
北京时间8月20日消息,据《纽约时报》报道,美国打车服务公司Uber表示,该公司已从私募股权投资基金Tata Opportunities Fund获得了总额约1亿美元的新投资,该基金隶属印度塔塔资本(Tata Capital)。据称,Uber拟将这笔资金用于开拓印度市场。
Uber此前曾表示,未来9个月中该公司将在印度市场上投资10亿美元。据悉,Uber将在印度18个城市开展打车业务,这使得印度Uber成为美国以外最大的独立市场。与此同时,该公司在印度的竞争对手Ola最近获得4亿美元的融资。
Uber首席执行官Travis Kalanick在周三的一份合作声明中表示:“当下,我们将专注于为广大印度人民提供一项优秀的服务。塔塔资本的领导和经验将是帮助我们实现这一伟大目标的重要支持。”
两家公司暂未对投资的具体金额发表评论。据了解,Uber最新一轮融资共筹集了500亿美元。
Uber和踏踏资本的合作类似于此前在中国和搜索引擎巨头百度的合作。去年,Uber在中国大幅扩张时,百度向其注入了大量的投资,这些投资还将继续进行。
和百度塔塔的合作是Uber希望成为全球主导的私人打车服务公司的计划的一部分,目前,Uber已在全球60个国家超过330个城市开展打车业务运营。
尽管Uber有着如此的全球野心,但在扩张的过程中,该公司的经营模式面临着诸多棘手的问题。
在发生了一起Uber司机被指控强奸了一名乘客的事件后,印度德里地区的国会议员一直禁止Uber式的打车服务。然而,该项禁令在今年夏季被取消。
此外,中国广州当局在今年5月搜查了Uber于当地的办事处;在欧洲,该公司还面临着当地出租车司机认为其违反当地交通规则而发起的暴力抗议,等等。
好文章,需要你的鼓励
这篇论文提出一种插件式2D动作接口,让已训练好的3D运动语言模型无需修改或微调即可直接理解2D姿态输入。实验证明2D输入效果媲美3D输入,且在真实视频场景下配合专门的降噪适配器,2D方案比3D姿态估计更省算力、更实用,为动作理解模型的现实部署提供了新路径。
研究团队让8种AI智能体独立完成100项真实科研任务,深度剖析800份研究轨迹后发现,即便是最强模型,也普遍存在"发现问题却不修正"的现象,背后根源指向AI缺乏检验自身产出、主动纠错的元认知能力。
WorldRover是一套面向可探索世界建模的合成视频数据引擎,基于虚幻引擎构建,能让同一段探索轨迹在保持路线与场景一致的前提下,重新渲染为多种视角和外观状态,并同步提供深度、光流、长程点追踪等丰富标注,最终发布WorldRover-10M数据集,含2190万帧、202.7小时视频。
这篇论文指出,现有多目标强化学习训练大模型时存在"一刀切"分配优化精力的问题,提出SA-MRPO方法,根据每个奖励目标的饱和程度动态调整其权重,在数学推理、自适应推理、代码生成等任务上均取得优于现有方法GDPO的效果。