行业趋势 - 超过50%的中国高科技高成长50强和明日之星企业将主要研发投入放在人工智能与机器学习领域 [1] - 人工智能与机器学习、云计算、大数据等新兴技术正在深刻改变企业的运营模式和价值创造方式 [1] - 科技创新已成为推动新一轮产业革命和经济增长的核心动力 [1] 评选项目 - "2025德勤中国高科技高成长50强及明日之星"评选项目在第27届中国北京国际科技产业博览会期间启动 [1] - 该项目1995年创办于美国硅谷，2005年进入中国，每年在数十个国家和地区举办 [1] - 往届上榜企业包括腾讯、阿里巴巴、字节跳动、苹果、微软、特斯拉等 [1] 企业挑战 - 企业面临技术研发投入成本高、人才短缺、技术更新迭代快等挑战 [2] - 企业需要以长期战略视角审视评估，并通过数字化底座建立快速响应机制 [2] - 可持续发展已成为企业核心战略的重要组成部分，绿色低碳融入业务流程是实现高质量增长的关键路径 [2] 评选主题与标准 - 本届评选以"创新无界，韧性生长"为主题，强调企业打破技术边界，以跨域融合重构产业竞争格局 [2] - 行业领军者往往具备持续重视研发、学习AI等先进技术、坚持可持续发展和推动生态协同等特质 [2]

在当前贸易战带来的市场波动中，投资者如果想要寻求安全避风港，网络安全股或许是一个不错的选 择，BCA Research表示。 由于特朗普政府宣布加征关税，近几周市场剧烈震荡，标普500指数一度从2月创下的历史高点回落近 20%。但随着贸易紧张局势有缓和迹象，标普自4月8日以来反弹13%，目前年内仅下跌约5%。 尽管如此，由于缺乏实质性的进展，许多投资者仍不敢完全相信这次4月中旬的反弹。在最近的一份报 告中，BCA Research向希望对冲波动的投资者提出了一个解决方案：投资网络安全股。 "这是一个以本土市场为主的服务型行业，具有更防御性的特质，市场波动性（Beta值）低于整个科技 行业，"首席策略师Irene Tunkel写道，"它受到关税的影响较小，甚至可能从地缘政治紧张中受益，因为 客户为了防范国际网络攻击和网络犯罪而寻求保护。" Global X Cybersecurity ETF（BUG）：2025年以来上涨6%，管理费0.51%，资产规模10.5亿美元。 Amplify Cybersecurity ETF（HACK）：今年迄今上涨2%，管理费0.6%，资产接近20亿美元。 本文源自：金融界 展望未 ...

数据中心互连技术面临的挑战 - 生成式AI和大型语言模型推动数据带宽需求超越传统互连，速度正从800G向1.6T迈进[1] - 系统架构需同时解决三大挑战：满足带宽增长需求、控制成本扩张、提升能源效率[4] 铜缆技术的局限性 - 铜缆在400G/800G网络中仍是短距离首选，但存在趋肤效应导致的通道损耗和速度提升时电缆增厚问题[3] - 1.6T及以上速度下，铜缆因长度不足、体积过大无法适应高密度数据中心部署[6] 光纤技术的优缺点 - 光互连（如有源光缆AOC）支持数公里传输且更轻薄，但需电光转换组件导致成本达铜缆5倍、功耗显著增加[8] - 光学DSP引入额外延迟，且光学组件存在温度敏感性和可靠性问题[8] 新型互连方案e-Tube的特性 - 采用塑料介质波导传输射频数据，通过毫米波射频发射器/接收器实现电-射频信号转换[10][11] - 使用低密度聚乙烯材料避免高频损耗，支持56G至224G+速度，能效达3pj/bit，延迟仅皮秒级[12] - 相比铜缆：覆盖范围提升10倍、重量减少5倍、厚度降低2倍、功耗减少3倍、延迟降低1000倍、成本下降3倍[14] 技术兼容性与行业影响 - e-Tube采用标准半导体工艺和封装技术，兼容OSFP/QSFP-DD等行业封装规格，确保与现有设备互通[14][16] - 该方案有望成为1.6T/3.2T时代机架间连接的理想替代，解决铜缆与光纤在成本、能效上的不足[14][17]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度总营收同比增长40%，达到15亿美元；调整后息税折旧摊销前利润（EBITDA）增长83%，达到10亿美元，调整后EBITDA利润率为68%，较上一季度提高600个基点 [18] - 第一季度自由现金流为8.26亿美元，同比增长113%，环比增长19%，从营收到调整后EBITDA的季度转化率为104%，调整后为100% [18][19] - 第一季度末现金及现金等价物为5.51亿美元，本季度回购并扣留340万股，总成本12亿美元，期末流通股为3.38亿股 [19] 各条业务线数据和关键指标变化 - 广告业务第一季度营收11.6亿美元，调整后EBITDA为9.43亿美元，利润率达81%，营收增长得益于AI驱动技术的持续改进和网络广告解决方案的全面贡献 [19][20] - 游戏业务已签署最终协议出售给Triple Dot Studios，交易包括4亿美元现金和合并业务20%的股权，预计第二季度完成交易 [20] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 2025年公司聚焦三大关键优先事项：持续改进机器学习模型；推进电子商务和网络广告解决方案，包括完善模型、加强与第三方平台和归因供应商的集成、推出自助服务仪表板；加强广告测试和自动化广告创作 [10] - 公司认为竞争能推动创新，凭借不断扩大的数据护城河和AI专业知识，有信心在竞争中保持领先并实现快速增长 [15] - 对于App Store潜在的替代支付系统，公司认为这对内容开发者降低费用有益，开发者可将更多资金投入用户获取，从而使平台受益 [15] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 第一季度虽面临广告季节性挑战，但公司仍实现显著增长，未来有望通过技术创新和业务拓展实现持续增长 [8] - 公司认为关税对业务影响不大，因其广告收入超90%来自移动游戏，不受关税直接影响，且网络广告业务市场渗透率低，有足够增长空间应对宏观经济变化 [13][14] - 公司对未来发展充满信心，认为随着各项战略举措的实施，有望成为全球最具影响力的营销平台之一，为合作伙伴和股东创造更大价值 [16] 其他重要信息 - 公司发布了关于TikTok竞购的博客文章，虽认为竞购是一个长期目标，但凭借其领先的广告AI模型和TikTok的大规模受众，有望为股东解锁巨大经济潜力和价值 [16][161] - 公司运行率调整后广告业务每位员工的EBITDA约为400万美元/年，体现了公司对卓越运营和稳健经济的承诺 [16] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 第二季度广告业务增长预期及历史广告收入波动情况 - 公司表示过去的业务情况不能代表未来增长趋势，自Axon模型推出后业务增长显著，且业务季节性与移动设备使用时间相关，目前业务增长迅速，新仪表盘的推出将带来巨大催化效应 [28][31][32] 问题2: 是否继续拓展新的广告类别以及新广告商的痛点 - 公司目前不急于拓展新类别，需先推出自助服务工具，待网络广告模型成熟后有望成为各类广告商的首选营销平台 [37][38][39] 问题3: 电子商务广告商的客户流失率和广告支出情况 - 对于年广告支出运行率达25万美元的广告商，客户流失率低于3%，公司希望在网络广告领域达到游戏业务的低流失率水平 [49][50] 问题4: 网络广告模型的改进方向和进展 - 公司认为网络广告模型目前表现良好，但仍有很大提升空间，类似于游戏业务Axon模型的改进，模型的优化将带来更好的广告投资回报率（ROAS）和规模增长 [58][59][60] 问题5: 是否考虑为广告商提供排他性受众定位服务 - 目前公司不将此作为重点，更关注模型的匹配能力和性能提升，随着产品性能的提高，未来可能会引入相关功能 [62][63][65] 问题6: 新网络广告商的加入速度及对长考虑周期和高重复购买广告商的支持 - 由于团队资源有限，新广告商加入速度放缓，自助服务仪表盘的推出将加快广告商的加入速度；目前公司模型受限于cookie窗口，对于长考虑周期和高价值产品的广告商，需优化模型以驱动早期漏斗行动 [69][70][73] 问题7: 自助服务模型上线后广告商的预算投入情况及公司长期增长算法 - 广告商通常会在看到广告效果后逐步增加预算，公司认为长期增长率在20% - 30%之间，其中模型的强化学习贡献3% - 5%，定向增强措施预计每年至少带来10%的增长 [83][84][88] 问题8: 新举措的贡献时间及非游戏业务占比 - 公司今年的重点是执行既定计划，若执行良好，2026年有望取得出色成绩；网络广告业务今年有望占总广告收入的10%以上，但具体比例受多种因素影响 [96][97][100] 问题9: 模型的学习过程及不同业务线的独立性 - 游戏和电子商务业务使用不同模型，均有强化学习和定向增强，两者独立发展，电子商务业务因处于早期阶段，增长速度可能更快 [104][105][107] 问题10: 第一季度广告业务增长的驱动因素及第二季度指导是否包含遗留工作室支出 - 第一季度增长超50%来自游戏业务，得益于模型效率提高、自我学习和电子商务广告商的贡献；第二季度指导未考虑遗留工作室支出的潜在影响 [121][124][125] 问题11: App Store费用减免对业务的影响及应对策略 - 公司作为移动游戏最大的广告渠道，可能是费用减免的最大受益者，费用减免将增加开发者收入，进而增加广告支出，有利于广告业务和整个生态系统 [130][131][132] 问题12: 如何利用相对静态的库存实现盈利及游戏宏观环境情况 - 公司通过提高匹配技术和算法，增加广告需求和个性化创意，有望提高交易率，实现业务增长；游戏业务多元化，不受单一游戏或宏观经济变化的显著影响 [138][139][142] 问题13: 自助服务仪表盘的推出对象及对网络广告性能的影响 - 自助服务仪表盘将分阶段推出，先面向现有客户，再逐步扩大到新客户；更多客户将为模型提供更多数据，有助于提高模型性能，但公司希望确保平台质量和模型效果后再全面开放 [146][148][151] 问题14: TikTok竞购情况及业务增量利润率的展望 - 公司竞购TikTok是为解决全球国家安全问题，虽为长期目标，但凭借其广告AI模型和TikTok的受众规模，有望为股东创造巨大价值；公司预计通过高效运营和自助服务平台，在保持成本相对稳定的情况下，提高业务利润率 [159][160][162] 问题15: 不同类型广告的融合及网络广告贡献计算方式和自我归因的长期规划 - 公司认为未来不同类型广告将融合，模型应能满足各类广告商需求；网络广告贡献按净收入计算；公司目前依赖第三方归因，正在努力实现网络空间的多渠道归因，以增强广告商对支出的信心 [170][172][177]

财务数据和关键指标变化 - 第一季度总营收同比增长40%，达到15亿美元；调整后息税折旧摊销前利润（EBITDA）增长83%，达到10亿美元，调整后EBITDA利润率为68%，较上一季度提高600个基点 [16] - 第一季度自由现金流为8.26亿美元，同比增长113%，环比增长19%，调整后EBITDA到自由现金流的转化率为82% [16] - 第一季度末现金及现金等价物为5.51亿美元，本季度回购并扣留340万股，总成本12亿美元，主要通过自由现金流和临时动用循环信贷安排提供资金，目前循环信贷已偿还 [17] - 第一季度末流通股数量为3.38亿股，较之前有所减少 [17] 各条业务线数据和关键指标变化 - 广告业务第一季度营收11.6亿美元，调整后EBITDA为9.43亿美元，利润率达81% [17] - 广告业务收入增长得益于AI驱动技术的持续改进以及基于网络的广告解决方案的全面贡献，季度营收到调整后EBITDA的转化率为104%，调整后为100% [18] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司签署最终协议出售游戏业务，将专注于广告业务 [7] - 2025年公司有三个关键优先事项：一是改进机器学习模型，利用AI进步为合作伙伴提供更大价值；二是推进电子商务和网络广告解决方案，包括完善模型、增强与第三方平台和归因供应商的集成、开发自助服务仪表板；三是加强广告测试和自动化广告创建 [8] - 公司认为竞争能推动创新，凭借数据优势和AI专业知识，有信心保持领先地位并快速增长 [13] - 对于App Store潜在的替代支付系统，公司认为这对平台有利，因为内容开发者费用降低可增加用户获取投资 [13] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 第一季度通常是广告业务的淡季，但公司仍实现显著增长，主要得益于机器学习模型的改进和网络广告商的全面贡献 [6] - 公司认为尽管存在宏观经济变化如关税，但由于市场渗透率低，有能力实现增长且业务不受明显影响 [12] - 公司对未来发展充满信心，认为随着各项举措的推进，将为合作伙伴和股东带来持续增长和价值 [19] 其他重要信息 - 公司发布了关于TikTok竞购的博客文章，认为自身有能力解决TikTok的国家安全问题并实现长期运营 [155] - 公司广告业务每位员工的经调整EBITDA运行率已升至约400万美元/年，体现了运营卓越和强劲的经济效益 [14] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 下季度广告业务指导意味着3% - 5%的环比增长，似乎比仅移动业务的预期慢，以及历史上广告收入的季度环比下降是否不影响长期增长趋势 - 2022年情况与现在不同，自Axon模型发布后业务增长显著，不应参考过去数据 [24] - 公司业务有独特的季节性，Q1受益于假期，Q2相对较弱，公司预计业务将增长20% - 30%，且有很多不可预测因素可能使增长更高 [26] - 即将推出的新仪表板将对业务产生巨大催化作用，过去的业务情况不能代表未来增长趋势 [28] 问题2: 是否继续拓展新的广告类别，与新广告商沟通时他们的痛点是什么，以及自动化广告创建的成本效益分析 - 目前不急于拓展新的网络广告类别，需先推出自助服务工具以自动化更多流程 [33] - 网络广告模型仍处于起步阶段，通过改进模型、增强集成和推出自助服务仪表板，有望达到游戏广告的水平 [34] - 自动化广告创建是基于生成式AI的广告创意，虽目前不清楚成本效益，但能提高广告响应率，对业务有短期和长期的积极影响 [38] 问题3: 电子商务广告商的客户流失情况以及每位广告商的支出是否受季节性影响，净收入每安装指标是否包含电子商务广告商的行动 - 对于年支出运行率达25万美元的广告商，客户流失率低于3%，游戏业务基本无客户流失，公司希望网络广告也能达到类似水平 [48] - 净收入每安装指标不包含电子商务广告商的行动，仅基于CPI广告商，但网络广告商的收入增加了该指标 [50] 问题4: 网络广告体验中部分广告商效果不佳的共同因素，以及是否考虑为网络广告商提供排他性受众 - 网络广告模型目前表现良好但仍有提升空间，模型改进可提高广告商的ROAS和规模，类似于游戏广告Axon模型的效果 [56] - 目前不将排他性受众作为重点，更关注通过改进模型来匹配广告商需求，随着产品性能提升，未来可能会考虑引入 [62] 问题5: 本季度新网络广告商的增加速度，以及如何帮助有较长考虑窗口和高重复购买的广告商 - 新网络广告商增加速度放缓是因为资源有限，推出自助服务仪表板将有助于提高广告商的引入速度 [69] - 由于缺乏转换API和长窗口归因能力，模型需在短时间内驱动行动，对于高价产品广告商，可能需优化到漏斗早期阶段，但目前不是重点 [73] 问题6: 自助服务模型上线后广告商的反应，以及公司的长期增长算法是否仍适用 - 广告商通常会在看到广告活动达到目标后逐步增加预算，公司将自助服务仪表板与全球推广相结合，有望大幅增加广告受众和广告商数量 [82] - 公司认为20% - 30%的长期增长率仍然适用，其中3% - 5%来自模型的强化学习，约10%来自模型的定向增强，预计每年至少有一次显著的模型改进 [87] 问题7: 非游戏应用用户获取和动态个性化广告创意是否能在2025年开始贡献，以及非游戏受众业务今年是否仍占总广告收入的10%以上 - 公司今年的重点是执行既定计划，若执行良好，2026年将有出色表现，这些举措有望为业务带来长期增长 [96] - 难以预测网络广告业务今年在总收入中的占比，可能会超过10%，取决于移动游戏业务和电子商务业务的发展 [99] 问题8: 人类定向增强是否会在Axon 2推出多年后持续发生，以及游戏和电子商务模型的学习过程是否相同 - 游戏和电子商务是两个独立的模型，都有强化学习和定向增强，团队会不断测试和推出模型改进，两者的发展可能不同步 [104] - AI技术仍处于早期阶段，公司有大量研究和改进空间，模型的每次提升都可能带来显著的季度环比增长 [107] 问题9: 第一季度广告业务20%左右的环比增长是否包含非强化学习的提升，以及第二季度指导是否包含遗留工作室支出的收益 - 第一季度增长是多因素驱动的，包括模型效率提高和电子商务广告商的贡献，超过50%的增长来自游戏业务，游戏业务仍有提升空间 [117] - 第二季度指导未考虑出售应用业务后工作室支出的增量收益，这对业务影响不大 [123] 问题10: App Store监管新闻中移动游戏费用减免对业务的广告支出有何影响，以及公司如何定位以获取增量支出 - 公司是移动游戏广告的最大渠道，费用减免将使游戏开发者收入增加，部分资金将回流到广告平台，通过动态拍卖机制，广告支出将增加，有利于公司和股东 [127] 问题11: 公司如何从相对静态的库存中实现货币化，以及游戏宏观层面是否有值得关注的大工作室发布或地区情况 - 公司通过改进匹配和技术算法，提高交易率，随着自助服务平台的开放和个性化广告创意的应用，有望实现长期增长 [135] - 公司业务多元化，单个游戏对业务影响不大，游戏行业受经济变化影响较小，公司对市场地位有信心 [139] 问题12: 自助服务仪表板的访问权限是否有变化，以及短期内是否有助于提高网络应用的性能 - 自助服务仪表板将分阶段推出，目前面向现有客户，通过反馈改进后将逐步扩大访问范围，最终全面开放 [143] - 更多客户将使模型更好，公司希望在确保产品质量的前提下开放平台，以实现长期增长 [147] 问题13: 如何理解公司关于TikTok的博客文章，以及公司对业务增量利润率的中期和长期看法 - 公司竞购TikTok全球（除中国）业务，认为自身有能力解决国家安全问题并实现长期运营，这可能为股东带来巨大经济价值 [155] - 公司将继续高效运营，随着营收增长，成本基础相对稳定，除数据中心成本外，预计利润率将继续增长 [158] 问题14: 如何区分应用产品和网络广告的趋势，以及网络广告10%的贡献是指毛收入还是净收入 - 公司认为应用和网络广告最终会融合，模型应能为不同类型的广告商提供服务 [167] - 网络广告10%的贡献是指净收入 [170] 问题15: 公司是否将永远依赖第三方进行自我归因，还是会受限于低考虑、高周转产品 - 公司目前在应用端使用第三方归因，在网络端有自己的归因平台，产品能在短时间内为大多数产品带来价值 [173] - 公司正在努力在网络空间进行集成，以满足广告商不同的归因需求，目标是成为广告商的重要渠道 [175]

人工智能发展历程 核心观点 - 人工智能从1956年达特茅斯会议的理论探索阶段，逐步发展为2025年渗透千行百业的实用技术，经历了10个关键里程碑事件 [1] 关键历史时刻 1 达特茅斯会议（1956年） - 首次确立人工智能作为独立学科，由麦卡锡、明斯基等先驱提出机器智能研究框架，定义问题求解、符号推理等核心方向 [2][3] 2 感知机（1957年） - 弗兰克·罗森布拉特开发首个神经网络模型，开创"训练-预测"的机器学习范式，奠定现代深度学习技术基础 [4][6] 3 ELIZA（1966年） - MIT开发的第一个聊天机器人，通过罗杰式对话法模拟心理治疗师，首次验证自然语言交互的可行性 [7][8] 4 专家系统（1970年代） - Dendral和MYCIN系统实现专业领域推理，化学分子结构分析与医疗诊断应用标志AI从理论转向垂直领域落地 [9][11] 5 深蓝胜利（1997年） - IBM超级计算机击败国际象棋世界冠军，证明机器在复杂策略游戏中可超越人类 [12] 6 机器学习范式（1990-2000年代） - 汤姆·米切尔提出数据驱动算法定义，推动自适应系统的研究转向 [14][15] 7 深度学习革命（2012年） - Geoffrey