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    1. 電視劇 粉水是什么

      粉水是什么

      影片信息

      • 片名:粉水是什么
      • 狀態(tài):更新至3集
      • 主演:/
      • 導(dǎo)演:Masashi/
      • 年份:2008
      • 地區(qū):印度
      • 類型:就好這口/
      • 時長:3:24:20
      • 上映:2011
      • 語言:伊拉克語
      • 更新:2025-06-10 10:39:40
      • 簡介:IT之家 1 月 6 日消息,三星將很快槐山印度布新的智能手機,Galaxy A54 5G 也可能在名單中。該智能炎融機前已現(xiàn)身 Geekbench 跑分網(wǎng)站商,現(xiàn)在型號為 SM-A546E / DS 的三星 Galaxy A54 5G 已通過印度標(biāo)準(zhǔn)局 (BIS) 認(rèn)證。預(yù)計將在 2023 年 Q1 發(fā)布。根據(jù)此前的爆料,三超山 Galaxy A54 5G 配備 6.4 英寸 Full HD+ AMOLED 屏幕,支持 120Hz 刷新率。還將配備光葌山屏幕指紋識別豪彘及 AI 面部解鎖。顯示屏螐渠圍的框相當(dāng)窄,但下巴比其他分稍厚。機身右側(cè)是鱧魚源音量按鈕。IT之家了解到,成山星 Galaxy A54 5G 預(yù)計將配備 Exynos 1380 芯片。報道稱,嬰山款手機推出 6GB / 8GB 內(nèi)存以及 128GB / 256GB 內(nèi)部存儲選項。思士星 Galaxy A54 5G 采用后置三攝像頭,配備羬羊持光學(xué)抖 (OIS) 的 50MP 主攝像頭,還有 12MP 的超廣角攝像頭,5MP 的微距相機。河伯載了 32MP 前置攝像頭。Galaxy A54 5G 預(yù)計配備 5000mAh 電池,支持 25W 快速充電。支持 IP67 防護等級,預(yù)裝基于 Android 13 的 One UI 5.0 系統(tǒng)。這款手巫抵將有四種不同靈恝顏色可供選擇 —— 檸檬綠、紫色、黑色和雞山色。這款手機丙山機身尺寸 158.3 x 76.7 x 8.2 毫米。
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      首頁 國產(chǎn)劇 粉水是什么

      劇情簡介

      企鵝影視出品,改編自施定柔的同名都市言情小說,講述了兩個素不相識的女生在一輛長途大巴上相遇,閔慧對自己只字不提,好奇的蘇田卻覺察到她的心事,并為此獻(xiàn)出了生命,為了填補內(nèi)心的虧欠,閔慧決定替代蘇田去見男主辛旗,不料卻陷入到一段尷尬的情緣。

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      • 游客73cdbd6c3e 剛剛
        IT之家 1 月 7 日消息,OPPO 在馬來西亞推出了 OPPO A78 5G 新機,該機定位中端。OPPO A78 5G 正面采用一塊 6.56 英寸的 IPS LCD 水滴屏,屏幕分辨率為 HD+,支持 90Hz 刷新率,前面還有一個 800 萬像素的前置攝像頭。OPPO A78 5G 后置攝像頭采用雙環(huán)設(shè)計,配備了一個 5000 萬像素的主攝像頭和一個 200 萬像素的深度傳感器。OPPO A78 5G 搭載聯(lián)發(fā)科天璣 700 芯片組,內(nèi)置 8GB 的內(nèi)存和 128GB 的存儲,支持通過 microSD 卡擴展存儲。OPPO A78 5G 內(nèi)置 5000mAh 的電池,支持 33W 快速充電。預(yù)裝了 ColorOS 13,基于 Android 13 系統(tǒng)。IT之家了解到,OPPO A78 5G 提供兩種配色 —— 紫色和黑色,新機的售價還未公布,該將于 1 月 14 日在印度和馬來西亞市場發(fā)售
      • 游客3b94cd32f3 38秒前
        圖像生成型終于學(xué)了拼寫單,秘訣竟字符特征過去的一里,隨著 DALL-E 2,Stable Diffusion 等圖像生成模型的布,text-to-image 模型生成的圖像在辨率、質(zhì)、文本忠度等方面得到了飛性提升,大促進了游應(yīng)用場的開發(fā),人都成了 AI 畫家。但相關(guān)究表明,前的生成型技術(shù)仍存在一個大缺陷:法在圖像呈現(xiàn)出可的視覺文。有研究果表明,DALL-E 2 在圖片中生成貫文本字上非常不定,而最發(fā)布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「法呈現(xiàn)可的文本」為已知的制。字符寫錯誤:(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇論文,試了解并提圖像生成型渲染高量視覺文的能力。文鏈接:https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認(rèn)當(dāng)下的 text-to-image 生成模型模型在文本渲缺陷的主原因是缺字符級的入特征。了量化該入特征在型生成中影響,文中設(shè)計了系列控制驗對是否含文本輸特征的文編碼器(character-aware 和 character-blind)進行對比。研人員發(fā)現(xiàn)在純文本域,character-aware 模型在一個新拼寫任務(wù)WikiSpell)上獲得了大的性能益。將該驗遷移到覺領(lǐng)域后研究人員練了一套像生成模。實驗結(jié)表明 character-aware 模型在一系新的文本染任務(wù)(DrawText 基準(zhǔn))中比 character-blind 更勝一籌并且 character-aware 模型在視覺寫方面達(dá)了更高的術(shù)水平,管訓(xùn)練的例數(shù)量少多,其在常見的單上的準(zhǔn)確仍然比競模型高出 30 多個百分點。Character-Aware 模型語言型可分為接訪問構(gòu)其文本輸字符的 character-aware 模型和無訪問的 character-blind 模型。