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新浪品牌 logo,微博,金融科技,现金贷
图片来自 亿欧网

2 月 26 日,新浪与微博同时发布 2019 年第四季度及全年业绩报告。

根据财报显示,新浪 2019 年营业收入为 21.6 亿美元,较 2018 年同期增长3%;其中广告收入为 17.4 亿美元,较 2018 年同期下降3%;非广告收入为 4.2 亿美元,较 2018 年同期增长 32%。

另外根据微博财报显示,微博 2019 年营业收入为 17.7 亿美元,同比增长3%;其中广告收入为 15.3 亿美元,较 2018 年增长2%。

虽然,新浪与微博是两个独立公司,但新浪作为微博的母公司,其收入有 80% 以上都是来自微博的贡献。

一、新浪、微博财报不及预期

当日财报发布后,微博股价迅速下跌,其主要原因是微博呈现出的各项数据都有放缓趋势,并没有达到市场预期目标。

微博 2019 年全年净利润为 4.947 亿美元,而 2018 年同期为 5.72 亿美元;2019 年第四季度广告和营销营收为 4.059 亿美元,同比下降3%;增值服务营收 6220 万美元,同比下降4%;运营盈利为 1.507 亿美元,上年同期为 1.830 亿美元。

利润与营收的同时下降,给市场带来了恐慌情绪。

另外,其中更为重要的是,微博的月活用户数据已经突破 5 亿,达 5.16 亿,而上年同期为 4.62 亿;微博用户数据的上升,却并没有带来更多商业化的变现,这一点又给市场带来更多不确定性。

从微博的收入结构看,主要变现模式就是广告,而用户数据的增长并没有得到有效变现,另一侧也说明微博用户质量在趋于下降趋势。

在财报发布后的财报会议中,微博 CEO 王高飞强调,2020 年一季度的疫情确实给互联网公司以及广告业务带来严重影响,一些广告主延迟了广告投放以及缩减了广告预算,在此期间,用户的增长也没有广告展示,在商业化方面没有得到充分利用。

言外之意,微博在进入一季度后,用户在微博上的投入时间增加,但因没有广告主投放,导致没有很好的变现,而当疫情过后,用户数据将会迅速回归当初水平。

微博的这一数据表现,在新浪业绩表现中也有所体现,其全年广告收入仅 2.16 亿美元,相较于 2018 年同期的 2.9 亿美元,下降了 25%。

二、金融科技业务的迅猛增长下却问题频出

在新浪广告收入下降,微博用户数据增长但无法变现的同时,新浪通过金融科技业务试图来弥补其整体的收入结构。根据新浪财报显示,2019 年金融科技业务为 2.07 亿美元,与 2018 年同期相比,增长 86.5%。

在财报会议中,新浪方面也强调了在 2019 年第一季度以及第四季度,金融科技业务确实带来了强劲的增长,表现出了很好的盈利能力,但在这其中也不可避免的受到了阻碍;监管政策在逐步加强,金融业务的贷款利率在慢慢降低,另外在 2020 年第一季度中,因受疫情影响会导致借款逾期率上升,同时在疫情期间因收入大幅下降也会带来更多经济损失。

新浪的金融科技业务主要面对的是自己平台的用户,尤其是在微博上。

其实,新浪在 2015 年就已经开始布局金融科技业务, 新浪分期 就是在此期间诞生的;而后 2017 年推出了 借钱 ,该产品只是在微博上作为入口,其收入归在新浪门户业务内,实控人为新浪投资副总裁刘运力及投资总监张丽静。

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微博借钱的运营主体为北京微聚未来科技有限公司,大股东为杭州江白投资管理合伙企业,二股东为银客未来科技(北京)有限公司。后者银客未来的法人代表为林恩民,其实控的 P2P 网贷平台财富星球在 2018 年爆雷,随后被经侦介入调查。

虽然,微博借钱对外推广日息最低万3,但现实却并非如此。用户耿先生在微博借钱的实际借款金额为 15000 元,还款周期为 6 个月,最终需还款 17700 元,按照单利计算方式,利率正好卡在 36%,但耿先生的还款方式为等额本息,所以实际借款利率高达 60%。

除了微博借钱以外,还有一款产品名为 办卡速贷 ,据了解是一款为其他借贷产品导流的平台。

有用户表示在 办卡速贷 推荐的 my 钱包 中进行借款,借款 4000 元,分三期,其中收了 240 元服务费以及 360 元利息,其实际借款利率高达 95.74%。

my 钱包 实际控制人为赵伟平,其实控的 P2P 网贷平台银湖网在去年已被经侦立案,而名下的小额贷款公司却还在疯狂放贷,向借款人收取高额利息为自己谋取更多暴利。

新浪对外公布称,其在第四季度中金融科技业务实现三位数的增长,即 7520 万美元。不难看出,这其中的数据增长不免有和这些现金贷合作的功劳,微博为高利贷产品合作导流,不外乎是通过用户流量赚取高额佣金。

在去年第四季度中,微博开展了诱导用户贷款为明星打榜的活动。具体活动规则是,微博推出明星榜单后,粉丝们可以根据自己的喜好为明星点赞,明星的人气上升与粉丝们的不停点赞有直接关系;而微博在此环节中插入的榜单规则与借款金额有关,借款金额 1000 元,点赞数翻两倍,借款金额 5000 元,点赞数翻 5 倍。

