テンセントの第1四半期売上高は前年同期比11%増の1500億元 馬化騰氏:人工知能は事業発展の乗数になる
捜狐テクノロジーが制作
著者 | 潘源源
5月17日、テンセントは第1四半期の報告書を発表し、同社の第1四半期の売上高は1499億9000万元で前年同期比11%増、純利益は285億4000万元で前年同期比だったことが示された。 -年は10%増加。非IFRSベースの純利益は325億4000万元で、前年同期比27%増加した。
馬化騰氏は、テンセントの総収益は着実な成長を達成しており、これは同社の収益構造が改善され、業務効率が改善されたことを反映していると述べた。当社は、基本モデルによってもたらされる機会を活用するために、人工知能機能とクラウド インフラストラクチャの構築に多額の投資を行っており、人工知能が当社の事業開発の乗数となり、ユーザー、顧客、さらには社会全体により良いサービスを提供できると信じています。
Tencent の純利益は前四半期に再び成長を取り戻しましたが、主要な事業収入は依然として圧迫されていることに言及する価値があります。この四半期には、テンセントの 3 つの主要事業が回復し、いずれも程度の差はあれ成長を示しました。
主力3事業が回復、ゲーム成長率は25%に到達
財務報告書によると、テンセントの第1四半期の付加価値サービス収益は793億3,700万元で、前年同期比9%増加した。このうち、国際市場のゲーム収益は132億元で前年比25%増、国内市場のゲーム収益は351億元で前年比6%増となった。
Tencent のゲーム収益が大幅に増加する中、Tencent は今年、現地市場で 15 以上のゲーム ライセンスを取得しました。 5 月 15 日、テンセントのゲーム カンファレンスでは、間もなく発売される 35 の新しいゲーム製品を発表しました。今年、Tencent は新しいゲーム「Dawn Awakening: Life」を発売し、古いゲーム「Honor of Kings」は 60 近くの新しいスキンを発売しました。
同社の第 1 四半期の金融テクノロジーおよびエンタープライズ サービス事業の収益は 487 億 100 万元で、前年同期比 14% 増加し、現在ではテンセントの最大の収益成長原動力となっています。財務報告書では、テンセントの決済事業が国内消費の回復に貢献し、決済額もその恩恵を受けていると述べた。当期のエンタープライズ サービス事業の収益は、一部のクラウド サービスの売上増加とビデオ アカウントのライブ ストリーミングに関連する技術サービス料からの最初の収益の恩恵を受けて、前年同期比でプラスに転じました。
さらに、テンセントの第 1 四半期のソーシャル ネットワーク収益は 310 億元で、前年比 6% 増加しました。第1四半期の広告事業の営業利益は210億元で、前年同期比17%増加した。主に、ビデオアカウントの新たな収益源、ミニプログラムでの広告の増加、モバイル広告提携の回復によるものです。
動画アカウントの活力は広告ビジネスからもわかります。財務報告書は、動画アカウントが新規広告主と既存広告主から新たな予算を獲得し、動画アカウントの平均eCPM(千ページビュー)収益が他のショート動画プラットフォームよりも高いと指摘した。テンセントの最高戦略責任者ジェームズ・ミシェル氏は決算後の電話会見で、同社の広告収益に最も貢献しているのはWeChat広告であり、その中でモーメンツ広告が最も貢献していること、小規模なプログラムやパブリックアカウントが広告収益に占める割合は比較的小さいこと、ビデオアカウントのパフォーマンス それはミニプログラムやパブリックアカウントを超えています。
テンセントは、オンライン広告に関して、広告機械学習プラットフォームをアップグレードし、深層学習モデルと標準化された製品ライブラリを統合し、それによって広告主に優れた広告ターゲティング機能とより高いコンバージョン率をもたらしたと述べた。
デジタルコンテンツに関しては、コンテンツスケジュールの延期の影響を受け、テンセントのロングビデオ有料会員数は前年比9%減の1億1,300万人、サブスクリプション収入は前年比6%減となり、音楽サブスクリプション収入は前年比 30% 増加しました。
科学研究の分野で、テンセントの研究開発支出は今四半期に152億元に達し、2018年以来、同社の研究開発投資は2,200億元を超えています。昨年末の時点で、テンセントは世界の主要国と地域で6万2000件以上の特許出願を公開し、3万件以上の特許を取得した。
投資コストの低下により、クラウド サービスの価格低下がもたらされました。「すべての大企業が独自の基本的な人工知能モデルを持つようになるでしょう。」
5月17日夜の決算会見で、テンセント幹部らは、クラウド製品の値下げ、渾源の大型モデルの研究開発の進捗状況、大型モデルの監督など、市場共通の懸念事項について答えた。
5 月 16 日、Tencent Cloud は多くのコアクラウド製品の値下げを発表し、一部の製品ラインでは最大 40% の値下げが見られました。
クラウド ネットワークに関しては、Tencent Cloud はロード バランシング CLB の LCU 料金を 18% 削減し、標準 NAT ゲートウェイの価格を 15% 削減し、クラウド ユーザーに低価格の恩恵をもたらしました。
データベースに関しては、Tencent Cloud Database TDSQL-C サーバーレスが新しいリソース パッケージ支払いモデルを開始し、同じ仕様の年間および月額製品と比較して、通常価格が最大 25% 値下げされました。実際の使用量に基づいて請求することで、ユーザーは最大価格を下げることができます (Ben 80%)。
クラウド セキュリティの点では、Tencent Cloud Host Security Basic Edition はネットワーク全体で中小企業に無料で提供され、資産管理とワンクリック健康診断機能も無料で公開されます。
今回の値下げに対し、James Michel 氏は、総収益に占める Tencent クラウド事業の割合はわずか 1 桁で、10% にも達していないと回答しました。ここ数週間、業界全体で値下げが広く発表されており、これらは実際には大企業ではなく主に中小企業が利用できる長期前払い契約に適用される。業界にとってクラウド投資コストは低下しているため、価格引き下げ自体は理にかなっている。
また、大手メーカーが大型モデルの実力をアピールする一方で、テンセントの「Hunyuan」大型モデルはまだ動きを見せていない。この点に関して、テンセントの劉致平社長は、「渾源」大型モデルは順調に進んでいると述べた。具体的には、データに関しては、一方ではインターネットの公開データであり、他方ではテンセントの内部データであり、後者の価値は公開データよりも高く、モデル系列に関しては学習量が高くなります。も増えています。同氏は「インフラ構築の面では、テンセントのクラウド事業を考慮すると、AIモデルが将来的に当社の中核的な優位性になるだろう」と述べた。
Liu Chiping 氏はまた、すべての大企業が独自の基本的な人工知能モデルを持ち、それが社内で使用されるだけでなく、市場を指向してユーザーにサービスを提供するようになるだろうとも述べました。さらに、一部のスタートアップ企業は、特定の業界やカテゴリにより適した独自の基本的な人工知能モデルを構築しようとします。
テンセントは現在、人工知能とクラウドインフラストラクチャの構築を精力的に進めており、チップ、オペレーティングシステム、データベースなどのコアソフトウェアおよびハードウェア分野で大規模な自主研究を実施していると報告されています。権力基盤が形になり始めた。
さらに、大型モデルの監督問題に関して、Liu Chiping 氏は「監督は必要である」、「これは中国だけでなく、全世界にとっても重要です。Open AI の創設者は、 「適切な規制枠組みが整備され、政府がイノベーションを支援すれば、業界は間違いなく健全な成長の機会を迎えることになるだろう。」
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