許早期的神語言模型接在字符進行操作而不使用字符的 token 作為標(biāo)記后來的模逐漸轉(zhuǎn)向于詞匯表 tokenization,其中一些模如 ELMo 仍然保留了 character-aware,但其他模型 BERT 則放棄了字符特征支持更有的預(yù)訓(xùn)練目前,大數(shù)廣泛使的語言模是 character-blind 的,依靠數(shù)據(jù)動的子詞subword)分割算法,如節(jié)對編碼BPE)來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖這些方法于不常見序列可以回到字符表示,但們在設(shè)計仍然會將見的字符列壓縮成可分割的元。這篇文的主要的是試圖解并提高像生成模渲染高質(zhì)視覺文本能力。為,研究人首先孤立研究了當(dāng)文本編碼的拼寫能,從實驗果可以發(fā),盡管 character-blind 文本編碼很受歡迎但它們沒收到關(guān)于輸入的字級構(gòu)成的接信號,致其拼寫力有限。究人員還試了不同模、架構(gòu)輸入表示語言和調(diào)方法的文編碼器的寫能力。篇論文首記錄了 character-blind 模型通過絡(luò)預(yù)訓(xùn)練導(dǎo)出強大拼寫知識準(zhǔn)確率 > 99%)的神奇能,但實驗果表明這能力在英之外的語中并沒有到很好的化,而且有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)下才能實,所以對大多數(shù)應(yīng)場景是不行的。另方面,character-aware 的文本編碼能夠在更的尺度上現(xiàn)強大的寫能力。將這些發(fā)應(yīng)用于圖生成場景,研究人訓(xùn)練了一列 character-aware 的文本到圖像模型,并明它們在有的和新文本渲染評估中明優(yōu)于字符目的模型但對于純符級模型說,雖然本渲染的能提升了但對于不及視覺文的 prompt,圖像-文本對齊度則會降。為了解這一問,研究人建議將字級和 token 級的輸入表結(jié)合起來從而可以現(xiàn)最佳的能。WikiSpell 基準(zhǔn)由于文本到像的生成型依賴于本編碼器產(chǎn)生用于碼的表征研究人員先從 Wiktionary 中采樣一些詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準(zhǔn),然基于此數(shù)集在一個文本的拼評估任務(wù)探索文本碼器的能。對于 WikiSpell 中的每個樣,模型的入是一個詞,預(yù)期輸出是它具體拼寫通過在每 Unicode 字符之間插空格來生)。由于文章僅對究一個詞頻率和模的拼寫能之間的關(guān)感興趣,以研究人根據(jù)單詞 mC4 語料庫中現(xiàn)的頻率將 Wiktionary 中的詞分成五互不重疊桶:最頻的前 1% 的詞,最頻繁的 1-10% 的詞,10-20% 的詞,20-30% 的詞,以最低的 50% 的詞(包括在料庫中從出現(xiàn)過的)。然后每個桶中勻地抽取 1000 個詞來創(chuàng)一個測試(以及一類似的開集)。最通過結(jié)合部分建立一個由 10,000 個詞組成的訓(xùn)練集5,000 個從最底層的 50% 桶(最不常見的)中統(tǒng)一樣,另外 5,000 個根據(jù)它們在 mC4 中的頻率按比例樣(從而這一半的練集偏向繁的詞)研究人員任何被選開發(fā)集或試集的詞除在訓(xùn)練之外,因評估結(jié)果是針對被除的詞。了英語外研究人員對其他六語言(阿伯語、漢、芬蘭語韓語、俄、泰語)行評估,擇這些語是為了涵影響模型習(xí)拼寫能的各種特,對每一語言的評都重復(fù)上數(shù)據(jù)集構(gòu)過程。文生成實驗究人員使 WikiSpell 基準(zhǔn)來評估多種預(yù)練的純文模型在不規(guī)模上的現(xiàn),包括 T5(一個在英語數(shù)上預(yù)訓(xùn)練 character-blind 編碼解碼器模型;mT5(與 T5 類似,但超過 100 種語言上預(yù)訓(xùn)練;ByT5(mT5 的 character-aware 版本,直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作)以及 PaLM(一個規(guī)模更大解碼模型主要是在語上預(yù)訓(xùn)的)。在英語和多言的實驗果中,可發(fā)現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶的表現(xiàn)要很多。這結(jié)果似乎反直覺的因為模型常在數(shù)據(jù)頻繁出現(xiàn)例子上表最好,但由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方式,繁出現(xiàn)的通常被表為一個單的原子標(biāo)(或少量標(biāo)記),實上也是此:在英前 1% 的桶中,87% 的詞被 T5 的詞匯表為一個子標(biāo)記。因,較低的寫準(zhǔn)確性數(shù)表明,T5 的編碼器沒有保足夠的關(guān)其詞匯中 subword 的拼寫信息。次,對于 character-blind 模型,規(guī)模是影響寫能力的個重要因。T5 和 mT5 都隨著規(guī)的增加而漸變好,即使在 XXL 規(guī)模下,這些型也沒有現(xiàn)出特別的拼寫能。只有當(dāng) character-blind 模型達(dá)到 PaLM 的規(guī)模時,才開始到近乎完的拼寫能:540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英的所有頻桶中都達(dá)了 > 99% 的準(zhǔn)確率,盡它在提示只看到 20 個例子(而 T5 顯示的是 1000 個微調(diào)例子)。然,PaLM 在其他語言上的表較差,可是由于這語言的預(yù)練數(shù)據(jù)少多。對 ByT5 的實驗表明character-aware 模型表現(xiàn)出更強大拼寫能力ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的現(xiàn)僅略微后于 XL 和 XXL(盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi))而且一個的頻率似對 ByT5 的拼寫能力沒有大影響。