新浪金融科技业务在第四季的高增长,正是由于推出了此微博打榜活动。但粉丝用户不知道的是,微博钱包以及 办卡速贷 业务中含有大量高利贷以及暴力催收的问题,一旦在不知情的情况下进行借贷,最终导致的后果就是进入以贷养贷恶性循环的模式。

三、转战现金贷未必是良策

前期的新浪与微博,其主要收入依靠于流量广告,但广告业务在去年开始增速放缓严重,甚至开始出现负增长现象,于是新浪寻求另一业务模式支撑整体业绩。而这项业务正是金融科技。

有借贷需求的用户群体,年轻群体居多,他们在未来的消费潜力巨大,在借贷方面的需求也更多,但这一群体普遍对高利贷的认知偏低,信息不对称导致用户最终深陷其中。微博中年轻群体居多,微博正是看中此类群体而后顺利拓展金融业务。

但这种违规的盈利模式,市场真的认可吗?

从美股上市的金融科技公司的表现中可以看出,市场并不看好金融科技业务的主要原因是国内监管政策的不确定性;当监管手段在不断收紧时,市场上的金融业务总量也会被缩小,企业业绩无法再被完全支撑,如果新浪与微博继续沿用这一模式作为主要的商业变现手段,那么在未来同样会面临不被市场认可的风险。

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就如非典时期对早期电商行业的影响一样,这次疫情对于餐饮、外卖的影响也是巨大的。现金流吃紧、成本不降,众多餐饮企业告急,自救的最好方式就是拓展外卖。不过,他们发现,本来就悬在外卖头上的佣金这把达摩克利斯之剑更重了,更有山东、四川等地的餐饮协会发出了希望外卖平台降低佣金费率的声音。

2 月 24 日晚间,山东省饭店协会等 9 家餐饮企业协会发布公开信,呼吁外卖平台在疫情期间能够尽快出台降低佣金费率在内的各项餐饮扶持措施,与餐饮业共同承担社会责任,共同发展共克时艰。

餐饮业与外卖平台间的矛盾在激化吗?

01   

一小时不一定有订单

往年这个时候,徐家汇早已人声鼎沸、车水马龙,但是,现在显得冷冷清清。

小马哥,徐家汇地区为数不多的出行者之一,作为美团的一名外卖小哥,这个春节,他没有停工,原本是希望在春节里能多赚一点,单量多、工资翻倍,还有节日补贴。

但是,这次春节的收成并没有太多, 和平时一样,平均是 9 元/单,另外再加上 15% 的补助。

从春节到现在,小马哥每天工作大约 10 个小时,看似工作时间不短,但因为许多餐厅歇业,订单比预期少了很多,最多时候一天也就 40 单左右,这比平时正常的量还少一些,最少的时候一天不到 20 单。

这样的单量让忙惯了的小马哥有点不适应,甚至还有点失落。

以前每天单量比较稳定,现在反差比较大,还会有空闲时间等单,而且很多年前返乡的外卖小哥还没回来,如果大家都回来了,或许分配到个人的单子还会更少。

除了单子少,单子类型也变了,现在接的单主要来自超市,商超蔬果和医药用品需求增长很快,餐饮企业的单少了很多。

以前,来自饭店的外卖单占到 90% 以上,而现在饭店的外卖单只有 60% 左右。不过,春节期间的工资虽然没有预期高,但因为有补助,小马哥的总体收入和平时差不多。

在江苏的美团外卖小哥小新(化名)也和小马哥感受相同,订单量减少了一半,有时上线一个小时,还没等到订单,只能等着。

02   

不赚钱的外卖是权宜之计

过去的一个月里,餐饮企业背负着更大的压力。

西贝董事长贾国龙发出了 账上资金撑不过三个月 的告急求救、眉州东坡董事长叹息 一个月亏损近 5 亿 ,这个寒冬中,外卖成为餐饮企业试探市场的重要渠道。

上海市餐饮烹饪行业协会主任刘敏告诉《IT 时报》记者,相比疫情初期 93% 的餐饮企业都选择关闭门店的情况,不少餐饮企业已经开始自救,目前开业的餐饮企业外卖占整体销售额比例已高达 63%,比疫情发生前提高了 45 个百分点。

北京网红烧烤店柳叶刀烧烤近几天刚刚开始营业,但 4 家分店都仅限于外卖,对此,创始人王建有一些无奈。

我们主要的顾客是学生,学校延期开学,生意自然冷淡,每家分店平均每天的营收 2000 元左右,还不到平时的一半。

平时,柳叶刀烧烤主要靠堂食,外卖才占 20% 左右, 外卖基本没有利润 是王建并不把重点放在外卖上主要原因,尽管在饿了么和美团上都可以找到柳叶刀。

美团的佣金 19%,饿了么是 15%,还要参加各种活动,即使单量增加,收益也不会明显提升,现在开启外卖也只是权宜之计。

王建告诉《IT 时报》记者,自己没有碰到外卖平台费率上涨,但目前的费率并不算低。

疫情之下,外卖平台佣金又被推至风口浪尖,原因是美团在疫情刚开始时,规定商家支付的佣金为每单收入的8%。

一周后,美团将佣金从8% 提升至 20%,同时要求商家做优惠、承担部分配送费,对于近期亏损严重的商家来说更加雪上加霜,各地不少餐饮协会 喊话 美团 降佣金 。

尽管外卖已经走过 10 年,但商户对平台佣金依然保持着高度的敏感。

03   

为了流量或屈从于平台

因为疫情,导致外部需求萎缩,打破了原来的利益均衡局面,餐饮企业和外卖平台的矛盾一触即发。

在中央财经大学新闻系副主任、中经数字经济研究中心执行主任陈端看来,双方都面临着困境。

对于外卖平台来说,平台的运维费用不会因为客单量减少而减少,而且疫情期间在前端也要增加安全防护措施,还有人手紧缺带来的管理问题,外卖平台也背负着较高的成本压力,所以有提升佣金的需求;