Hinton的反向传播算法突破多层网络训练瓶颈，AlexNet在ImageNet竞赛中准确率提升10.8个百分点引爆行业热潮 [17][18] 8 生成对抗网络（2014年） - 伊恩·古德费洛提出GAN框架，生成器与判别器对抗机制实现逼真图像/文本合成 [20] 9 AlphaGo（2016年） - DeepMind攻克围棋复杂性，战胜李世石展现直觉与战略决策能力 [22] 10 Transformer与大模型（2017-2025） - 2017年Transformer架构解决长文本依赖问题，GPT-3（1750亿参数）展现零样本学习等涌现能力，2023年GPT-4实现多模态融合，国内百度、阿里等企业快速跟进大模型研发 [24][26] 行业现状 - 2025年AI技术渗透至图像生成、自动驾驶、医疗诊断等全领域，形成以GPT-4、Claude、文心一言等为代表的全球化竞争格局 [26]

会议与奖项 - 第28届国际人工智能与统计学会议（AISTATS）在泰国举办，该会议是人工智能、机器学习与统计学交叉领域的重要国际会议，致力于促进计算机科学、人工智能、机器学习和统计学等领域研究者之间的交流与合作 [1] - 会议主办方公布了本年度时间检验奖，授予UCSD与微软研究院合著的论文《Deeply-Supervised Nets》（深度监督网络），共同一作分别为Chen-Yu Lee（现为谷歌研究科学家）和谢赛宁（现为纽约大学助理教授） [1] - 该论文被引数已经超过了3000，具有较高的学术影响力 [3] 论文背景与作者分享 - 《Deeply-Supervised Nets》是谢赛宁读博期间提交的第一篇论文，最初被NeurIPS拒稿（分数为8/8/7），但最终获得AISTATS 2025时间检验奖 [5] - 谢赛宁寄语同学们，如果对论文评审结果感到沮丧，可以将他的经历当作提醒，坚持不懈会带来收获 [5] - 共同一作Chen-Yu Lee也对论文获奖感到自豪，并表示这项研究成果至今仍具有重要意义和影响力 [6] 论文摘要与核心问题 - 深度学习在图像分类和语音识别等任务中表现优异，但仍存在隐藏层特征透明度低、梯度爆炸和消失导致训练困难、缺乏透彻的数学理解等问题 [11] - 深度学习框架的改进包括微调特征尺度、步长和收敛速度的方法，以及dropout、dropconnect、预训练和数据增强等技术 [11] - 梯度消失问题使得深度学习训练缓慢且低效 [11] 论文方法与创新 - 提出深度监督网络（DSN），对隐藏层和输出层都强制进行直接和早期监督，并为各个隐藏层引入伴随目标，显著提高了现有监督深度学习方法的性能 [12] - DSN框架支持SVM、softmax等多种分类器选择，独特价值在于实现对每个中间层的直接监督控制 [12] - 实验证明DSN方法的收敛速度优于标准方法，前提是假设优化函数具有局部强凸性 [12] 实验结果与性能提升 - DSN-SVM和DSN-Softmax在MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100及SVHN数据集上刷新当前最优纪录 [13] - 在500个样本时，DSN-SVM比CNN-Softmax提高了26% [13] - 在CIFAR-10上，DSN方法的错误率为0.39%，优于CNN（0.53%）、Stochastic Pooling（0.47%）、Network in Network（0.47%）和Maxout Networks（0.45%） [15] 特征学习与工程优化 - DSN学习到的特征图比CNN学习到的特征图更直观，展示了从第一个卷积层学习到的特征图，仅显示前30%的激活值 [16] - DSN框架可兼容模型平均、dropconnect和Maxout等先进技术，通过精细化工程优化可进一步降低分类误差 [16]