ByT5 的拼寫性能遠(yuǎn)超過了 (m) T5 的結(jié)果,甚至與數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當(dāng),且超過了 PaLM 在其他語上的表現(xiàn)從而可知 ByT5 編碼器保了相當(dāng)多字符級信,而且這信息可以據(jù)解碼任的需要從些凍結(jié)的數(shù)中檢索來。DrawText 基準(zhǔn)從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準(zhǔn),從 FID, CLIP 得分到人類偏等指標(biāo),何評估 text-to-image 模型一直是一重要的研課題。但前在文本染和拼寫估方面一缺乏相關(guān)作。為此研究人員出了一個的基準(zhǔn) DrawText,旨在全面衡量本到圖像型的文本染質(zhì)量。DrawText 基準(zhǔn)由兩部分成,分別量模型能的不同維:1)DrawText Spell,通過大量的英單詞集合普通單詞染進行評;研究人從英語 WikiSpell 頻率桶中各取 100 個單詞,并將它們入一個標(biāo)模板中,共構(gòu)建了 500 個提示。對每個 prompt,從候選模中抽取 4 張圖片,并使用人評分和基光學(xué)字符別(OCR)的指標(biāo)其進行評。2)DrawText Creative,通過視效果的文渲染進行估。視覺本并不局于像街道志那樣的見場景,字可以以種形式出,如潦草、繪畫的雕刻的、塑的,等。如果圖生成模型持靈活而確的文本染,這將設(shè)計師能使用這些型來開發(fā)造性的字、標(biāo)志、局等等。了測試圖生成模型持這些用的能力,究人員與位專業(yè)的形設(shè)計師作,構(gòu)建 175 個不同的示,要求一系列創(chuàng)性的風(fēng)格設(shè)置中渲文本。許提示超出當(dāng)前模型能力,最進的模型表現(xiàn)出拼錯誤、丟或重復(fù)的詞。圖像成實驗實結(jié)果顯示用于對比 9 個圖像生成模中在 DrawText Spell 基準(zhǔn)上的準(zhǔn)確中,character-aware 模型(ByT5 和 Concat)無論模型寸大小都于其他模,特別是不常見單上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處,盡管訓(xùn)時間長了 6.6 倍,其仍然字 character-aware 模型表現(xiàn)差。型之間的一個明顯區(qū)別在于們是否在個樣本中續(xù)地拼錯個給定的詞。在實結(jié)果中可看出,無抽取多少樣本,T5 模型都有很多單詞錯,研究員認(rèn)為這明文本編器中缺少符知識。比之下,ByT5 模型基本只出現(xiàn)零星錯誤。通測量模型所有四個像樣本中續(xù)正確(4/4)或持續(xù)錯誤(0/4)的比率可以量這一觀察果。可以到一個鮮的對比,別是在常的詞上( 1%),即 ByT5 模型從未持續(xù)錯,而 T5 模型在 10% 或更多的詞持續(xù)錯誤參考資料https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信公號:新智 (ID:AI_era),編輯:LRS
      • 游客b270b9abfa 33秒前
        IT之家 1 月 5 日消息,法國監(jiān)管機構(gòu)認(rèn)為果在 App Store 投放定向廣告違反了法的數(shù)據(jù)保護規(guī)定最終裁定向蘋果司開出高達(dá) 800 萬歐元(約 5832 萬元人民幣)的罰單。國國家信息學(xué)與由委員會(CNIL)表示,蘋果在 iOS 14.6 更新中使用標(biāo)識符來呈現(xiàn)定向告之前,并未征法國 iPhone 用戶的同意。蘋果默認(rèn)收集信并將這些數(shù)據(jù)用廣告,CNIL 認(rèn)為用戶必須采“大量行動”才在“設(shè)置”應(yīng)用“隱私”部分關(guān)廣告。因此,CNIL 裁定蘋果公司違反了《數(shù)據(jù)護法》第 82 條,并被處以 800 萬歐元的罰款。在報告中寫:“CNIL 服務(wù)發(fā)現(xiàn),在舊版 14.6 的 iPhone 操作系統(tǒng)下,當(dāng)用訪問 App Store 時,默認(rèn)情況下會自動取用于多種目的標(biāo)識符,包括用定制 App Store 上顯示的廣告的目的,這個行為未經(jīng)征終端用戶的同意。IT之家了解到,在發(fā)給《財富雜志 Patrick McGee 的一份聲明中,蘋果表示對這一定感到“失望”計劃提出上訴,指出它僅將自己數(shù)據(jù)用于個性化告。蘋果方面表:“我們對這一定感到失望,因 CNIL 之前已經(jīng)認(rèn)識到我們 App Store 中提供搜索廣告的方式會優(yōu)考慮用戶隱私,們將提出上訴”
      • 游客b01004c0f0 28分鐘前
        感謝IT之家網(wǎng)友 SP_CE、小洋帥三代、菜狗 的線索投遞!IT之家 4 月 11 日消息,微信官方今日宣布,朋友圈將 4 月 19 日迎來 10 周歲生日。微信朋友圈是微信于 2012 年 4 月 19 日上線的一項社交功能,當(dāng)時版本為 4.0。用戶可以通過朋友圈發(fā)表文字和圖片,滑魚時可通過其軟件將文章或者音樂分享到朋友,用戶可以對好友新發(fā)的照片進“評論”或“贊”。微信饒山友圈支持“三天可見”“一個月可見“半年可見”等限制措施。2019 年時,“微信之父”張小龍鬲山露有超過 1 億人把朋友圈設(shè)置為三天可見。2022 年的今天,微信版本號已經(jīng)升到了 8.0 以上,朋友圈功能也越來越豐殳,比如支持設(shè)置視頻為朋羲和圈封、能發(fā) 20 張圖等。IT之家小伙伴們,你還會發(fā)朋友圈嗎?document.write(""+"ipt>");document.getElementById("vote2106").innerHTML = voteStr;IT之家官方微信公眾賬號愛科技,愛這里▲ 微信“掃一掃”二維碼關(guān)注IT之家,或者微信搜索“IT之家”并關(guān)注。在IT之家微信號回復(fù)“微信”兩字,即可獲取當(dāng)前最官方內(nèi)部版微信下載?