餐饮企业全线萎缩更是一种惨状,但是一些规模较大的餐饮企业要保持其长期积累的品牌和客源,不会因为一段时间的疫情而关掉门店, 双方需要利益分配的再均衡。

虽然餐饮企业对于外卖平台的高佣金怨声载道,但是作为流量平台,外卖平台涉及的不仅是送餐服务,还有流量导流。

假设一个商家每天有 30 单外卖,每一单收入 50 元,佣金是 20%,其他成本不计,每天收入为 1200 元。

如果订单量不变,平台佣金率下降 10 个点到 10%,那么每一单外卖收入增加了 5 元,每天多赚 150 元;

如果佣金不变,通过平台流量支持,订单量翻倍,每天 60 单,每天收入为 2400 元,收入增加远远高过降低佣金的效果。

最终,餐饮企业大概率会屈从于巨型流量平台,因为很多餐饮企业都在向线上转型,即使疫情过去,平台也不会降低佣金。

陈端判断,餐饮或许要打通商超渠道、在线渠道,才能开辟新的收入来源。

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本文来自微信公众号:晨兴资本 Morningside(ID:Morningsidevc),作者:刘芹(内文来自晨兴联合湖畔大学举办的线上活动发言),头图来自:IC photo


这次危机对创业者来说是全方位重大能力的考验,不要把它当成一次被动的危险,而应该把它当成一次难得的机会。


面对危机,优秀创业者的基本功体现在:控制风险;解读外部信号,在危机中寻找生机;观察和复盘内部组织能力;社会贡献。


即使面临一时的失败,也不要让失败定义了你。一个人成长加速度最快的时候往往不是成功的时候,而是失败的时候。


你觉得这次疫情对创业和投资带来了什么影响?

刘芹:这次疫情是一个非常极端改变消费者行为模式的事件,会带来一些行业需求的爆炸性增长。比如教育行业,因为这次疫情,学校和教委开始鼓励远程教育,家长们没有线下教育的选择,因此很多线上的远程教育需求一下子得到了爆炸性增长。另外,像线上娱乐、企业远程办公等需求,都在最近有爆炸性增长。

我们在 TMT 领域投资的大量企业,他们做的都是推动消费行为模式的变化,比如将传统的线下模式转移到线上,或者线上线下共生,对于这类企业来说,这次疫情其实带来了非常好的教育和影响市场的效果,是做多少市场投放都不一定能达到的效果。这是疫情带来利好的一面。

当然也有很多企业,比如偏线下零售、面对面服务,或是涉及线下交付模式的企业等等,因为商业模式的关系,都或多或少受到了疫情的影响。但我们也看到大家都在积极地做调整和应对。

另外,这次疫情对很多企业的组织发展和企业管理也带来了很大的挑战。

但从投资的角度来说,极端情况也是观察企业和企业家的一个很好的机会,企业的组织管理能力、团队能力、应变能力等等,哪些企业能够把危机变生机,哪些企业具备非常好的快速调整能力。

因此在晨兴内部,我们积极地去评估那些被疫情利好的企业,鼓励他们抓住机会放大市场;而对于受到影响的企业,帮助他们管理好现金流,做好融资的准备工作。

这段时间我们也完成了四个新项目的融资,有些项目我们甚至是在春节期间做了追加投资。从投资策略上来讲,我们把这次疫情当成一次窗口机会,哪怕外部的投资人犹豫了,但如果我们觉得这个企业基本面上不受影响甚至是受益的,就大胆地追加投资。投资行为下降的时候,我们反而要做逆向思维的投资。

另外,我们最近也会积极地观测和评估很多我们之前没有投资的企业,希望利用这样一次机会,去找到那些能够优秀应对危机的企业。

问题二

你觉得面对危机,创业者的核心基本功主要体现在哪些方面?

刘芹:CEO 或者一号位面对危机时的核心基本功,我认为主要体现在以下几个方面:

一、快速反应、控制风险

我认为 CEO 在碰到危机的时候,要做的第一件事情是控制风险,快速反应、快速评估,做一些短期有效的应对措施,保证有足够的现金流,活下去。但做到这一步,可能只是一个 CEO 及格的平均水平。

二、积极解读外部信号,寻找机会

我认为真正好的 CEO,除了短期的应对,第二件事情,还要对公司的长远发展做这几方面的思考:


如果你无法在这次危机中抢夺市场,分析自己的产品和服务的商业模式,能否够跟上这种变化,甚至是抓住这次机会,将你现有的商业模式做范式变化的升级。


很多范式创新其实都来自于一些微小的变量,今天,变量来了,CEO 能否抓住机会,把危机变成转机,这其实非常考验 CEO 解读外部信号的能力。

三、检验和复盘组织能力

很多人说我也看到了这次变化带来的机会,但是能不能抓住?这就要看整个公司是否具备快速反应的组织能力。小华(陈小华,到家集团 CEO)刚才讲,发生变化的时候,我看到了这次机会,但是很多新的点子不是我陈小华一个人提出来的,而是公司的很多核心高管提出来的。这很重要,如果面对变化,公司所有的快速反应能力只来源于 CEO 本人,你个人的力量是有限的。在这个关键时刻,你公司组织发展所积累的能力,能不能得到一次真正的释放?

