英特尔公布了自上个月首席执行官Brian Krzanich辞职以来的第一份财报,在第二财季中英特尔表现强劲。
财报显示,该季度英特尔的净利润为50亿美元,或每股1.05美元。除去某些成本(如股票报酬)的收益为每股1.04美元,收入为170亿美元,同比增长15%。
这些结果超出了分析师的预期。此前华尔街预期的每股盈利为96美分,收入为168亿美元。
英特尔还提高了收入指引,但并不足以让股东们安逸,因为英特尔数据中心部门的增长低于预期,并且在2019年产品路线图中不够清晰,导致英特尔股价在盘后交易中下跌超过5.5%。
更新:周五,英特尔股价下跌8.6%。伴随Facebook周四股价跳水19%,周五Twitter因用户增长令人失望而下跌20.5%,英特尔几乎将整个科技行业拉低了。纳斯达克指数下跌约1.6%。
从数字上看英特尔做的一切都没错。英特尔所有主要业务收入均有所增长,第二财季数据中心部门收入为55亿美元,同比增长27%,但仍然略低于分析师的目标。英特尔的物联网部门也实现了22%的稳定增长,带来了8.8亿美元的收入。
英特尔表示,数据中心业务现在占到了英特尔总收入的近50%。
英特尔最大的部门——客户端计算集团(Client Computing Group),主要销售用于个人电脑的计算机处理器——本季度收入为87.3亿美元,同比增长6%,高于华尔街普遍预期的84.8亿美元。
然而,股东们似乎不只是看数字。英特尔首席财务官兼临时首席执行官Bob Swan未能提供有关寻找新领导人的最新消息,这可能让股东们感到有些不安。
Krzanich上个月辞职,原因是他曾与一名员工发生了“自愿的亲密关系”,这是“违反英特尔非国际化政策的”。英特尔董事会后来表示,已经启动了“强大的继任计划流程”,并且正在寻找一位新的永久首席执行官,但此后几乎没有人说过此事。
在周四的财报电话会议上,Swan对Krzanich表示赞赏,并指出他在任职期间所做的投资让英特尔走上了转型之路。“更重要的是,他建立了正确的战略和领导团队,让在我们进行寻找首席执行的过程中实现这一转型。”
Swan还向投资者们介绍了英特尔正在开发的最新产品,并表示10纳米处理器生产正在稳步进行中,采用该处理器的系统预计将在2019年下半年投入市场。英特尔技术、系统架构和客户端群组总裁Murthy Renduchintala补充说,基于10纳米工艺的客户端计算产品将于2019年上市,数据中心产品将在不久后推出。
Moor Insights&Strategy首席分析师Patrick Moorhead表示,该季度对英特尔来说是一个成功的季度,即便投资者没有感受到这一点。
“英特尔在第二季度表现抢眼,收入达到创新高的170亿美元。每个业务部门的收益都在6%到27%之间。唯一的不足就是桌面端设备价格下跌,但平均售价上涨,”Moorhead说。
他表示,该季度英特尔显示出了业务的多样性,其股价下跌的主要原因是投资者们希望其数据中心业务实现更强劲的增长。
“英特尔还提供了10nm的粒度,称产品将在2019年下半年指引。我们仍然需要知道这里说的时间是第三季度还是第四季度,这对于正好赶上或者部分赶上西方假期来说是有很大不同的。”
英特尔同时也公布了本季度的强劲指引,并提高了全年指引。英特尔预计第三季度收益为每股1.15美元,收入为1810万美元,高于华尔街每股1.08美元、收入177亿美元的预期。
英特尔表示,全年预计每股收益为4.15美元,营收为695亿美元。此前英特尔表示预计每股收益3.55美元,收入为650亿美元。
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。