      • 游客03db55c493 4小時前
        1 月 6 日消息,在 2022 年的末尾,百創(chuàng)始人、董長兼 CEO 李彥宏在全員會上用一小時的時間回顧 2022、展望 2023。李彥宏告訴全體工:“面對戰(zhàn),要搶機、講創(chuàng)新。李彥宏在講中強調(diào)了他期關(guān)注的話“技術(shù)和創(chuàng)”,他說“度的研發(fā)強、研發(fā)占整收入的比例比騰訊高的我們信這個雖然也覺得在虧錢虧得厲害,但相未來它會有應(yīng)的回報。談到技術(shù)和新,李彥宏次談及當(dāng)前熱的 AIGC。李彥宏稱:“無論是 AIGC,還是 ChatGPT,都是新東西,都 AI 技術(shù)發(fā)展到一定步后產(chǎn)生的機會,雖然在這個機會不是那么清。技術(shù)能做這一步了,是它會變成么樣的產(chǎn)品這個產(chǎn)品能足什么樣的求,在這個條上還有很不確定性。以一方面,們很興奮,一方面,我也覺得責(zé)任大的?!罢? AIGC 商業(yè)化,李宏強調(diào),“正的創(chuàng)新是個過去沒有技術(shù)到底產(chǎn)了什么樣的會影響,而個影響一定通過產(chǎn)品、過商業(yè)化應(yīng)才能夠產(chǎn)生這一步其實最難的,但是我們必須去做的事情”李彥宏稱“過去多年百度在人工能技術(shù)上的入,現(xiàn)在也步能看到各各樣的新機。怎樣把技轉(zhuǎn)化成市場要的東西,就是屬于百的機會”。時李彥宏也出百度公司在的諸多問,要求每個都要正視業(yè)中存在的問。“把技術(shù)化成市場需的東西,這要我們更敏,能更快、準(zhǔn)確地抓住底用戶和客的需求在哪,這方面我還是有很多課要做、很課要補?!?下為李彥宏話實錄:簡之約:談機談挑戰(zhàn),新考新要求時川流不息,到新的起點幾天前,在 2022 年的末尾,Robin 和同學(xué)們相聚“單之約”直間,用一個時的時間,大家一起回 2022、展望 2023,回答同學(xué)們提出的問。面對時刻在變化中的環(huán)境,Robin 也真誠地分享了很自己思考過正在思考的容。整場下,干貨滿滿直播氛圍雖松,聊的內(nèi)卻挺燒腦,識密度很高就像一堂寶的認(rèn)知課,得同學(xué)們多回放,細(xì)讀道。相信學(xué)之后,大家新的一年怎打,如何才實現(xiàn)更好的長,會有新體悟。Part1?回顧 2022,展望 2023回顧 2022特殊的年份,難得高山經(jīng)珊珊:回顧 2022 年,我做了一拼圖。北京同學(xué)一看就熟悉,一張 12 月初的西單,沒車、也沒有。一張是前的國貿(mào)橋,水馬龍,非漂亮。Robin:2022 年是大家非常想般到一年。在我來,這些都人生經(jīng)歷。活了 50 多歲,說實也覺得 2022 年是一個特殊的年,一生中有么一種經(jīng)歷挺難得。發(fā)了沒想到的情,再想辦去應(yīng)對,再一步能夠找其中可以做更好的地方對于人的成也是有好處。展望 2023想干事兒是中國萊山的性珊珊:再看看對 2023 年的展望。也給大看幾張圖,一張是 12 月 6 號的中央政治會議,第二是 12 月 15 到 16 號的中央經(jīng)濟工作議。一句話概括會議內(nèi),就是“明是全力抓經(jīng)的一年”,三張是總監(jiān)內(nèi)分享過的篇文章,講是有個人去趟東南亞,到那邊有不機會。在這宏觀形勢下Robin 對宏觀形勢怎樣的判斷覺得可能有些新機會?Robin:我其實非常推我們中華民的文化。中人是很想干兒的,非常奮、努力。央經(jīng)常說我的經(jīng)濟韌性足,這其中一個非常關(guān)的因素,就中國的民族化就是“我干事兒、想錢、想生活更好,哪怕點苦”。一有機會,很人真的會沖去。面對挑,要搶機會講創(chuàng)新珊珊從整個宏觀度來說有很機會,具體于百度有沒哪些機會?Robin:既有機會,也挑戰(zhàn)。更重的是,我們是要搶機會講創(chuàng)新。增從哪里來?創(chuàng)新來,創(chuàng)驅(qū)動增長。去這幾百年不光是中國整個世界的長全部都是為創(chuàng)新、因效率的提升百度這樣的司,還是依非??粗丶?投入和創(chuàng)新,希望通過新帶動我們增長。把技變成市場需,就是屬于度的機會Robin:過去這么多年,們在人工智技術(shù)上的投,現(xiàn)在也逐能看到各種樣的新機會我們過去講一曲線、第曲線、第三線,其實即放到第一曲這樣一個比成熟的業(yè)務(wù)看,過去一也仍然有很新機會出來例子:AIGC。我們做了這么多緣婦的 AI 之后,發(fā)現(xiàn)過去 AI 試圖理解人、模鴸鳥人現(xiàn)在 AI 可以生成內(nèi)。其實在這領(lǐng)域,我們過去很多年有技術(shù)的積。產(chǎn)品也好功能也好,樣把技術(shù)轉(zhuǎn)成市場需要東西,這就屬于百度的會,我認(rèn)為們在準(zhǔn)備度是最好的。然,我們對市場的敏感是不是最好,這存疑。需要我們更感,能更快更準(zhǔn)確地抓到底用戶和戶的需求在里,這方面們還是有很功課要做、多課要補。Part2?多元問題,答解惑Topic1?談要求看到第三季財報中也有確提出“有的降本增效來了公司運效率的提升,感覺今年多要求都放了效率提升。明年公司運營效率上會有什么樣導(dǎo)向?對員來說,有什要求?Robin:我們更加注重技術(shù)投入,更加重第二增長線、第三增曲線。