面对这样一次危机,组织能力的释放程度跟你长期的组织能力的建设是有关系的。一个好的公司,组织能力强,既要有自上而下的推动力,也要有自下而上的反应能力。如果你是一个赋能型的 CEO,你的核心高管不因循守旧,具备主动意识,把公司的事情当成自己的事情,当一个公司的组织具备这种活力的时候,在危机面前,它的组织能力就能得到一次充分的展现。

但如果在今天的情况下,你发现尽管你之前做了很多的组织工作,但你的公司还是没有那么强大的反应能力,也是一次非常好的反思的机会,为什么当大家都面临这样一次危机的时候,有人应对得更好,有人应对得更差?作为 CEO 应该具备一种自我反省的意识,内部讨论、总结,我们怎么能够变得更好。也借这个机会好好观察你的核心高管,谁能在这样一次危机里更加积极主动地应对,能够表现出非常好的反应速度和能力?谁值得重点培养?

四、社会贡献

当然,在这种危机下,除了做好内部商业上的成功以外,也要积极地帮助我们的社区,帮助我们的社会做一些力所能及的公益,这也是回馈社会,甚至是建立公司品牌的机会。

这次危机,对我们投资人来讲,是一次检验我们被投企业竞争能力的大考,也是我们进一步观察和寻找优秀企业家的一次大考。而对 CEO、一号位来讲,这是一次全方位重大能力的考验,不要把它当成一次被动的危险,而应该把它当成一次难得的机会。

问题三

中小创业者的处境比较艰难,如果有的公司在这期间确实扛不住了,要破产、要关闭,有哪些事情需要特别注意?

刘芹:这是一个很现实的问题,即使没有疫情的情况下,每年有 10 万以上的创业公司,但真正能够拿到风险投资、拿到A轮的可能也就是几千家,而再拿到B轮、C轮,甚至真正能成功上市的都是凤毛麟角。

这就跟自然界的生态一样,只要有人成功,就代表着大量的企业会失败,但是关键的问题在于你怎么看待 失败 :

第一,一时的成败不代表永久的成败。企业家和创业者得有这个自信,也要有对自己的一种信仰和信念,即使我今天公司关门了,不代表我这个人的失败,不代表我这个人就没有机会。

第二,要能把每次失败的真正原因分析出来,为什么败?我为什么要关门?我认为每一个人的成功其实都是几个因素上的共振,比如说商业上一个巨大的趋势性的机会,资本对这个东西的热度,个人领导力的一种释放,它需要好几个东西结合起来,才能够成功。所以你要分析失败背后的原因是什么,如果是你对趋势的判断发生了偏差,那你就应该大胆地停下来,换方向,不要在一个错误的方向上主观地认为人定胜天,这不是一个明智的做法,你应该做的是怎么找到下一次判断。

我还有一个观点,就是对我们看好的创业者,哪怕他失败了,我们也会连投三把。这背后的原因是什么?

我们解读一个人创业的失败,看的不是 失败 本身,而是看你有没有个人成长的加速度?我们认为个人成长的加速度才能定义一个人的成功,而个人成长加速度最快的时候不是你最成功的时候,不是你最高光的时候,而是你最失败的时候,每个人成功背后的能力都是你的失败所塑造和定义出来的。所以我们会愿意跟那些失败的创业者坐下来去解读说你为什么会失败,你在这个失败中总结了什么,你有什么收获,以及你下一步要干什么。

我们最近有一家成功上市的公司叫荔枝,它的创始人赖奕龙,是位连续创业者,我最早投资他的时候就失败了,当时他过不去这个坎儿,我还劝他,我说你不要那么纠结,把公司关掉之后重新起步。我觉得这次荔枝的创业对于赖奕龙来讲,就是从失败过程中重新找到新的方向。在 PC 互联网上失败了,在塞班时代的移动互联网失败了,不影响他在智能机时代的成功。他再重新创业的时候,怎么搭建团队,怎么找新方向,我觉得他有非常多的收获。就像我刚才讲的,每次危机对于投资人来讲,就是最好的观测创业者的能力和质量的一次窗口机会。

所以如果让我给这些面临失败的创业者提一些值得注意的事情,我觉得主要是以下两点:

首先是你对这个事情的认知和态度上,要极度的自信,不要让失败定义了你,好好复盘一下这次失败的经验能否成为你个人成长的加速度;

其次,在这个过程中跟股东、员工做好沟通,怎么负责任地关公司,是最能考验创业者人品和素质的。不要因为羞愧而不敢见你的投资人,我觉得应该继续保持沟通,因为这也是你的一次观察机会,让你去筛选那些真正好的、能够懂你的投资人,当你下次整装待发重新创业的时候,你愿意找谁来支持你。

问题四

3 月份陆续复工,建议创业者马上要去做的事情是什么?

