
Twitter于当地时间本周三发布了该社交网络上市后的首份季度财报,业绩超分析师预期。财报显示,Twitter第四季度营收为2.43亿美元,调整后每股收益为2美分。截至去年第四季度末,Twitter每月活跃用户为2.41亿。
然而,尽管该公司第四季度营收较去年同期增长了116%,Twitter在第四季度的净亏损为5.115亿美元,而2013年全年净亏损为6.453亿美元。从完整的2013财年来看,该公司公布其总营收为6.649亿美元,每股亏损为18美分。
不过,尽管Twitter尚未盈利,投资者们对该公司一直很期待,自其11月首次公开募股(IPO)以来,其股票从26美元的IPO价一直涨至当地时间本周三65.25美元的收盘价。
尽管Twitter股价很吸引人,然而,特别是在美国之外,人们真正需要关注的问题主要是该公司用户量的增长能力,以此来提高其广告收入。需要强调的事实是,尽管该公司月度活跃用户量的增长同比上升了30%,但自第三季度结束以来,其增长率仅有4%。长期来看,Twitter的用户增长速度正在放缓。在2013年第一季度,Twitter用户增长量同比增长48%,而第二季度同比增长44%,到第三季度,该数据降至39%,继而至第四季度的30%。
分析师曾达成共识,预测Twitter第四季度营收将为2.178亿美元,并预测其每股损失为2美分。而对整个2013财年业绩,分析师曾预计Twitter每股损失为19美分,总营收为6.394亿美元。
毫无疑问,由于第四季度Twitter每股收益并非亏损而是盈余,营收也高于预期,这些预测显然大错特错。
Twitter第四季度业绩有以下亮点:
•截至去年12月31日,Twitter月度活跃用户(MAUs)达2.41亿年。较去年同期增长30%。
•Twitter月移动活跃用户达1.84亿,较去年同期增长37%。总体而言,移动用户量占月度活跃用户量的76%。
•Twitter第四季度时间轴浏览量达到1480亿次,较去年同期增长26%。
•第四季度Twitter每千次时间轴浏览量的广告营收达到1.49美元,同比增长了76%。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。