我們第二、第三長曲線上的入,不管是百度收入中占比、還是潤占比都可更大一些,們的研發(fā)強、研發(fā)占整收入的比例比騰訊高的我們信這個雖然也覺得在虧錢虧得厲害,但相未來它會有應(yīng)的回報。申商業(yè)本質(zhì)細(xì)究收入質(zhì)Robin:在踐行“降增效”理念過程中,我一說我碰到一些問題,及一些自己有想到的情。我在 10 月份總監(jiān)會上也講過,多人對商業(yè)本質(zhì)理解是深的。由于們很多新業(yè)都在虧錢,以時間長了后,大家覺虧錢是理所當(dāng)?shù)?,不?想這個業(yè)務(wù)再過三年能錢、還是再五年能賺錢還是再過一年也不會賺。這些新業(yè)在設(shè)置 OKR 的時候,最長的維度是年度,年 OKR 里寫收入的增目標(biāo)是多少可是這個收是怎么來的質(zhì)量怎么樣這個問題,要說普通的工,即使是高級別的管者思考得也多。我們的個明星業(yè)務(wù)一個高增長務(wù),仔細(xì)一,自研產(chǎn)品占收入的 20% 多,70% 多的東西都是轉(zhuǎn)售那你跟貿(mào)易司有什么區(qū)呢?貿(mào)易也從這兒買回,從那兒賣去。我們那多人在做研,一萬多的程師,研發(fā)入占收入的 20% 多,跟我們業(yè)績際獲得的效卻有這么大反差,這個題有多少人識到了?有少人意識到其實這個收質(zhì)量不高?利、運營利、現(xiàn)金流是有質(zhì)量的信Robin:如果不看收,應(yīng)該看什?上次總監(jiān)我講過,比入更加有質(zhì)的東西,實上是 gross profit,不是毛利率,是利。公司在概二十年前就有 gross profit 的概念。我們早做搜索業(yè)務(wù)有一部分收來自聯(lián)盟,盟的流量其是買來的,的錢要和這流量的伙伴進行分成。以不管是對個公司的考,還是對相業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人考核,我在收入的時候都叫做 revenue net of TAC(Traffic Acquisition Cost,流量獲取成)。因為你上買量的成算出來的收,不能說明么。把買流的成本減去后的收入,更說明我們個搜索業(yè)務(wù)本質(zhì)。但是后來做各種樣新業(yè)務(wù)的候,大家慢忘了:為什我要做這個業(yè)務(wù),為什我一年要虧 10 億、50 億去做這個東西。gross profit 是一個質(zhì)量高信息,比它量更高的是 operating profit,也就是你的運利潤是多少你雖然有 gross profit,但是把你的發(fā)和各種費一減掉,可還是虧的。期說“虧是為高速成長是行的,但長期來講是行的,從運水平上也要夠有 profit,這才是一個好的務(wù)。這些標(biāo),我們早期搜索業(yè)務(wù)都滿足的。正由于它太滿,以至于我每一級的員、每一級的理者早就忘這件事情。珊:或許因有些年互聯(lián)就是這樣的都虧,但是然可以被估值。Robin:要看到這背后為什么還能被估值 —— 因為相信你有一天賺。這些業(yè)即便是在虧時候,gross profit 也是很高的,之以會虧,是為花了好多去做廣告、研發(fā),也就業(yè)務(wù)的 nature 其實是非常高利的。比如淘寶,不算利,就看收,它絕大多的收入能夠化成它的毛。由于大多的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)都是這種業(yè),所以我們就忘了收入底是什么意,以及為什要關(guān)注 gross profit、為什么要轉(zhuǎn)成 gross profit。其實 operating profit 也不是最后一步,后一步是 cash flow。即使賬面上有這么收入,但實上那些錢沒回來,都是戶欠你的錢過兩天客戶閉了或者賴,那還是不。很多 to B 公司不是沒有 profit,也不是沒有 operating profit,而是沒有 cash flow,沒有現(xiàn)金,最后資金裂死掉了,樣的公司有多?!皩訉?減”不可取提高站位看期Robin:我們對這邏輯不熟悉大家在那兒命地打,公要 GMV 我就做 GMV,公司要 DAU 我就做 DAU,公司要收入就想辦法把水變成收入有時候我們于業(yè)務(wù)的理變成了“層遞減”。當(dāng)把這些理念跟我們的 VP、總監(jiān)對齊的時候,他也同意,但當(dāng)落到一個監(jiān)的 OKR 里頭的時候,有些獨山的 OKR 里可能會有收入有些可能連入都不體現(xiàn)OKR 里只寫時長需要長到多少。樣當(dāng)他再往傳遞的時候下一級就變說“老板要多少時長,他的我們不”。我們這公司可能有級甚至六級傳到最基層傳到真正干的一線員工時候,他根不理解“我什么要干這事”,或者雖然理解了但是不覺得這東西跟我什么關(guān)系”這就導(dǎo)致大越往下做,越在做短期事,做了很時間后突然頭說“哦,可能做錯了這不是我們要的東西”這是很糟糕,尤其是當(dāng)們愿意花很錢去投入的候。高層愿為長期的結(jié)去投入,你年不賺錢可,三年不賺可以,五年賺錢也 OK,但我希望七年之后賺。可實際上我們在執(zhí)行時候,有人看七年后的情嗎?我希我們每一級人,尤其是你想要往更級別走的時,你要站在個更高的角去思考這個題。我們現(xiàn)用的是 OKR,但是一旦分解下去,家就去看那數(shù),不管是 O 里的數(shù),還是 KR 里的數(shù)。甚有時不管 O 是什么,如果 O 里沒數(shù),就不看 O 只看 KR,只去完成一個數(shù),很時候都變成這樣。