中青宝
4月16日消息,A股游戏公司中青宝互动网络(以下简称中青宝)刚刚发布了一份业绩修正声明,将此前公布的2014年实现全年净利92万元修改为净亏损2200万元。
中青宝北京时间今晚在一份监管文件中对2015年2月27日发布的2014年业绩预告中的数据做了修改。
中青宝曾于2月27日预计2014年实现营业利润为470万元,比去年同期下降92.20%;利润总额为1,081万元,比去年同期下降83.64%;归属于上市公司股东的净利润为92万元,比去年同期下降98.19%。
而 在今晚的文件中,中青宝称,该公司收到会计师事务所的初步确认的审计结果,根据该结果,预计中青宝2014年营业利润-18,554,938.72元,同 比减少130.78%;现利润总额-12,185,913.10元,同比减少118.44%;归属于上市公司股东的净利润-22,035,893.48 元,同比减少143.18%。
对于发生“由盈转亏”的乌龙事件,中青宝表示,主要是因为公司财务人员未对《寻梦园》、《裂天之刃》、《诸神世纪》等三款游戏资产减值准备未充分计提。
而根据会计师事务所的初步确认的审计结果,上述三款游戏在2014年给中青宝带来资产减值22,638,865.99元,这相应地影响了运营利润数据和净利润数据等。
此外,中青宝还提示,今晚公布的数据仅为2014年度的财务数据仅为初步核算数据,与2014 年度报告中披露的最终数据可能存在差异。
而对于乌龙事件,中青宝表示,该公司将严格按照《年报信息披露重大差错责任追究制度》的相关规定,对公司有关部门及其相关责任人进行责任追究。
好文章,需要你的鼓励
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。
浙江大学研究团队通过OmniEAR基准测试揭示了当前AI模型在物理世界推理方面的严重缺陷。测试显示,即使最先进的AI在明确指令下能达到85-96%成功率,但面对需要从物理约束推断行动的任务时,成功率骤降至56-85%。研究发现信息过载反而降低AI协作能力,监督学习虽能改善单体任务但对多智能体协作效果甚微,表明当前架构存在根本局限性。
纽约大学和Aimpoint Digital Labs的研究团队首次揭示了Transformer模型训练中"大规模激活"的完整发展轨迹。这些影响力比普通激活大千倍的"超级激活"遵循可预测的数学规律,研究者开发出五参数公式能以98.4%准确率预测其变化。更重要的是,通过调整模型架构参数如注意力密度、宽深比等,可以在训练前就预测和控制这些关键激活的行为,为设计更高效、量化友好的AI模型提供了全新工具。