美国半导体芯片制造商美光公司在相继收购Rexchip与Elpida两家企业后在内存与闪存业务营收方面迎来强势增长,其2014财年第四季度财务数据达到创纪录新高。
美光公司第四财季营收总额为42.3亿美元,与本财年第三季度相比增长6%,其中Elpida在加盟后表现出色、营收较2013财年第四季度迅猛提升49%。本财季美光净利润(GAAP净收益)达11.5亿美元,在整体营收数字中占比27.2%,成绩可谓相当不俗。
美光公司2014财年全年营收总额达163.6亿美元,净利润则为30.5亿美元,这也成为公司发展史上的新高。本财年营收总值与上年相比激增79.8%,而利润数字更是达到上财年全年的156.3%。此外,今年其运营现金流则为57.0亿美元。
美光公司CEO Mark Durcan在准备好的声明当中谈到了今年以来市场状况的持续向好以及公司稳健运营方针给销售额提升带来的积极推动,但对相关业务本身呈现出的井喷态势则是一笔带动。美光公司专门打造极具成本效益的DRAM与闪存芯片及其相关产品,基本上这部分业务已经成为市场需求最旺盛、用户群体最乐于付款购买的热门技术方案。
目前全球智能化设备数量正呈现出逐年增长之势:从Web规模数据中心、服务器、台式机、笔记本电脑、游戏主机、平板设备、智能手机、普通手机、网络交换机以及路由器到数据中心及普通办公环境中的存储阵列,再加上搭载嵌入式处理器的设备、智能汽车以及物联网装置,相关产品规模正在不断膨胀。而所有这些都需要内存甚至是闪存芯片的支持。美光公司代工流程所打造的此类芯片恰好满足了这部分市场需求,根据目前的情况看、未来一年这一状况还将继续表现出水涨船高之势。
下面请大家通过以下图表从更为宏观的角度对当前态势进行一番了解:
美光公司过去四年来各季度财务表现图表。
从2011年到2013年期间的各季度营收及利润历史记录中可以看出,美光公司的营收及盈利能力在这两年内出现了明显的下降。然而随着该公司向价格更为合理的产品进行业务重心转移,再配合其它一些积极推动因素,财务状况开始迅速好转。自从收购Elpida与Rexchip两家代工企业之后,美光公司的营收与利润数字旋即迎来升温,实际成果在2014财年第一季度就体现无遗。而在2013财年第四季度受收购Elpida交易的影响,其利润比例更是达到了夸张的程度。
从2011财年到2013财年,美光公司公布的营收数字基本保持平稳,但从2013财年开始其盈利能力得到快速恢复。DDR4内存转型正是从这一年开始进行,而服务器与智能手机设备也自此时开始广泛搭载容量更大的内存机制。美光公司拥有自主研发且即将推出的分层式或者堆叠式3D NAND技术以及每单元3-bits TLC NAND芯片,后者的存储容量与当下主流每单元2-bits MLC闪存相比将提升50%。
目前美光拥有相当乐观的下一步发展前景,以其为代表的闪存代工厂商几乎用不着为产品积压与过剩而苦恼。除此之外,3D与TLC NAND业务也能够在无需投入大量资本对代工体系进行升级的前提下实现闪存容量升级。闪存与内存芯片制造似乎已经成为稳健发展与可靠盈利能力的代名词——至少在未来几个季度之内仍是如此。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。