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网易Q3业绩会实录:视当前人员流动为正常组织优化

11 月 20 日晚间消息,网易(Nasdaq:NTES;HKEX: 9999)今日发布了截至 9 月 30 日的 2025 年第三季度财报:净营收为 284 亿元,同比增长 8.2%。归属于网易公司股东的净利润为 86 亿元,而上一季度和上年同期分别为 86 亿元和 65 亿元。不按美国通用会计准
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爱奇艺第三季度营收66.8亿元 经调净亏损1.5亿元

11 月 18 日下午消息,爱奇艺(Nasdaq:IQ)今日发布了截至 9 月 30 日的 2025 年第三季度财报:总营收为 66.8 亿元,同比下滑8%。归属于爱奇艺的净亏损为 2.489 亿元,而 2024 年同期净利润为 2.294 亿元。不按美国通用会计准则,归属于爱奇艺的净亏损为 1.4
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自研星载SAR载荷,总体成本有望降低50%,「图强宇航」完成天使轮融资

文 | 刘婧琼 编辑 | 阿至 封面来源 | AI 生成 36 氪获悉,星载合成孔径雷达(SAR)载荷研发制造商北京图强宇航科技有限公司(下简称“图强宇航”)宣布完成千万元天使轮融资,本轮融资由启迪之星创投独家投资,所筹资金将用于天线样机研发、SAR 载荷验证、团队和场地扩充。 图强宇航成立于 20
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Snap发布强劲业绩指引及4亿美元Perplexity合作协议 股价飙升25%

Snap 公司首席执行官 Evan Spiegel Snap 于周三发布第三季度财报后,股价涨幅一度高达 25%。财报显示其营收超出分析师预期,且公司宣布了一项 5 亿美元的股票回购计划。 以下是 Snap 第三季度核心业绩与华尔街预期的对比: 每股收益:亏损 6 美分(该数据与分析师预期不具直接可
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锁定角色,「多主体」也可控!个性化文生图,给你PS般交互体验

新智元报道 编辑:LRST LayerComposer 革新了个性化图像生成,让用户像在 Photoshop 里一样自由操控元素位置、大小,解决传统方法交互性与多主体扩展难题,实现更自然、高效的创作,推动个性化生成迈向主动交互新阶段。 大型扩散模型(如 Stable Diffusion)让我们能够从
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拼多多Q3业绩会实录:千亿扶持等惠及供需两侧的战略项目将进一步增多

11 月 18 日晚间消息,拼多多(Nasdaq:PDD)今日发布了截至 9 月 30 日的 2025 年第三季度财报:总营收为 1082.765 亿元,同比增长9%。归属于拼多多普通股股东的净利润为 293.282 亿元,同比增长 17%;不按美国通用会计准则,归属于拼多多普通股股东的净利润为 3
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瞭望 | 宇宙寻亲新路径

发现开普勒-725c 这颗“超级地球”,标志着科学家在找寻技术上又迈出关键一步 “这类似于通过观察时钟走得快慢,来判断是否有只‘看不见的手’在拨动指针。” 文 |《瞭望》新闻周刊记者王贤思 浩瀚宇宙,是否只有地球存在生命? 当地球不再宜居,是否有其他星球可作人类的栖息地? 寻找地球“表亲”,人类步履
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复旦大学新成立祖泉研究院,“科学家合伙人”肩负哪些使命?

面对数万项高校专利,如何激发其产业化活力?在科技创新成为国家战略核心的今天,谁有能力接住颠覆性创新带来的变革? 由复旦大学发起成立的上海祖泉创新转化研究院(以下简称“祖泉研究院”)将在 12 月 3 日举行的 2025 复旦科创大会上正式揭牌,量子计算、脑机接口、可控核聚变、类脑智能等首批“祖泉合伙
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亚马逊加码AI算力:豪掷500亿美元为美国政府建设1.3GW数据中心容量

智通财经 APP 获悉,亚马逊(AMZN.US)表示,将投入高达 500 亿美元用于扩大其为美国政府机构提供人工智能和高性能计算服务的能力。亚马逊云服务部门 AWS 周一在一篇博客文章中表示,该公司计划于明年破土动工,建设总计 1.3 GW 的新增数据中心容量,这些数据中心将专门服务于美国联邦机构。
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黑芝麻智能发布SesameX机器人计算平台 开启具身智能商业化新征程

2025 年 11 月 20 日,黑芝麻智能举办“2025 黑芝麻智能机器人平台产品发布会”,正式推出业界首个机器人商业化专属部署平台——SesameX 多维具身智能计算平台。本次发布会汇聚政府领导、行业专家、企业代表及投资机构人士,共同见证黑芝麻智能从智能汽车向机器人产业拓展的战略升级,探讨具身智
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Waymo宣布2026年将在得克萨斯州和佛罗里达州更多城市推出服务

Waymo 于周二宣布,将于 2026 年在得克萨斯州和佛罗里达州的新城市推出其自动驾驶出租车服务。 这家隶属于 Alphabet 的企业在一篇博客中表示,计划在未来几周内,先在达拉斯、休斯顿、圣安东尼奥、迈阿密和奥兰多启动 “无人类安全员” 自动驾驶车辆运营,随后在 2026 年向公众开放这些市场
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NeurIPS重磅:华南理工团队重构扩散模型推理,质量效率双SOTA

新智元报道 编辑:LRST 【新智元导读】扩散概率生成模型(Diffusion Models)已成为 AIGC 时代的重要基础,但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大,以及优化困难,始终是制约其广泛应用的关键问题。近日,被 NeurIPS 2025 接收的一篇重磅论文 EVODiff 给出了全新解法
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多模态检索新突破,用软标签打破传统刚性映射约束,全面超越CLIP

UniME-V2 团队投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 统一多模态嵌入模型是众多任务的技术基石。 当前主流方法通常采用批内负例挖掘策略,通过计算查询-候选对的相似度进行训练。 但这类方法存在明显局限:难以捕捉候选样本间细微的语义差异,负例样本多样性不足,且模型在区分错误负例与困难负例时的判别能
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