刘芹:我的建议是两点,第一,做好资金的安排,尽快接触投资人,让融资进入正常的状态,因为好多公司的融资节奏都受到了影响,从我们的角度来说,我们也很希望跟创业者们做进一步的接触。

第二,做公司内外的盘点,盘点一下市场,盘点一下内部的人才。我觉得这次的危机,对 CEO 来说可能是盘点人才特别好的机会。我们曾经内部讨论,今天最重要的不是可惜你的生意失去多少,而是你公司内部里面优秀的人才不要失去,员工的士气不要失去,消费者对你的信心不要失去。

本文来自微信公众号:晨兴资本 Morningside(ID:Morningsidevc),作者:刘芹(内文来自晨兴联合湖畔大学举办的线上活动发言)

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腾讯科技讯,3 月 9 日消息,据外媒报道,正在全球肆虐的新型冠状病毒肺炎疫情迫使许多科技领域的盛会被迫推迟或取消,造成了数十亿美元的经济损失。然而,这也不全是坏事。随着科技巨头取消各自的开发者活动,转而支持开发更强大的在线功能,将来的科技盛会可能会更多转向虚拟化,并让更多人从中受益。

2020 年会不会是所有大型科技公司的开发者大会都被取消的年份?从目前的情形来看,似乎有这种可能。在新型冠状病毒疫情爆发之后,Facebook 已经取消了 F8 开发者大会,谷歌取消了 Cloud Next,取而代之的是向参与者播放虚拟活动视频。谷歌还取消了I/O开发者大会,并且没有具体说明是否转为在线活动。

到目前为止,微软还没有宣布是否取消原定于 5 月 19 日在西雅图举行的 Build 开发者活动,但 Build 网站上出现了这样的声明: 鉴于新型冠状病毒(COVID-19) 引起的全球健康问题,微软正在密切监测与现场活动事件相关的公共卫生指导。目前,全球卫生?机构尚未发布避免前往该地点旅行的指导意见。

苹果可能面临越来越大的压力,被要求取消其 WWDC 开发者大会。这次会议的 2020 年举办计划仍未宣布,但通常会在 6 月初在圣何塞举行。圣克拉拉县(包括圣何塞)的公共卫生部门此前发布了最新指南,其中关键一句话是: 在这个时候,我们建议推迟或取消大规模集会和大型社区活动,因为那里有大量的人会密切接触。

取消这些活动的理由十分充分。与会者来自世界各地,包括像中国、日本和意大利这样的疫情严重国家。可以想象,有人可能将病毒带到会场,并在活动中传播给其他人,然后这些人可能会把病毒带回家传播给其他人。从免疫学上讲,这是非常危险的情况。但是,如果新型冠状病毒将 2020 年变成没有开发者大会的年份,该行业可能会吸取些教训,对举办此类活动的科技巨头和参加活动的开发者都有好处。

苹果会取消 WWDC 吗?

居住在都柏林的 iOS 开发者史蒂夫 特劳顿-史密斯(Steve Troughton-Smith)经常参加苹果的 WWDC。他说,如果苹果真的推迟或取消 WWDC,亦或者把它变成在线虚拟活动, 这不会影响更广泛的开发者社区,因为往常也只有很小部分的人能够负担得起亲身前往会场的负担。但对于那些这样做的人来说,这将剥夺他们一年只有一次的重要社交机会,以及与苹果工程师面对面接触的机会,这些工程师开发了他们可能依赖的技术。

网站建设应用程序公司 Universal 的创始人约瑟夫 科恩(Joseph Cohen)也表示,亲自接触苹果工程师极其重要。他说: 会谈和公告都很棒,但真正有价值的是我们与苹果员工、其他开发人员和潜在新人之间的对话。苹果的面对面资源特别有用,他们有实验室、构建我们所用 API 的工程师、制定平台标准的设计师以及策划 App Store 的编辑。

新功能的发布对开发者来说非常重要。iOS 游戏开发商 Hatch 的联合创始人兼首席技术官克里斯 斯坦珀(Chris Stamper)表示: WWDC 不仅仅包括主旨演讲,也是在苹果生态系统中工作的开发者第一次看到下一代 iPhone 将提供哪些新功能的时候。

作为在平台上交换信息的一种方式,面对面会议的价值远远超出其表面意义。来自巴西的独立应用程序开发者吉列尔梅 兰博(Guilherme Rambo)说: 与某人面对面会谈有种特别的感觉,也有可能发生机缘巧合的事情,这是不能以远程方式复制的。当你参加技术会议时,你会遇到为你客户所在公司工作的人,开发你喜欢使用的应用程序的人,有时还会达成商业交易。

走廊或午餐时间的谈话通常也是收集信息的关键场合。Moor Insight and Strategy 首席分析师帕特里克 穆尔黑德(Patrick Moorhead)说: 开发商正试图获得尽可能多的信息和意见,告诉他们应该把时间和金钱投在哪里。他们当然会使用舞台演示作为实现目标的一种方式,但通过个人谈话能加强说服力。

其中有些交谈只是社交和个人方面的。iOS 开发者史蒂夫 特劳顿-史密斯(Steve Troughton-Smith)通过 Twitter 发文说: 对我来说,WWDC 一直是我一年中唯一能与我最亲密的开发者朋友见面和闲逛的时间,我们会一起工作,以通常不会采用的方式相互激励。

