ByteDanceのゲーム部門が大規模な人員削減に直面しており、オンライン以外のプロジェクトはすべて打ち切られると報じられている
ByteDance は 11 月 26 日にすべての未発表ゲーム プロジェクトをキャンセルし、明日正式にニュースを発表する予定です

メディアは、ByteDance のニュースについて次のように主張しました。今日、人員削減とプロジェクトの中止が Maimai コミュニティで発生し、明日には「より詳細なレポート」が発表される予定です。報道によると、バイト社の今回の「最適化調整」には以下の内容が含まれているという。
- 本日、進行中の各研究プロジェクトのリーダーに対し、プロジェクトの解散が通知された。
- 月曜日に正式通知を出し、契約解除契約の締結と解散をすべて完了します。「完了までに1日しかないと言われています。」
- N1の報酬に加え、期末賞与や株式等も全額換算し、報酬面では「一切減額しない」としている。
- このサイトの以前の報道に基づいて、ロイター通信、Snow Leopard Finance などが相次いで、ByteDance が自社のゲーム部門である Mutong Technology を 5 米ドル以上の価格で売却しようとしていると主張しました。十億。
ニュースによると、
ByteDance は Mutong Technology を 50 億米ドル以上の価格で売却しようとしており(このサイトの注: 現在約 358 億 5,000 万元)、ゴールドマン・サックスを採用したこの目的のために、ファイナンシャル アドバイザー (FA) として、潜在的な買い手を見つけて連絡するのを支援します。 2年前、ByteDanceは上海に拠点を置くMutong Technology Studioを40億米ドルで買収した。 Mutong Technology は、人気のモバイル ゲーム「Magic Rush: Heroes」、「Dragon Battle」、「Endless Showdown」などを開発してきました。

以上がByteDanceのゲーム部門が大規模な人員削減に直面しており、オンライン以外のプロジェクトはすべて打ち切られると報じられているの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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CapCut は ByteDance が所有するクリエイティブなビデオ編集ツールで、中国、米国、東南アジアに多くのユーザーがいます。このツールは Android、iOS、PC プラットフォームをサポートしており、市場調査機関 data.ai の最新レポートでは、2023 年 9 月 11 日の時点で、CapCut の iOS と Google Play に対するユーザーの総支出額が 1 億米ドルを超えていると指摘しています (このサイトの注記:現在約 72 億 8,000 万)、Splice(2022 年下半期に 1 位)を上回ることに成功し、2023 年上半期には世界で最も収益性の高いビデオ編集アプリケーションとなり、2022 年下半期と比較して 180% 増加しました。 2023 年 8 月の時点で、世界中の 4 億 9,000 万人が iPhone および Android スマートフォンを通じて CapCut を使用しています。だ

6月13日のニュースによると、Byteの「Volcano Engine」公開アカウントによると、Xiaomiの人工知能アシスタント「Xiao Ai」はVolcano Engineとの協力に達し、両社はbeanbao大型モデルに基づいて、よりインテリジェントなAIインタラクティブ体験を実現するとのこと。 。 ByteDance が作成した大規模な豆包モデルは、毎日最大 1,200 億のテキスト トークンを効率的に処理し、3,000 万個のコンテンツを生成できると報告されています。 Xiaomi は、Doubao 大型モデルを使用して、独自モデルの学習能力と推論能力を向上させ、ユーザーのニーズをより正確に把握するだけでなく、より速い応答速度とより包括的なコンテンツ サービスを提供する新しい「Xiao Ai Classmate」を作成しました。たとえば、ユーザーが複雑な科学的概念について質問する場合、&ldq

1. 背景紹介 ByteDance では、ディープラーニングに基づくアプリケーションがあらゆるところで開花しています。エンジニアはモデルの効果に注意を払うだけでなく、オンライン サービスの一貫性とパフォーマンスにも注意を払う必要があります。初期の頃は、通常、これにはアルゴリズムの専門家とエンジニアリングの専門家が必要でしたこのモードでは、差分のトラブルシューティングや検証などのコストが比較的高くなります。 PyTorch/TensorFlow フレームワークの人気により、深層学習モデルのトレーニングとオンライン推論が統合されました。開発者は、特定のアルゴリズム ロジックに注意を払い、フレームワークの Python API を呼び出すだけでトレーニング検証プロセスを完了できます。モデルは簡単にシリアル化してエクスポートでき、推論作業は統合された高性能 C++ エンジンによって完了します。トレーニングから展開までの開発者エクスペリエンスの向上

南山区政府のWeChat公式アカウント「イノベーション南山」によると、深センバイトダンス后海センタープロジェクトは最近重要な進展を遂げたという。中国建設第一工程局建設開発会社によると、プロジェクトの主要構造物は予定より3日早くキャップが完成したという。このニュースは、南山后海の中心エリアに新しいランドマークの建物が誕生することを意味します。深センバイトダンス后海センタープロジェクトは、南山区后海の中核エリアに位置し、深センの頭条科技有限公司の本社オフィスビルです。総建築面積は7万7,400平方メートル、高さ約150メートル、地下4階、地上32階。深センバイトダンス后海センタープロジェクトは、オフィス、エンターテイメント、ケータリングなどの機能を統合した革新的な超高層ビルになると報じられている。このプロジェクトは、深セン市がインターネット産業の統合を促進するのに役立ちます。

最近、DiffusionModel は画像生成の分野で大きな進歩を遂げ、画像生成およびビデオ生成タスクに前例のない開発機会をもたらしました。素晴らしい結果にもかかわらず、拡散モデルの推論プロセスに固有のマルチステップ反復ノイズ除去特性により、計算コストが高くなります。最近、拡散モデルの推論プロセスを高速化する一連の拡散モデル蒸留アルゴリズムが登場しました。これらの方法は、大きく 2 つのカテゴリに分類できます: i) 軌道保存蒸留、ii) 軌道再構築蒸留。ただし、これら 2 種類の方法は、効果の上限や出力領域の変更によって制限されます。これらの問題を解決するために、ByteDance 技術チームは Hyper-SD と呼ばれる軌跡セグメンテーションの一貫した方法を提案しました。

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Seed-TTS は、ByteDance Doubao 大規模モデル チームによって最近リリースされた大規模音声生成モデルです。生成される音声は実際の人間とほとんど**変わりません**、特に人間の音声を模倣する学習に関しては**忠実度**と**流暢さの両方で、発音**欠陥**さえも生成される可能性があります。 ** **優れたパフォーマンス。たとえば、Seed-TTS に音声を提供すると、そのテキストに基づいて新しい音声が生成され、元の素材の音声特性が得られます。元の素材 (プロンプト): Seed-TTS によって生成された中国語の音声: 突然、私の周りで笑い声が聞こえました。私は彼らを見て、意気揚々と胸を張り、少し肉付きの良い腕を振り、笑いました。「私の体の肉は、私の圧倒的な魅力を隠すためのものです、そうでなければ
