华纳兄弟探索公司告诉表示,它打算与亚马逊的媒体版权套餐相匹配

币界网Xuất bản vào 2024-07-22Cập nhật gần nhất vào 2024-07-22

币界网报道:
立即观看视频2:4402:44华纳兄弟探索公司提出与亚马逊争夺NBA版权的报价
华纳兄弟探索公司周一表示,它已通知美国国家篮球协会,它打算将其配对权用于指定给另一家公司的一揽子游戏。据知情人士透露,华纳兄弟探索公司的目标是亚马逊Prime Video的交易。“为了继续我们的长期合作关系,在独家和非独家谈判期间,我们本着诚信的原则,提出了对双方都公平的强有力的投标。华纳兄弟探索公司在一份声明中表示:“遗憾的是,联盟通知我们,它打算接受我们目前权利方案中的其他游戏报价,让我们根据匹配权利条款继续进行,这是我们目前协议和我们根据协议支付的权利不可分割的一部分。”“我们已经审查了报价,并匹配了其中一个。这将使球迷继续享受我们无与伦比的报道,包括业内最好的现场游戏制作和我们标志性的工作室节目和人才,同时建立在我们40年的承诺之上。”该公司表示。“我们的配对文件今天已提交给联盟。我们期待NBA执行我们的新合同。”联盟发言人表示,NBA已“收到华纳兄弟探索公司的提议”,并“正在审查中”。华纳兄弟探索公司获得了匹配权,作为其与联盟之前协议的一部分,该协议将于下赛季末到期。这些权利使该公司能够为TNT在当前交易中播放的任何游戏匹配付款。NBA和华纳兄弟探索公司面临的问题是,这些权利是否会像亚马逊那样扩展到全流媒体套餐。华纳兄弟探索公司还拥有流媒体服务Max,可以用来播放游戏。尽管如此亚马逊Prime Video的全球客户数量是其两倍多,超过2亿,而Max的客户数量约为1亿,这可能会使该服务成为联盟更具吸引力的平台。据知情人士透露,流媒体版权是全球性的,尽管华纳兄弟探索公司只竞标美国版权。作为一家独立公司,亚马逊的基础也更加稳固,市值接近2万亿美元。华纳兄弟探索公司的市值已降至约200亿美元,首席执行官大卫·扎斯拉夫一再讨论他对更多合并或合作的兴趣,这让公司的未来受到质疑。这对联盟来说是一个额外的潜在头痛,因为联盟希望其广播合作伙伴保持稳定。联盟还与迪士尼和康卡斯特的NBC环球签署了另外两套游戏的协议。迪士尼和康卡斯特的市值均超过1500亿美元。如果NBA拒绝华纳兄弟探索公司与亚马逊套餐相匹配的权利,接下来会发生什么尚不清楚。华纳兄弟探索公司有可能起诉NBA。联盟也有可能与该公司达成和解。目前尚不清楚NBA是否会要求亚马逊为其套餐支付更多费用。据知情人士透露,一种不太可能的可能性是制作第四套游戏。知情人士表示,在过去的两个月里,NBA一直在考虑制定第四个方案,但这些谈判失败了,因为与迪士尼、康卡斯特和亚马逊的交易已经到位,而这些合作伙伴不想放弃库存。这三家合作伙伴计划为更少的游戏支付比联盟目前从迪士尼或华纳兄弟探索公司获得的更多的钱。据CNBC此前报道,迪士尼每年将为其一揽子计划支付约26亿美元,NBC环球每年将支付约25亿美元。亚马逊的交易每年价值18亿美元据知情人士透露,价格较低是华纳兄弟探索公司将该系列游戏作为匹配权目标的原因。知情人士表示,NBA也不想推出太多的套餐,因为它对消费者的困惑很敏感,并限制了球迷需要订阅的服务数量。虽然亚马逊计划在其Prime订阅用户中免费提供NBA比赛,但Max的体育策略包括在基本Max会员资格之外,每月额外收取9.99美元的现场比赛费用。据知情人士透露,华纳兄弟探索公司尚未决定是将NBA比赛纳入其基本级别还是体育级别。披露:康卡斯特拥有NBC环球,CNBC的母公司
不要错过CNBC PRO的这些见解。分析师表示,伯克希尔哈撒韦公司已经淘汰了10%的已发行股票,因为巴菲特重视回购的持久力量。美国银行策略师表示,现在是时候看跌了。摩根士丹利正在为包括苹果在内的这些股票出牌,因为如果拜登退出竞选,“特朗普交易”可能会停滞不前

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.

marsbit6 giờ trước

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

marsbit6 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片