这类会议也是与科技行业名人见面的机会,比如微软设备集团(Microsoft Devices Group)的负责人帕诺斯 帕奈(Panos Panay)、Facebook 的工程副总裁安德鲁 博斯沃思(Andrew Bosworth)和苹果的 iOS 负责人克雷格 费德里吉(Craig Federighi)等。

Zen Studios 出版部副总裁梅尔 柯克(Mel Kirk)在一封电子邮件中写道: 我认识了许多行业传奇人物,因为我和这些人参加了相同的活动。建立这些层面的联系需要时间,我真的认为这些事件为实现这一目标提供了机会。

走向虚拟化

尽管花几天时间亲自吸收信息和灵感有所有好处,但取消面对面的大型科技活动,转而采用在线虚拟形式替代,可能会使活动更具包容性。当会议门票售罄时,美国和世界各地的开发者都会被拒之门外。他们中的更多人根本负担不起在旧金山湾区或西雅图参加会议所需的入场费(去年 WWDC 门票达 1599 美元)和旅行费用。

苹果使用抽奖系统随机挑选注册的开发者,然后这些开发者就有机会购买参加活动的门票。iOS 开发者兰博说: 只有 5000 人能付费去那里,还有数以百万计的其他人无法访问那里独有的东西,比如实验室和所有的网络。转为在线活动后,所有人都处在同一个层面上,这可能是一件好事。

甚至在新型冠状病毒出现之前,大型科技公司的开发者大会就在开发更强大的在线元素。更多的人在线观看主旨演讲,而不是亲身到场观看。许多会议现在也直播会议,越来越多的活动会议被在线存档。苹果在这条路上已经走了很长时间,大多数开发者会议都是现场直播的,会议的回放可以在线或通过应用程序进行。

iOS 游戏开发商 Hatch 首席技术官克里斯 斯坦珀(Chris Stamper)说: 通常,在 WWDC 期间制作的视频内容将成为未来几个月唯一的新功能文档。如果没有这些内容,我们可能会看到一些公司需要更长时间才能采用新功能,或者在秋季更新应用程序以支持新硬件的速度会更慢。

随着今年的开发者活动被大量取消,像苹果这样的大型科技公司可能会有些时间来真正思考大型活动在直播时代的价值。例如,苹果可能会考虑进举办虚拟 WWDC 大会的方法。几天前,杰森 斯内尔(Jason Snell)在 Macworld 上对这样的事件可能会是什么样子进行了理论分析:

斯内尔说: WWDC 的会议内容可以在苹果园的几个工作室进行,不需要大规模聚会。就主旨演讲而言,苹果有几个选择。它可以邀请少量嘉宾参加在史蒂夫 乔布斯剧院(Steve Jobs Theater)举行的现场媒体活动,可能会对与会者进行健康检查,并以每年发布新款 iPhone 的方式发布重要的 WWDC 公告。

不仅仅针对开发者

目前正在取消的科技盛会已经与以往截然不同:开发者大会的观众人数已经远远超过了科技巨头所服务的工程界。谷歌在其I/O开发者大会上宣布的新硬件和软件往往占据了整整一周的科技新闻。苹果通常使用 WWDC 宣布 iPhone、iPad、Mac、Apple Watch 和 Apple TV 操作系统的新功能。

这些公告只是长达数月的炒作周期的开始,这让新产品进入了消费者的视线,并促使他们在今年晚些时候上市时使用或购买这些产品。因此,这些公司的营销部门失去了在现场活动中介绍新产品的机会。但 Creative Strategy 分析师卡罗琳娜 米拉内西(Carolina Milanesi)指出,有关新产品的消息总会以这样或那样的方式传出。

米拉内西通过 Twitter DM 说: 这些活动有很大的营销成分,但考虑到我们并不总是拥有硬件,因此影响会减弱。科技公司会以这样或那样的方式发布消息,媒体也会一如既往地进行报道。这些公司将如何围绕这些活动在社交媒体上进行互动,试图制造更多的轰动效应,这将很有趣。

Above Avalon 分析师尼尔 西巴特(Neil Cybart)认为,没有面对面的开发者活动和会议对最大的科技公司来说不会造成巨大的负面影响。他在一封电子邮件中写道: 考虑到近年来新闻周期的趋势,面对面活动在吸引人们注意力方面已经失去了影响力。至于帮助开发商以及举行新闻发布会和媒体吹风会,虚拟替代方案可能会奏效。

无论如何,西巴特说,大型科技公司对新型冠状病毒(以及未来可能带来的任何变种)可能有更多的恐惧,而不仅仅是取消开发者大会或营销活动。他表示: 这些公司可能面临着更大的挑战,既要保护员工的安全,又要避免产品开发时间表下滑,同时还要想出面对面产品展示的替代方案。

对于苹果来说,今年取消 WWDC 将是令人失望的,但并不是灾难性的。但是,如果下一代 iPhone 因为新型冠状病毒在亚洲造成的供应链和制造业问题而推迟到明年呢?那将是另一个问题。(腾讯科技审校/金鹿)

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Google Quest 冠军访谈:3 个秘诀,8 条建议,还有人在华为做 NLP 研究员

