北京时间4月16日早间消息,Netflix周三表示,其流媒体视频服务的全球订购用户数已达6200万,而《纸牌屋》等自制电视剧吸引了全球范围的观众。受此消息影响,Netflix股价涨至历史新高。
Netflix周三在网站上报告称,第一季度美国订购用户数增长了228万,国际帐户数增长了260万。这两项数据均超过了Netflix今年1月20日发布的预测。营收同比增长24%,至15.7亿美元,符合分析师预期。
Netflix正在大力投资自制电视剧,以推动美国业务的增长,并给国际业务的开拓提供支持。不过Netflix表示,尽管新电视剧《我本坚强》和《Bloodline》推动了美国观众数量的增长,但美元的升值影响了该公司国外业务营收,导致了国外业务的亏损。
彭博Intelligence分析师保罗·斯维尼(Paul Sweeney)表示:“Netflix仍在讲述订购用户数增长的故事。只要美国国内和国外订购用户数继续增长,看多者就有理由买入Netflix。”
在公布第一季度业绩之后,Netflix在周三美国股市的盘后交易中大涨12%,至534.07美元。如果周四美国股市开盘后Netflix仍 维持这一股价,那么将创下历史新高。今年到目前为止,Netflix股价上涨39%,涨幅在标准普尔500指数成分股中排名第四。
财报显示,Netflix第一季度净利润下降至2400万美元,或每股38美分,低于去年同期的5310万美元,或每股86美分。美元汇率的走强影响了Netflix海外业务的利润。不包括这部分业务在内,利润为每股77美分。彭博社统计的35名分析师平均预计,Netflix第一季度利润为每股63美分。
Netflix CEO里德·哈斯廷斯(Reed Hastings)周三表示,他计划建议董事会进行拆股。过去3年,Netflix股价已上涨至此前4倍。
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。