近日西部数据发布第二季度财报,但由于供应链问题导致西部数据公布了低于预期的展望,之后公司股价在盘后交易中出现暴跌。
该季度(截止12月31日)西部数据在不计入股票补偿等特定成本的利润为每股2.30美元,收入增长23%,达到48.3亿美元,此前分析师预期的调整后每股收益为1.87美元,收入为42.6亿美元。
西部数据的云业务实现同比89%的增长,占公司收入的40%。尽管增长强劲,但西部数据指出,供应链中断影响了某些客户的云硬盘部署,导致该季度出货容量连续下滑。
该季度西部数据的客户收入占到总收入的38%,同比下降1%,5G手机抵消了客户端固态硬盘和硬盘收入的下滑。由于假期旺季,占总收入22%的消费级业务同比增长23%。WD_BLACK高端产品线环比增长50%,2021年全年翻了一番。
“虽然终端市场的需求继续强劲,但这些挑战仍然对公司近期业绩构成了不利影响,”西部数据公司首席执行官David Goeckeler在声明中和这样表示。
展望未来,西部数据预计第三财季调整后的收益为1.50至1.80美元,收入为44.5亿美元至46.5亿美元,此前分析师预期的每股收益为1.94美元,收入为47.5亿美元。
尽管西部数据并不是唯一一家受到供应链问题影响的厂商,但竞争对手希捷科却有不同的表现。本周三希捷发布第二财季财报,结果超出分析师的预期水平,但与自身的预期没有相差太多。此前希捷预计第三季度每股收益为2美元,收入为29亿美元,而分析师预期的每股收益为2.07美元,收入为29.2亿美元。
周三希捷公布财报之后股价飙升了16%,收盘上涨了7.7%。
而西部数据在盘后一度下跌13.8%,之后股价有所回升,下跌幅度为8%。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。
这项由中国人民大学高瓴人工智能学院研究团队发表的研究解决了大语言模型评判中的自我偏好问题。研究提出了DBG分数,通过比较模型给自身回答的分数与黄金判断的差异来测量偏好度,有效分离了回答质量与自我偏好偏差。实验发现,预训练和后训练模型都存在自我偏好,但大模型比小模型偏好度更低;调整回答风格和使用相同数据训练不同模型可减轻偏好。研究还从注意力分析角度揭示了自我偏好的潜在机制,为提高AI评判客观性提供了重要指导。
这篇研究提出了DenseDPO,一种改进视频生成模型的新方法,通过三大创新解决了传统方法中的"静态偏好"问题:使用结构相似的视频对进行比较,采集细粒度的时序偏好标注,并利用现有视觉语言模型自动标注。实验表明,DenseDPO不仅保留了视频的动态性,还在视觉质量方面与传统方法相当,同时大大提高了数据效率。这项技术有望推动AI生成更加自然、动态的视频内容。