Anna Vander Stel 发布在 Unsplash 上的照片

近日,由 Google 举办的 Quest 问答标签大赛结果出炉,由 Dmitry Danevskiy、Yury Kashnitsky、Oleg Yaroshevskiy 和 Dmitry Abulkhanov 组成的四人团队「Bibimorph」斩获冠军。

在 QUEST 问答标签大赛中,参与者被要求为不同的问答构建预测算法。比赛提供的数据集包含数千个问答对,大部分来自 StackExchange。问答对被贴上了标签,以反映问题好坏以及答案是否相关。大赛的结果将有助于促进问答系统的发展。

在获奖者访谈中,Bibimorph 团队公布了他们解决这一挑战的独特方法。

Google Quest 冠军访谈:3 个秘诀,8 条建议,还有人在华为做 NLP 研究员

Q1:请分享一下你的背景,包括你是如何开始 Kaggle 之旅的?

Dmitriy Danevskiy

我拥有应用数学和物理学背景。4 年前,我开始主攻工业应用方面的机器学习。两年来,我一直在一家小型人工智能服务公司工作,负责分割时间序列、人脸识别、语音处理及实现复杂的深度学习解决方案。现在我在一家名为 Respeecher 的初创公司工作,是从事音频合成前沿研究的首席工程师之一。

我参加不同的 Kaggle 竞赛很多年了,我认为现代的深度学习方法非常普遍,几乎可以应用于任何非结构化和结构化的数据。这听起来可能有争议,但我用经验证明它能够在图像、文本、音频和表格数据比赛中获得金牌。在 Google Quest 问答标签竞赛中获胜对我来说尤为重要 我成功地获得了 Grandmaster 头衔。

Google Quest 冠军访谈:3 个秘诀,8 条建议,还有人在华为做 NLP 研究员

Yury Kashnitsky

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我是物理和应用数学博士。小时候,我热衷于航空技术,于是进入莫斯科物理技术学院航空专业学习。那时,我开始编程,并学习用 Python 处理 VR 应用程序的数据库。在从事数据库和商业智能相关的工作几年后,我回到学校,开始应用数学的全日制博士课程。后来我去了俄罗斯 IT 巨头 Mail.Ru 集团担任该公司第一个数据科学家,目前在荷兰生活和工作,主要在荷兰国家实验室从事研发工作。在过去的 3 年里,我一直在领导 ML course.ai,这是一个开放的 ML 课程,非常关注 Kaggle 比赛。

谈到 Kaggle,我经历了长期的学习、挣扎、再学习的过程。直到两年前我才开始认真参加 NLP 比赛。很长一段时间里,当我在 mlcourse.ai 的学生一次又一次斩获金牌时,我只幸运地爬上了银牌区的顶端。在 Google Quest 问答标签比赛中获胜,终于给我带来了期待已久的 Master 头衔。

这是拿着 Nvidia Quadro P6000 卡的 Elmo:

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Oleg Yaroshevskiy

我有应用统计学和计算机科学的背景。作为一名学生,我对技术对社会的影响很感兴趣。在 Andrej Karpathy 的著名文章「The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks」的鼓励下,我决定从软件工程转向机器学习。

作为一名研究工程师,我从一开始就为语音处理、机器翻译、机器理解和其他 NLP 任务设计深度模型。2017 年 7 月,我了解了 transformers,这改变了我的职业生涯。我对文学和文字艺术充满热情,希望有一天能看到人工智能创作的戏剧。

今天我是一名研究工程顾问和积极的 Kaggler。我相信 Kaggle 有助于在训练深度神经网络和模式识别背后建立深度直觉。我鼓励其他人尝试数据科学竞赛,并加入这个快速增长的 Kaggle 爱好者社区。

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Dmitriy Abulkhanov

我在莫斯科物理技术学院和 Yandex 数据分析学院学习,拥有数学和物理学背景。作为一名学生,我参加了许多数据科学黑客竞赛。从这些比赛中,我得出一个结论:只要时间足够,没有无法解决的问题。我相信参加比赛能够提供有用的专业知识,以解决数据科学中的各种问题。

目前,我在华为担任 NLP 研究员。

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Q2:你们团队是如何组建、如何协作的?

在 TensorFlow 2.0 问答挑战赛中,我们与冠军失之交臂。为了证明自己,我们参加了 Google QUEST 问答标签比赛。

幸运的是,这次比赛的形式和我们之前参加的两次编码比赛一样!因此,在 Google QUEST 问答标签比赛的前 2-3 周里,虽然出现了很多让其他参与者抓狂的问题,但这些对我们来说都很容易。

我们四个人进行了合并,Dmitriy A 提出了一种使用 StackExchange 数据进行语言模型预训练的强大技术。

Oleg 从一个基于一个公共 notebook 的简单 PyTorch 基线(https://www.kaggle.com/phoenix9032/pytorch-bert-plain)开始,他还训练了 BART 模型。Dmitriy A. 和 Yury 主要研究预训练语言模型。Dmitriy D. 领导团队训练模型,制定验证方案和模型混合方案。

我们认为团队协作是一份宝贵的经历,夺冠是大家一起努力的结果。

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Q3:你们团队最重要的发现是什么?

