全球客户,使其成为迄今为止世界上最大的订阅流媒体服务。截至周四收盘,Netflix的市值为2770亿美元。尼尔森的统计数据显示,Netflix是美国收视率第二高的流媒体服务,仅次于YouTube。但该公司重申,与其担心YouTube的竞争,Netflix更愿意专注于其他80%的电视市场。该公司表示:“展望未来,我们认为我们最大的机会是赢得Netflix和YouTube目前都没有的80%以上的电视时间(主要是线性和流媒体)的更大份额。”尽管华纳和迪士尼在5月份宣布了一项新的跨公司捆绑服务,让消费者能够以折扣价购买迪士尼流媒体服务套件中的Max,但Netflix明确表示,它觉得没有必要参与竞争。Netflix表示:“我们没有将Netflix单独与迪士尼+或Max等其他流媒体捆绑在一起,因为由于我们产品的广度和多样性以及卓越的产品体验,Netflix已经成为娱乐的首选目的地。”。“这为我们带来了行业领先的渗透率、参与度和保留率,这限制了Netflix与其他公司直接捆绑的好处。”Netflix的重点仍然是建立其广告业务,并在其内容优势的基础上增加流媒体用户。这不是最戏剧性的叙事。它可能不会成为一部伟大的Netflix系列。但作为一项投资,股东们会欣然接受
立即观看视频4:4304:43 Netflix股价下跌,尽管第二季度用户大幅下跌收盘铃:加班

Nội dung Liên quan

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

Vừa qua, DeepSeek V4 đã được cập nhật với framework giải mã suy đoán mới là **DSpark**, giúp tăng tốc độ suy luận lên tới 80%. Cốt lõi của bản cập nhật này là framework **DSpark**, một kỹ thuật giải mã suy đoán được triển khai trên DeepSeek-V4-Pro hiện có để tăng tốc độ suy luận, chứ không phải là nâng cấp kiến trúc mô hình. DSpark giải quyết các điểm nghẽn về độ trễ và thông lượng trong môi trường sản xuất, đặc biệt ở các tình huống có tải cao. DSpark kết hợp hai cải tiến chính: 1. **Kiến trúc sinh bán tự hồi quy (Semi-Autoregressive Generation)**: Giữ lợi thế về thông lượng cao của mô hình phác thảo song song, đồng thời thêm mô-đun nối tiếp nhẹ để mô hình hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các token, giúp giảm thiểu tỷ lệ chấp nhận suy giảm. 2. **Xác minh theo lịch trình độ tin cậy, nhận biết phần cứng (Confidence-Scheduled Verification)**: Một "đầu độ tin cậy" (Confidence Head) được sử dụng để đánh giá xác suất tồn tại của mỗi token phác thảo. Hệ thống điều phối sẽ xác định độ dài xác minh tối ưu một cách linh hoạt dựa trên đặc điểm tải và phần cứng, chỉ phân bổ tài nguyên tính toán cho những token có khả năng được chấp nhận cao nhất. Trong các thử nghiệm trên nhiều lĩnh vực như suy luận toán học, tạo mã và hội thoại, DSpark vượt trội so với các phương pháp tiên tiến hiện tại như Eagle3 và DFlash. So với cơ sở sinh token đơn trước đó (MTP-1), DSpark đã **tăng tốc độ phản hồi cho người dùng từ 57% đến 85%** (tuỳ thuộc vào việc sử dụng mô hình Flash hay Pro) trong khi vẫn duy trì cùng tổng thông lượng. Cùng với DSpark, DeepSeek cũng công khai mã nguồn **DeepSpec**, một bộ công cụ toàn diện để đào tạo và đánh giá các mô hình phác thảo cho giải mã suy đoán. DeepSpec cung cấp một đường ống công việc tiêu chuẩn bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá, hỗ trợ nhiều thuật toán (DSpark, DFlash, Eagle3) và mô hình mục tiêu (hiện tại là Qwen3 và Gemma).

marsbit5 giờ trước

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

marsbit5 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

Andrej Karpathy, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI, được cho là đã sử dụng một tệp CLAUDE.md cá nhân để hướng dẫn Claude - công cụ AI lập trình từ Anthropic - hoạt động hiệu quả hơn. Dù tính xác thực của tệp này chưa được kiểm chứng, nhưng nội dung của nó phản ánh chính xác những nguyên tắc Karpathy thường chia sẻ. Tài liệu này đưa ra các quy tắc then chốt để tránh những lỗi phổ biến khi AI viết code. Trọng tâm bao gồm: **Đọc kỹ code hiện có** trước khi viết mới để đảm bảo tính nhất quán; **Suy nghĩ thấu đáo** về yêu cầu và các phương án triển khai trước khi bắt tay vào code; **Giữ mọi thứ đơn giản nhất có thể**, tránh thiết kế thừa và chỉ xử lý những vấn đề thực sự tồn tại; **Sửa đổi một cách "phẫu thuật"**, chỉ thay đổi phần cần thiết và tuân thủ phong cách code sẵn có của dự án. Các hướng dẫn khác bao gồm việc luôn **xác minh code** bằng kiểm thử, làm việc **theo mục tiêu rõ ràng**, **gỡ lỗi có phương pháp**, thận trọng khi thêm **phụ thuộc mới**, và **giao tiếp hiệu quả** về những thay đổi. Tài liệu cũng chỉ ra các "mẫu thất bại" thường gặp như làm quá nhiều việc cùng lúc, tạo ra sự trừu tượng hóa không cần thiết, hoặc lạc quyết định ban đầu. Về cơ bản, những nguyên tắc này nhằm biến Claude từ một thực thể tạo code chung chung thành một trợ lý lập trình thực sự hiểu ngữ cảnh, tuân thủ dự án và giảm thiểu nhu cầu viết lại code. Dù tệp gốc có phải của Karpathy hay không, các nguyên tắc này được cộng đồng đánh giá cao và đã có dự án trên GitHub tổng hợp chúng, được cho là giúp giảm tỷ lệ lỗi code do AI tạo ra một cách đáng kể.

marsbit7 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

marsbit7 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片