存储企业Dot Hill公司又回来了,这一次他们带来了值得一吹的连续第三季度两位数营收增长——但在财报当中,我们发现惊人的运营成本在一定程度上损耗掉了应有的利润水平。
在2015年第二季度,该公司营收总额为6150万美元,较上年同期的4820万美元增长28%,同时也比上个季度的6110万美元略有提升。
Dot Hill公司本季度的净利润为68万5千美元,比上年同期的净亏损8万美元好得多,但还是无法与上季度的390万美元成绩相媲美——大上个季度的利润则为850万美元。不过根据我们的计算,其净利润本来应该更高。
Dot Hill公司的主要业务是向OEM厂商提供磁盘阵列外壳,而面对大型客户数量下滑的状况,他们又吸纳了相当一部分小规模OEM合作伙伴。
这一思路显然获得了成功,连续三个季度的营收与净利润双料提升就是最好的证明——虽然实际增幅一直在不断下降。
那么该公司对这样的结果会如何评价呢?Dot Hill公司CEO兼总裁Dana Kammersgard指出:“我仍然坚信,我们是惟一一家能够保持两位数营收增长幅度,并实现更高净利润提升节奏的存储企业。”
不过Dana同志,本季度的净利润水平看起来不怎么样啊——特别是参考以下趋势记录图。
表现不怎么样吧?连续三个季度以来净利润一直处于下滑当中,这种状况似曾相识——而且上一回,Dot Hill在接下来的三个月里出现了亏损。虽然就目前来看该公司不太可能陷入运营赤字,但趋势图确实给出了这样的预测结论。
为什么会这样?看看运营成本,大家就会明白。Dot Hill公司指出,其上个季度的运营成本为1940万美元,高于上年同期的1600万美元以及2015年第一季度的1710万美元。
下面来看看具体细节:该公司的研发成本几乎与销售与市场营销成本持平,然而常规成本与管理成本则达到了596万美元,较上季度的320万美元提升了86%——与上年同期的285万美元相比更是增长达109%!这实在是太夸张了点。
从这里花出去的每一块钱都意味着净利润的相应减少。如果Dot Hill公司的运营成本能够保持在今年第一季度的水平,那么其净利润应该为300万美元。不要再浪费回形针和A4纸了,再这么下去就要亏损啦!
按以往走势来看,Dot Hill公司第三季度的营收水平应该高于第二季度,因此我们希望其运营成本能够停止目前的这种恶性膨胀态势——从而使利润进一步得到提升。
好文章,需要你的鼓励
这篇研究提出了OThink-R1,一种创新的大型推理模型,能够像人类一样在快速直觉思维和慢速深度推理之间自动切换。研究者发现,现有推理模型即使面对简单问题也会生成冗长的推理过程,导致计算资源浪费。通过分析推理轨迹并使用LLM评判员区分冗余和必要推理,OThink-R1能根据问题复杂度动态调整思考深度。实验表明,该方法平均减少了23.4%的生成文本量,同时保持或提高了准确率,代表了向更高效、更人性化AI推理系统迈出的重要一步。
这项研究提出了SHARE,一种新型文本到SQL修正框架,它利用三个小型语言模型(SLM)协同工作,实现高效精准的SQL错误修正。SHARE首先通过基础行动模型将SQL转换为行动轨迹,再经过模式增强模型和逻辑优化模型的层次化精细化修正。研究团队还创新性地提出了层次化自演化训练策略,大大提高了训练数据效率。实验结果表明,SHARE在多个基准测试上显著提升了SQL生成准确率,计算成本仅为传统方法的十分之一,并展现出强大的泛化能力,适用于各种生成器模型和SQL方言。
这项由香港大学和南京大学等机构研究人员联合开发的双专家一致性模型(DCM)解决了高质量视频生成中的效率难题。研究团队发现扩散模型蒸馏过程中存在优化冲突:早期阶段负责语义布局与运动,后期阶段关注细节精修,两者学习动态差异显著。DCM创新性地将这两个任务分配给不同的专家模型,通过参数高效的实现方式,使模型仅需4步即可生成接近50步原始模型质量的视频,大幅提升生成速度,为实用化AI视频创作铺平道路。
这项研究介绍了QARI-OCR,一种基于Qwen2-VL-2B-Instruct模型微调的阿拉伯文字识别系统。研究团队通过三阶段合成数据训练,成功解决了阿拉伯文字识别中的主要挑战:曲线连笔特性、上下文变化的字母形状和发音符号。QARI v0.2模型创下了0.061的字符错误率和0.160的单词错误率,超越了现有开源解决方案,为阿拉伯文化遗产的数字化保存提供了重要工具。