据《金融时报》报道,苹果公司计划收购由嘻哈艺术家Dr.Dre联合创立的美国高端耳机制造商Beats Electronics,目前正在谈判中,本次交易价值32亿美元。
据报道称,这笔交易最早可能会于下周公布,但协议尚未最终敲定,而且两家公司之间的谈判仍有可能无法实现。
除了标志性的耳机,Beats也一直在试图进入竞争激烈的在线音乐流媒体市场,此外,不同于Spotify或潘多拉,Beats寻求的是一种手机和网页付费服务,每月费用为9.99美元。《金融时报》补充道,如果这项交易进展顺利,苹果将取得Beats的流媒体音乐服务及其音频设备业务部门,而Beats管理团队将直接向苹果首席执行官蒂姆·库克(Tim Cook)汇报工作。
鉴于苹果实体店和苹果在线商店的配件部分都明显以Beats品牌的耳机为特色,苹果长期以来一直与Beats保持着良好关系,而本次交易的关键可能在于Beats Music音乐流媒体服务。
Beats Music库存歌曲量超过2000万首,与Spotify处于同等水平,而且考虑到苹果推出的在线广播服务iTunes Radio,Beats的这项服务可能会成为苹果音乐战略的核心部分。
Beats成立于2008年,由嘻哈艺术家Dr.Dre和音乐制作人吉米·艾欧文(Jimmy Iovine)共同创立,以其优异的产品以及明星代言效应获得人们的青睐。虽然批评人士认为这家引人注目的品牌只是与大牌合作却没什么实质,耳机价格也很高,但Beats仍是耳机中的主流品牌,在耳机市场占据最大份额。在Beats的帮助下,苹果将拥有一家懂得如何向苹果公司的产品线和销售注入力量的品牌合作伙伴,令苹果重新焕发活力。
不过,虽然Beats产品居主导地位,但其与投资者之间道路坎坷。2011年8月,HTC向Beats公司注入3.09亿美元收购该公司50.1%的多数股权,但随后又在2012年7月和2013年9月分两次把这些股权购回,以确保第二季度没有亏损。
这是苹果有史以来最大的并购交易?
对库克领导下的苹果而言,Apple-Beats的结合将标志着该公司的一个重大转变。长期以来,苹果一直在回避登上收购价格达到10亿范围的新闻头条,并经常对其收购交易的相关细节采取保密态度,例如该公司iOS软件的主要产品Siri。
而32亿美元的收购价格即使不是苹果公司曾考虑过的收购最高价格,也应该算得上其中之一了。高质量的全球新闻需要投资。穆迪公司的一名分析师理查德•莱恩(Richard Lane)向《金融时报》表示:“在收购方面,苹果的口味一直都是很轻的。我认为在过去四年时间里,苹果未曾为哪一笔交易支付过10亿美元。”
苹果公开的最大的收购记录在1996年,苹果公司支付给电脑制造商NeXT及其NeXTstep操作系统4.29亿美元。
自从接任首席执行官以来,库克已逐渐将苹果塑造成为一个更加开放的形象,较其前任CEO史蒂夫·乔布斯的举措更加大胆。在过去的几个月里,库克也已开始对其收购策略采取开放态度。
今年初,库克在其股东大会上曾表示:“我们并不比赛谁资金支付的最多,也不比赛是否登上了头条。但这并不意味着我们不会在明天下午就买下一家大公司。”虽然这有点像是对Facebook以高达190亿美元的价格重磅收购WhatsApp和谷歌以32亿美元收购Nest交易的“含沙射影”,但库克并不反对大手笔收购。
上个月,库克在一次电话会议上讨论公司的第二季度业绩时表示:“从并购角度来看,我们在18个月内已经完成了24项收购,我认为你可能会说,这表明我们正在缓步前行。”他补充道:“我们比的是谁能做出世界上最好的产品,真正丰富人们的生活。因此,如果说并购能够帮助我们做到这一点,或者已经做到,并将继续这样帮助我们,那么我们将进行收购。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。