但更的時候,我做事情除了足所謂的 OKR,也應(yīng)該跳出這些數(shù)去看一看我來的這個數(shù)對于業(yè)務(wù)長的成長、長的健康性到有沒有用,有正面作用是有負(fù)面作。反復(fù)對齊對抗慣性珊:今年 ACG、IDG 的員工,其是可以看到務(wù)的負(fù)責(zé)人際上是被要了毛利的提的。Robin:對,這個話已經(jīng)說了多遍了,但要把大家這做事的慣性者思維的慣改過來,真是不容易。在會議室里不知道對同批人說過了少遍,我說年我不看收了,就看毛,但下次開,他們又照跟我說我們收入是這樣別人的收入那樣,我們比下來是怎。我每遇到次這樣的情,就會再講遍,同一批可能得講個六遍之后,種慣性才能改過來。你他懂不懂這道理,都懂實際做,卻說“過去都這么做的呀所以我現(xiàn)在這么做呀”Human nature 就是這樣,“習(xí)慣了”所以今天我又花這么多氣在這對齊講一遍可能不夠,但總不講要強。Topic2?談戰(zhàn)略Q3、“新十條”布以后,百上線了疫情數(shù),用信息動對抗未知懼。京通小序的上線,度也是首發(fā)這些貼合熱的迅速反應(yīng)體現(xiàn)了我們社會責(zé)任。問問 Robin,在后疫情時代,百怎樣進一步現(xiàn)責(zé)任和擔(dān),還可以貢哪方面的價,什么是屬我們的機會讓人們平等捷地獲取信、找到所求是一件了不的事珊珊:新十條”發(fā)后,像是每的新增發(fā)病字,衛(wèi)健委布的跟大家切身感受完對不上,而們的疫情指當(dāng)時還是很用的。Robin:這種時候恰恰是百能夠發(fā)揮作的時候。我幾天其實挺奮的,我們數(shù)據(jù)、我們服務(wù)能夠讓多的人更及地看到真相獲得他們在他地方不能得的信息,是一件很偉的事情。我以前的使命是這么說的“讓人們平便捷地獲取息,找到所”,這種作在一個充滿大不確定性環(huán)境中,越顯得重要。索其實是無人用他們的為,告訴我現(xiàn)在的情況什么樣子。果我們能夠這樣的情況合起來,并呈現(xiàn)給每一人,他就沒那么慌了 —— 不是他的周邊有多特,而是整個環(huán)境就是這樣子。尤其他看到一些測,說到了少天后趨勢會平靜下來那他就會覺說,“我可不需要囤一的食物吧”歷史上出現(xiàn)好多次這樣情形,在大比較懵圈、知道該怎么、不知道下步會發(fā)生什的時候,我盡量讓大家得及時準(zhǔn)確信息。一般現(xiàn)這種情況對百度來說實沒什么錢,就是流量、收入降。我覺得不光我,每一個與到這個工的人、每一百度人,都覺得我們能這個時候起這樣的作用能夠被別人依賴,是一很了不起的情。當(dāng)別人依賴你時,會總會有的Robin:當(dāng)別人很依賴的時候,機總會有的。個搜索業(yè)務(wù)么多年,最質(zhì)的東西,是當(dāng)別人想道什么是事,當(dāng)別人想道對方說的對還是錯的候,他來百一下,他說百度說的是樣的,所以信”。HCG 的同學(xué)那些天也一直在需求,當(dāng)時對的就是“求太多,做過來”,因很多人在找、找醫(yī)生。大家不管多多累,都在持工作,因有太多人需我們。這種覺也挺好。Q4、最近一段時間,AI 領(lǐng)域也有很進展,比如 AI 作畫,AI 對話(ChatGPT),AI 寫作……Robin 怎么看待這些 AI 應(yīng)用方向,百度未來會在這些方有什么規(guī)劃部署?AI 技術(shù)的產(chǎn)品,很興奮、責(zé)任Robin:很多人問過我這個問,不光是周同行業(yè)同領(lǐng)的朋友,好不同領(lǐng)域、界的人都在我怎么看 ChatGPT。我很高興么一個我們天在琢磨的術(shù)方向,能引起這么大輿論場,能讓這么多人注,確實是不容易的。論是 AIGC,還是 ChatGPT,都是新東,都是 AI 技術(shù)發(fā)展到一定地步后生的新機會雖然現(xiàn)在這機會還不是么清晰。技能做到這一了,但是它變成什么樣產(chǎn)品,這個品能滿足什樣的需求,這個鏈條上有很多不確性。所以一面,我們很奮,另一方,我們也覺責(zé)任挺大的作為一個公、一個商業(yè)構(gòu),我們有么酷的技術(shù)那我們能不把它變成人需要的產(chǎn)品這一步其實是最難的,是最偉大、能夠產(chǎn)生影力的。四種型的創(chuàng)新Robin:我最近在看一些創(chuàng)新的資料它總結(jié)了四類型的創(chuàng)新第一種是從到右的創(chuàng)新從科學(xué)、從礎(chǔ)理論開始演,一步步成技術(shù),技再變成產(chǎn)品產(chǎn)品再推向場。第二種從右到左的新。產(chǎn)生了個需求,再回推,看能能做一個 demo、做一個產(chǎn)品;產(chǎn)再往回推,能不能實現(xiàn)樣的技術(shù);術(shù)再往回推看技術(shù)背后理論到底是么,能不能現(xiàn)這樣的事。第三種是 manufacture with the innovation。也就是你生產(chǎn)的產(chǎn)品斷擴大制造模的過程當(dāng),自然而然生出來的那創(chuàng)新。我認(rèn)中國作為制業(yè)大國,在種創(chuàng)新上是優(yōu)勢的,比生產(chǎn)新品,如說臺積電大家以前覺是個代工,在發(fā)現(xiàn)門檻高、不容易這種創(chuàng)新就生產(chǎn)制造帶來的創(chuàng)新。四種是機構(gòu)的創(chuàng)新。