数字化渠道构建方法 明确渠道规划与定位 - 企业需根据业务特点、市场需求及竞争态势制定渠道策略 明确目标受众、覆盖范围和服务内容以匹配战略方向 [2] 建设与优化数字化渠道 - 建立多元化渠道：包括官网、社交媒体、电商平台及新兴技术渠道（如短视频、直播）以满足多样化需求 [2] - 优化用户体验：通过界面设计改进、交互性提升和流程简化增强用户满意度与忠诚度 [2] - 强化品牌传播：利用线上活动、优惠券和会员制度提高渠道活跃度与转化率 [2] 数据驱动与智能化运营 - 数据应用：通过大数据技术收集分析用户及市场数据 支持渠道优化决策 [2] - 智能化技术：运用AI和机器学习实现自动化运营 例如智能客服和个性化推荐算法提升效率与体验 [2] 渠道协同与整合 - 渠道整合：共享信息与资源 打通线上线下渠道以提供无缝购物体验 [5] - 协同合作：加强渠道间配合（如线上线下联动）提升品牌知名度与市场份额 [5] 持续创新与优化 - 技术跟进：加大技术研发与人才储备投入 培养数字化技能团队 [5] - 策略优化：根据市场变化与用户需求调整渠道策略 保持竞争力 [5] 综合效能提升 - 综合运用上述方法可提升数字化渠道效能与竞争力 [4]

半导体参数提取技术挑战 - 传统优化算法受梯度变化不明确影响易陷入局部最优且提取结果不理想 [1] - 现代半导体模型中大量相互关联参数导致传统方法效率低下需拆解为多个子步骤耗时数天至数周 [1] ML Optimizer技术突破 - 基于机器学习的全局优化器可同步处理海量图形与参数将提取周期从数天缩短至数小时 [1] - 擅长应对非凸参数空间通过先进算法精准定位全局最优解提升准确性与拟合一致性 [1] 直播活动内容 - 展示ML Optimizer在二极管、GaN HEMT、MOSFET及BJT等器件建模中的实际应用案例 [2] - 设置互动抽奖环节赠送小米手环9等礼品 [2] 直播嘉宾信息 - 主讲嘉宾李依奥专注于人工神经网络及ML Optimizer在器件建模中的应用 [6] - 答疑嘉宾邓家媛负责MBP、MQA等产品应用开发拥有10年半导体技术支持经验 [9] 行业活动推广 - 提供技术干货与奖品吸引观众扫码预约参与线上交流 [10] - 公众号推荐关注半导体领域原创内容及全球产业动向 [13][16]

会议投稿与接收情况 - 第42届国际机器学习大会（ICML）将于2025年7月13日至19日在加拿大温哥华举行[1] - 大会共收到12107篇投稿 较去年增加28%[1] - 共有3260篇论文被接收 接收率为26.9%[1] - 其中313篇论文被选为"spotlight poster"[1] 高分接收论文 - Neural Discovery in Mathematics: Do Machines Dream of Colored Planes? 关注数学领域的神经发现[5] - Monte Carlo Tree Diffusion (MCTD) for System 2 Planning 提出用于系统2规划的蒙特卡罗树扩散方法[5] - Layer-wise Alignment 研究视觉语言模型中图像编码器层间的安全对齐问题[5] - The Number of Trials Matters in Infinite-Horizon General-Utility Markov Decision Processes 探讨无限时域马尔可夫决策过程中试验次数的重要性[5] - Implicit Language Models are RNNs: Balancing Parallelization and Expressivity 分析隐式语言模型与RNN的关系及并行性与表达能力的平衡[5] - MARS论文提出用于大语言模型的方差缩减自适应优化器框架 收敛速率(T⁻²/³)优于AdamW的(T⁻¹/²)[7][8] - ShadowKV论文关注高吞吐量长上下文LLM推理中的KV缓存优化[8] - EMBODIEDBENCH论文开发综合性基准测试平台 包含1128个测试任务 涵盖四个环境 评估多模态大语言模型作为视觉驱动具身智能体的能力[8][10] 评审争议问题 - 部分获得高度评价的论文仍被拒绝[13] - 存在评分较低的论文反而被接收的现象[16] - 有研究者收到不完整、无关且敷衍的评审意见[18] - 评审过程中出现元评审记录错误的情况[20] - 存在评审和编辑粗心的问题[20]