
不管Twitter和Pandora在当地时间本周三到底发生了什么,并非所有社交媒体属性的公司都处在艰苦的财报季之中——Yelp再次发布了一份坚实的季度报告,LinkedIn紧随其后。
在职业社交网络LinkedIn发布的第四季度财报中,其净利润为380万美元,每股收益3美分。

按照非一般公认会计准则,该公司第四季度营收为4.472亿美元,每股收益39美分。而华尔街预期其每股收益为38美分,营收为4.3784亿美元。
LinkedIn目前会员数达到2.77亿,年度增长47%。
下面是LinkedIn的第四季度营收组成:
•人才解决方案(Talent Solutions)部门:营收为2.456亿美元,占总营收的55%;
•营销解决方案(Marketing Solutions)部门:营收为1.135亿美元,占总营收的25%;
•高级订阅(Premium Subscriptions)部门:营收为8810万美元,占总营收的20%;
•在美营收:2.711亿美元,占总营收的61%;
•国际营收:1.761亿美元,占总营收的39%。
LinkedIn首席执行官杰夫·韦纳尔(Jeff Weiner)回顾了该社交网站2013年的业绩,他表示:
“LinkedIn以其第四季度的强劲表现结束了上个财年,给去年冠上了胜利的标志。在这一年里,我们的规模及平台相关性有所改进,促使平台用户的参与度也进一步增强。展望未来,我们大力投资,做了一系列的长期投资,这些将使我们能够更加看清环境,为全球每一位劳动力创造更好的机会。”
在当前季度,华尔街对该公司的预期为每股收益47美分,营收4.7027亿美元。
然而,LinkedIn遵循的2014年第一季度预期营收范围在4.55亿美元至4.60亿美元之间,致使其股价在盘后交易中下跌。
LinkedIn对今年全年的预期总营收在20.2亿美元和20.5亿美元之间。
可以这么说,尽管LinkedIn的业绩展望不及预期,但其2014看起来依旧光明。这在某种程度上要归功于该公司在当地时间本周四宣布取得的一项新的收购——人力资源数据分析公司Bright。
Bright创始人爱德华多·维瓦斯(Eduardo Vivas)于当地时间本周四下午在一篇博文中解释道,他在“我们这一代经济最不景气”的时候创立了Bright,希望能够使劳动力市场更有效率。
“我们聚集了一个不可思议的团队。在加入我们以前,他们曾是核物理学家、天体物理学家、地球物理学家、神经科学家、组织心理学家、美国教师,甚至还有一位成员获得过五次Jeopardy冠军。他们因同一个信念聚集在一起,认为找工作应该比分裂原子更容易。于是我们接受了第一个大规模、可控的人才匹配临床试验委托。我们招募了数百名人力资源专业人员,要求他们告诉我们,他们在招聘过程中是否会为特定的工作推出特定候选人。根据这些判断,我们得以确认一些促使招聘成功的相关特征,并将这些特征加入到我们构建的人才匹配算法中。”
不过,目前尚不清楚Bright是否会将整个团队转移到LinkedIn,毕竟他们发布的公告仅说明“Bright团队的一些成员,包括工程和产品部门的成员”将加入新的控股公司。
截至月底以前,Bright现有用户和客户现在都可继续访问其现有数据。
LinkedIn将向Bright支付1.2亿美元,其中73%以股票支付,另外27%以现金支付。该交易预计将在今年第一季度结束前完成。
LinkedIn人才解决方案部门产品副总裁派克·巴雷利(Parker Barrile)指出,Bright将更好地帮助求职者挑选更适合的职位,帮助猎头过滤掉不适合的人选。
好文章,需要你的鼓励
加州大学洛杉矶分校等机构联合推出的Unify-Agent突破了传统AI图像生成的知识局限,通过整合"思考-搜索-整理-绘制"四步工作流程,让AI画师具备主动查找资料的能力。该系统在FactIP基准测试中相关性指标提升61%,特别擅长处理需要准确世界知识的长尾内容和文化特色图像生成任务。
中科院团队开发的FlowPIE系统首次将动态文献探索与创意进化相结合,突破传统AI科学创意生成的同质化局限。该系统通过流引导蒙特卡洛树搜索实现文献检索与创意生成的紧密耦合,并采用类生物进化机制持续优化创意质量。实验显示,FlowPIE在新颖性、可行性等维度显著超越现有方法,展现出强大的跨领域泛化能力,为AI辅助科研开辟了新路径。
阿里巴巴DAMO研究院推出Lingshu-Cell虚拟细胞建模系统,采用掩码离散扩散模型技术,能够精确模拟和预测细胞在基因编辑、药物刺激等干预下的反应。该系统在国际虚拟细胞挑战赛中表现出色,为个性化医疗和药物开发开辟了全新路径,标志着数字生物学时代的到来。
上海AI实验室联合多所高校发布GEMS技术,通过智能团队协作机制让60亿参数的小模型在图像生成上超越顶级商业模型。该系统包含循环优化、记忆管理和技能库三大核心,采用多轮迭代和专业技能匹配,在主流测试中提升14分以上,为资源受限环境下的高质量AI应用提供新方案。