5月7日消息,据国外媒体报道,游戏公司Zynga今日宣布裁员18%。这距离创始人马克·平克斯(Mark Pincus)重新出任CEO还不到一个月的时间。
裁员将波及364人。Zynga在声明中称,公司的成本削减方案将在一年里节省1亿美元。平克斯还削减了外部服务支出,收缩公司的核心职能。他在接受采访时表示,公司要为移动设备开发卖座产品。
“我们亟需关注公司的执行能力,”平克斯说。“我们历史上最激动人心的一段时光才刚刚开始,那就是移动业务。”
平克斯透露,裁员主要影响企业行政员工。这家公司目前正关注包括博彩与赛车等5大类手机游戏。Zynga周二上线了首款所谓手机动作策略游戏。
在财报公布后的盘后交易阶段,Zynga股价上涨了15%,报3美元每股。在正常交易时段,该股上涨了4.4%,报2.61美元。Zynga股价今年累计下跌1.9%。
裁员消息是与公司第一季度财报一同公布的。Zynga的移动业务在第一季度显现增长,公司在这一领域的发展已经落后与竞争对手。Zynga表示,手机游戏预售服务收入(bookings)同比增长了84%,占公司预售服务总收入的63%。
刨除部分项目的每股亏损为1美分,好于分析师预测的亏损2美分。预售服务收入总计为1.674亿美元,高于市场分析师平均预测的1.634亿美元。公司第一季度亏损4650万美元。
Zynga预计,公司当前一季度的预售服务收入应在1.45亿美元到1.6亿美元之间,不及市场预测的1.618亿美元。调整后每股亏损2美分,符合分析师预期。
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。