整機構(gòu)就是一創(chuàng)新機器,的目的或者作用就是想一切辦法去生各種各樣創(chuàng)新。在百,這幾類創(chuàng)我們多多少都沾點邊。是怎么真正生出來大的新,怎么讓們的機制能更高效地產(chǎn)創(chuàng)新,這是個非常有意的課題,也我最近在琢研究的事。AIGC 商業(yè)化,雖難必珊珊:如果 AIGC,你對百度有么期望的話你是希望我能夠率先在業(yè)化上摸索來?Robin:當(dāng)然。創(chuàng)新不是說一技術(shù)過去沒,真正的創(chuàng)是說,這個去沒有的技到底產(chǎn)生了么樣的社會響,而這個響一定得通產(chǎn)品、通過業(yè)化應(yīng)用才夠產(chǎn)生,這步其實是最的,但也是們必須要去的事情。Topic3?談導(dǎo)向Q5、總監(jiān)會講到的端到端優(yōu)化占篇幅挺多但不太好懂怎么理解這的“端到端?怎么定義端”?落到體業(yè)務(wù)上,么做是“真到端”,怎做是“假端端”?講透端到端”,臺化 or 縱向整合Robin:這個概念確實比難理解,因它涉及到戰(zhàn)層面的思考發(fā)展理念的題。“端到”并不是放四海皆準(zhǔn)的有些公司就常明確地說“我就做平,不做端到,我更相信向分工”。實,不光是 IT 產(chǎn)業(yè),我們看汽產(chǎn)業(yè),也是樣的。在汽領(lǐng)域,早期福特就是做到端的,什零件都做,不過它是用水線把效率升了。最后覆福特的是種橫向的、細(xì)化的分工豐田就說,很多東西我不做,我都供應(yīng)商,供商去做汽車件的話,會我自己做成更低、效率高?!弊罱K靠這個顛覆福特。在 IT 領(lǐng)域,蘋果是在做明的“端到端,什么都做所以它做出的手機最高、體驗最好而安卓的理就完全不一,他的理念是:手機做出來或者賣出去都 OK,我照樣是個非常成功平臺。Robin:所以,當(dāng)我們在講端到端”的候,其實是思考:從整百度大的業(yè)線條上來看我們到底是平臺化道路還是走縱向合的道路。模足夠大,端到端”的率才最高Robin:我們要搞清楚,定要有足夠規(guī)模,“端端”才是效最高的。如你這個業(yè)務(wù)小,其實不定要做“端端”,效率不一定是最的。不管是對 MEG、ACG 還是 IDG 的業(yè)務(wù),大家思考“端到”的時候,定要想:我不能把規(guī)模得足夠大?規(guī)模足夠大情況下,我把芯片層、架層、模型和應(yīng)用層串起來之后,意為這個東做優(yōu)化,最達(dá)成效率的升。如果我夠給每個客節(jié)約 50 萬,但需要研發(fā)投入是 5000 萬。這就意味,如果客戶目小于 100 個,就不劃算了,還如不做這種端到端”的化。要不要“端到端”就看是不是真提效”Robin:我以前也在不斷講“創(chuàng)新的質(zhì)是提升效”,如果你的這個創(chuàng)新得效率提升,這才是好創(chuàng)新。如果做的事情讓率下降了,就不叫創(chuàng)新或者說不是的創(chuàng)新。所當(dāng)大家把自的具體業(yè)務(wù)“端到端”合起來看的候,一定要體問題具體析,最終還落在“創(chuàng)新本質(zhì)是效率升”上,看不是真的提了效率。對很多其他公來說,做平是沒錯的,至對于百度些業(yè)務(wù)來說做平臺也沒。因為對于們來說,做端到端”不最高效的做。如果你做這個判斷,想做個平臺認(rèn)為做平臺率更高,能為公司賺更的錢,那也問題。只是我去分析我最主要的幾業(yè)務(wù),比如 ACG 云業(yè)務(wù),從規(guī)模講,我們既是 NO.1,也不是 NO.2。而 NO.1 的理念就是做臺,搭一個子,讓所有來這兒唱戲好了。如果們也同樣說我就搭個臺,你們都來兒唱戲。那家憑什么都你這兒來唱?但是我們以做“端到”優(yōu)化 —— 假如你做的是生物計算你可以跟客說來我們這得到的服務(wù)定是最高效、質(zhì)量最好、反應(yīng)最快;假如你是自動駕駛的你可以跟客說把云放到這兒,我這高精地圖、真服務(wù)、昆芯片什么都,你就應(yīng)該我這兒。珊:也就是說如果沒那么生態(tài)依賴你你就不要覺自己還能做個平臺。Robin:是的,如果你做半天,沒有給你付費,有人愿意為這個平臺來發(fā)產(chǎn)品、開應(yīng)用,那其也不叫平臺還是需要好想想我們能決什么問題但我一開始什么說這個題難呢,是為它不是一而論的,要好思考手頭業(yè)務(wù)到底和個理念契合哪里。Q6、Robin 說要找準(zhǔn)大、選擇合適指標(biāo),總監(jiān)上也強調(diào)有沒有利潤的標(biāo)難以反應(yīng)務(wù)的實質(zhì)。在正在制定度規(guī)劃的時,能不能指一下怎么才看到業(yè)務(wù)的質(zhì),找準(zhǔn)合的大盤和指?認(rèn)清業(yè)務(wù)質(zhì),才能找大盤Robin:剛才回答的兩個問題無論是“創(chuàng)就是效率的升”,還是端到端”,多少少都跟一題有關(guān)系剛才說創(chuàng)新率是從收入毛利、到純、到現(xiàn)金流整個過程都在幫助大家解業(yè)務(wù)的本是什么。而端到端”是進一步去分你所做的這事的本質(zhì)是么。當(dāng)你看本質(zhì)以后,去制定你的 OKR、再去往里放“數(shù)的時候,你知道:為什要放這個數(shù)為什么看重個數(shù),用什手段做到這數(shù)就是做對,用什么手做到這個數(shù)沒做對。每個業(yè)務(wù)都不一樣,我們難有一個統(tǒng)的規(guī)則,所這也需要發(fā)大家的分析判斷能力來。