简而言之:迁移学习。考虑到我们在这场竞赛中拥有一个非常小的公共数据集,利用好大量未标记的数据是关键。

但实际上,我们有三个主要的秘诀:


秘诀 1:语言模型预训练

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我们使用了大约 700 万个 StackExchange 问题,通过一个屏蔽语言模型任务(MLM)和一个额外的句子顺序预测任务来微调 BERT 语言模型。

除此之外,我们还建立了额外的辅助目标:在微调 LM 的同时,我们还预测了 5 个指标 问题得分、问题查看数、问题最喜爱计数、答案得分、答案计数,这些目标是我们基于 StackExchange 数据设计的。

我们使用定制的扩展词汇表的原因很简单:StackExchange 问题通常不仅包含纯口语,还包含数学和代码。用 LaTeX 符号、数学公式和部分代码片段扩展词汇表有助于捕捉这一事实。

一般来说,LM 预训练在改进我们的模型方面起到了关键作用:


领域适应。由于 LM 微调的自定义词汇表和辅助目标,使我们的预训练模型更好地适应手头的数据。


秘诀 2:伪标签

伪标签曾经是 Kaggle 的一个热门话题,但现在它已经成为一种众所周知的常用技术。

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图片来源:Vinko Kodžoman 的「Pseudo-labeling a simple semi-supervised learning method」教程

这个想法总结在上图中。有关详细信息,请参阅上面提到的教程。简而言之,对于某些未标记的数据集,可以使用模型预测作为「伪标签」来扩展已标记的训练数据集。

我们使用来自 StackExchange 问题转储的 20k 和 100k 样本的伪标签来改进四分之三的训练模型。

秘诀 3:后处理预测

为比赛选择的标准是 Spearman 关联。对于 30 个目标标签中的每一个,计算预测和真实值之间的 Spearman 相关性。然后平均 30 个 Spearman 相关系数产生最终度量。

正如在这篇关于 Kaggle 文章(https://www.kaggle.com/c/google-quest-challenge/discussion/118724)中所观察到的,Spearman 关联对某些预测的相等与否相当敏感:

上面的示例表明,预测向量 b 可以「阈值化」生成 b2,从而将其与 a(真值)的 Spearman 关联从 0.89 增加到 1。

实际上,这是整个竞赛的缺点之一 目标指标对阈值预测等黑客攻击有点过于敏感。许多团队将各种阈值启发式方法应用于后期处理,通常对每一个目标都这样操作。我们清楚地认识到这是过分的。但是,我们仍然对模型预测采取了一些后处理。

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我们没有对预测进行阈值化,而是根据训练集中的分布将预测离散。其思想是使特定目标列的预测分布与训练数据集中相应列的相应分布相匹配。有关其他详细信息,请参阅我们共享的解决方案代码:https://github.com/oleg-yaroshevskiy/quest_qa_labeling/blob/yorko/step11_final/blending_n_postprocessing.py#L48

Q4:你们的最终解决方案是什么样的?

基线模型

我们的基线模型几乎是 vanilla BERT 与平均池隐藏状态之上的线性层。至于输入,我们只传递了用特殊标记分隔的问题标题、问题正文和答案正文。

Google Quest 冠军访谈:3 个秘诀,8 条建议,还有人在华为做 NLP 研究员

除了上面描述的三个「秘密」之外,还有一些技巧,包括所有 BERT 层中隐藏状态的 softmax 规范化权重和多样本丢失。

最终融合

最后的解决方案是将四个模型(两个 BERT 基模型、一个 RoBERTa 基模型和一个大的 BART)的折叠预测与上述三个「秘密」相结合:预训练语言模型、伪标签和后处理预测。

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Q5:你们从这次比赛中学到了什么?

我们学到了很多!


你对那些刚开始学数据科学的人有什么建议吗?

我们可以从视频「How to jump into Data Science」中总结 Yury 的建议(视频网址:https://www.youtube.com/watch?v=FGuGg9F2VUs)。

有 8 个主要步骤:


Python。通过 Kaggle Learn、Dataquest、codearcademy 或类似工具学习这种编程语言的基础知识。初级数据科学家几乎不需要高级 Python 技巧,但是在工作中使用 Python 是很好的。


SQL 语言。学习基本知识,Kaggle Learn 也能做到,在面试前更新你的 SQL 技能,剩下的你将在工作中学习。


数学。微积分、线性代数、统计学等基础知识对于理解将要使用的工具集是必不可少的。开放的麻省理工课程可能是最好的资源。


算法。在多大程度上需要算法,这是一个有争议的问题,但你可以学习 R. Sedgewick 和 T. Roughgarden 的经典课程,leetcode 也会有帮助。


开发技巧。有软件工程背景者优先考虑。「ML 工程师」这个词现在实际上比「数据科学家」要热门得多,因为这项业务不是在 Jupyter notebook 上运行的,你必须将其部署到生产中。无论如何,你最好至少知道如何使用 git 和 Docker。


机器学习。mlcourse.ai 中包含基本的 ML 课程。一些 Coursera 专业也将是一个很好的切入点。至于深度学习,斯坦福大学的 cs231n 或 fast.ai 是两个不错的选择。


项目或比赛。这是很好的证明,你做了一个最低限度的可行的产品。通过练手项目,你可以学到很多。比赛是一个很好的选择,但不要抱着游戏的心态,要最大限度地利用你在 Kaggle 获得的知识。


面试。不要只是坐在家里学习,做些面试练习,尝试、失败、学习、迭代,总有一天你会成功的。