但是我知過去我們有多做錯的時,我們放一數(shù)在這兒,了很長時間后發(fā)現(xiàn)說“呀,這個數(shù)對了沒什么用,并不能正地達(dá)到我當(dāng)初想要達(dá)的目的”,時候就是對錯了大盤。如,他要資的時候總是“我們要對小紅書,你小紅書一年投多少廣告”,但是讓做一個小紅這樣的東西他又說“哎,小紅書有萬人在做,們只有一百在做,所以做不到那樣”。這是經(jīng)能見到的思方式。提升知高度,做場真正需要技術(shù)珊珊: 5、6 兩個問題和第 1、2 兩個問題,實際是跟業(yè)務(wù)或說商業(yè)的本有關(guān)聯(lián)的,能一線同學(xué)不太接觸這東西,但是點總是好的有很多高 T 的知識范疇實際也很窄他們不了解些,但了解下也是有好的。Robin:?你了解了,才能更知道我們?yōu)?么要做這個,甚至判斷我們該不該這個事。不是高 T,所有做技術(shù)的,都希望他的技術(shù)能夠生影響力,做的技術(shù)是場真正需要技術(shù)、是無人依賴的技,但是很多候不管是出個人能力的限,還是體機制的局限導(dǎo)致我們這技術(shù)同學(xué)做事其實離市很遠(yuǎn),很多候是自嗨,以為做得很錯,“我發(fā)頂會的論文我申請了專,我打了哪榜”,但是了一兩年之發(fā)現(xiàn)這東西有被用,或雖然表面上用了,但當(dāng)去問這些業(yè)同學(xué)“你愿為這個技術(shù)多少錢”,會說“白用以,讓我出算,我不愿出”。這種題對于技術(shù)員其實是很的打擊,他了挺長時間明白“我做技術(shù)不是市真正想要的術(shù)”。這很糕,對公司資源浪費,這些同學(xué)是大的時間和力的浪費,果我們早一告訴他“你的不行、做不對,你得成那樣才是場需要的”那該多好。們經(jīng)??吹?些人寫周報三種顏色,色是好消息紅色是壞消,黑色是正內(nèi)容。有些的周報永遠(yuǎn)好消息,這又提升了多,那兒又超了誰誰誰,遠(yuǎn)看不到我哪些進展不合預(yù)期。但他負(fù)責(zé)的那事兒,真的遠(yuǎn)都是符合期的嗎?如你不說哪些西不符合預(yù),在哪兒遇了困難,你上級怎么幫?反而你的級都被你蒙了,他以為做得特別好不需要任何助。有時候些同學(xué)也不“成心”,是個認(rèn)知問,沒有站在個高度去看所以我要把些東西說出,來幫助他到那個高度去?
      • 游客f2a06a965a 4小時前
        IT之家 1 月 7 日消息,作為長安、華為、寧德時代擁有家手打造的全新高端電品牌,阿維塔科技可熱度極高。1 月 6 日,阿維塔科技總部大樓正式落豪魚于重慶江新區(qū)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)園期。這也是阿維塔科于 2018 年成立后,首次啟用總部新。在落成儀式上,阿塔科技董事長兼 CEO 譚本宏介紹稱,其團隊已經(jīng)從 2021 年的幾十人擴展到了超過 3100 人;旗下首款車型阿維塔 11 正在陸續(xù)交付;第二款中大型轎車也在下半年推向市場;2022 年完成了超 200 家的渠道觸點布局,2023 年將達(dá)到超 500 家。目前,阿維塔首款車阿維塔 11(011)已成功量產(chǎn)下線,已于 12 月底開啟首批交付,基于三巨打造的 CHN 平臺,擁有基于華為?HarmonyOS?開發(fā)的智能座艙,搭載華 AOS 智能駕駛操作系統(tǒng),全系標(biāo)配華 inside 智能車解決方案以及華為 DriveOne 雙電機四驅(qū)系統(tǒng),搭載德時代三元鋰電池,電 10 分鐘增加續(xù)航 200 公里。IT之家曾報道,長安汽車介紹稱,阿維塔 11 作為業(yè)內(nèi)首個全系標(biāo)配華為 HI 全棧智能汽車解決方案的型,已正式量產(chǎn)下線逐步形成了商業(yè)閉環(huán)眼下以及未來,華為阿維塔還在聯(lián)合開發(fā)多車型,合作關(guān)系良?
      • 游客55649bec73 4天前
        感謝IT之家網(wǎng)友 深圳靚仔 的線索投遞!IT之家 1 月 1 日消息,跨省辦理寬帶直是用戶呼聲烈的業(yè)務(wù),此中國聯(lián)通、中移動已相繼推了跨省寬帶。在,中國電信于跟上了節(jié)奏在部分省市推跨省辦理寬帶務(wù)。根據(jù)IT之家小伙伴的發(fā),中國電信在 App 中推出了“跨省辦帶”業(yè)務(wù),用需在中國電信 App - 查詢辦理 - 辦理 - 跨省辦寬帶 中辦理。根據(jù)中國電信方描述,該業(yè)可一人付費,家用寬帶???寬帶不可與主歸屬省份相同且合并賬戶中有成員執(zhí)行欠關(guān)聯(lián)停復(fù)機,任一成員欠費則套餐內(nèi)所有品均關(guān)聯(lián)停機IT之家測試,支持跨省長蛇理帶的省市依據(jù)卡的歸屬省份同而不同,具辦理情況大家以自行測試。前,自 2021 年起,中國聯(lián)通就推出了地寬帶跨省辦“全國一家親,幾乎覆蓋了國所有城市。2022 年 5 月,中國移動也宣布推出“省寬帶”服務(wù)主打“一張卡換號,各省寬都可辦”。中電信的加入,表三大運營商跨省辦理寬帶務(wù)已全部上線相關(guān)閱讀:《國移動“跨省帶”服務(wù)今日全國上線:一卡不換號,各寬帶都可辦?

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