平台企业生态垄断的解构与治理

关键词:平台企业;垄断;平台生态系统;生态垄断

基金:国家社会科学基金重大项目“国企混合所有制改革的实现路径选择研究”(项目号:20&ZD073);国家社会科学基金重大项目“智能制造关键核心技术国产替代战略与政策研究”(项目号:21&ZD132)。

一、引言

二、平台企业生态垄断的概念内涵与行为特征

(一)生态垄断概念的界定

1.生态垄断的特殊情境

2.生态垄断的概念界定

在互联网平台生态系统形成后,企业家为了进一步攫取生态系统所涉及的全行业的利润,在核心平台带动并辐射子平台的运转机制影响下,生态系统内部的不同子平台间将会达成类型各异的合谋性协议,通过协同行动来约束不同子平台的经济活动;不正当价格竞争、不同子平台间的搭售现象、以及排他性交易将贯穿整个平台生态系统;以排除、限制竞争效果为目的的经营者集中的类型更为多元。结合《中华人民共和国反垄断法》可以看出,一旦平台生态系统在其所涉及的领域均具有市场支配地位后,上述涉嫌不正当竞争的经济活动均可归为垄断行为,由此而造成的垄断即是整个平台生态系统的垄断(简称为“生态垄断”)。

表1垄断与生态垄断的主要异同点分析

(二)生态垄断的行为特征

当平台生态系统形成生态垄断后,自然会有一系列的新型垄断行为,垄断行为是一种违反反垄断法规定的行为,其目的在于扩张企业的经济规模、形成对企业有利的经济地位,是各国《反垄断法》的管制重点和难点。经典产业组织理论下的垄断行为包括达成垄断协议、滥用市场支配地位、具有或可能具有排除、限制竞争效果的经营者集中、滥用行政权力排除和限制竞争等。由于生态垄断是垄断在平台经济时代发展出来的一种特殊情境,故生态垄断的具体行为依旧在垄断行为限定的框架内,只是在平台生态系统独有的背景下,表现出了诸多新型的特点。

1.垄断协议类型的高度复杂性与形式的隐蔽性

垄断协议指的是经营者之间达成的具有排除、限制竞争的协议、决定或其他协同行为,可分为横向垄断协议和纵向垄断协议两类。生态垄断下的垄断协议类型具有高度复杂性和形式隐蔽性的特点。

2.滥用市场支配地位的形式呈现出多样化特点

滥用市场支配地位指的是企业在获得市场支配地位以后,对市场的其他参与者进行不公平的交易或排斥竞争对手。具体的表现形式包括不正当的价格行为、搭售或附加不合理的交易条件、排他性交易等。生态垄断下的滥用市场支配地位在形式上表现出新颖性,在目的上表现出复杂性的特点。

第一,全方位施行不正当的价格行为。在传统经济形态中,由于信息的不完全,厂商仅能够对消费者施行一级价格歧视或二级价格歧视。在互联网经济背景下,由于平台企业掌握了反映消费者需求、偏好、购买力的数据要素,将能够对消费者实施三级价格歧视。更为甚者,平台生态系统在某一领域获取了消费者数据以后,能迅速推动数据要素在不同子平台间的流通与运用,进而实现在所有业务间全方位的对消费者进行三级价格歧视。

第二,强制性搭售现象更为普遍。平台生态系统中的搭售往往具有严重的反竞争效果,因为搭售的目的在于加强企业在市场上的支配地位,而并不是为了保证产品的质量和稳定性。如为了使用平台生态系统A中的电商平台B,消费者必须无条件接受支付平台C的服务。实际情况是,无论采用何种支付平台与支付方式,消费者得到的服务质量并不受到实质性影响。

第三,排他性交易的类别和程度更为丰富。在平台生态系统内部,由于众多子平台互为产业链上下游关系,那么排他性交易将表现的更加多样化。不仅包括排他性销售协议,也包括排他性购买协议,交易限制可以是完全的排他(如“二选一”),也可以采用一定的百分比进行排他,并且可以根据竞争对手的状况、市场结构、监管现状等指标进行动态调整。在传统经济范式下,上述类型的滥用市场支配地位形式并不太常见,而在平台生态系统中,则成为普遍性现象。

3.具有或可能具有排除、限制竞争效果的经营者集中类型更加多元化

经营者集中指的是经营者之间的合并,或取得其他经营者的控制权。在传统经济模式下,经营者集中可以分为横向兼并和纵向兼并。在平台生态系统背景下,除了常见的横向兼并和纵向兼并以外,混合兼并与对角兼并都成为了经营者集中的主要方式[18]。

在涉及其他行业类别时,为了填补不同行业之间的鸿沟,寻求新的盈利方式,平台生态系统倾向于采用混合兼并的方式,即通过跨市场、跨行业的整合,推动垄断优势转移到其他业务领域,以达到排除、限制竞争的目的,实现对竞争对手的全方位战略包围。

以限制竞争对手为目的的对角兼并也是生态垄断下经营者集中的常见类型,即被兼并方与平台生态系统并不存在直接的业务关联,但是与平台生态系统的竞争对手属于上下游关系[19],这种兼并方式能够很好的限制竞争对手的发展,同时也实质性地扩大了经营范围。上述两种经营者集中的形式在传统经济中并不多见,或者说,不会同时出现,而在平台生态系统中,则成为了常见的竞争方式。

三、平台企业生态垄断的形成机理

(一)生态垄断的形成原因

互联网技术的发展为生态垄断的形成提供了技术支持,而平台企业自身的属性、用户与平台企业的深度耦合、平台企业所面临的政府为其构建的外部环境则是生态垄断形成与发展的深层次原因,故本节将对生态垄断形成原因进行剖析,并从企业、用户、政府的视角进行归纳与分类。

1.企业层面:市场逻辑过度异化引致平台生态垄断

2.用户层面:消费者与商家用户权责的非对称性强化平台生态垄断

从用户层面来看,尽管平台企业的运行战略方针为生态垄断的形成积累了丰富的用户资源,而用户与平台企业的耦合以及双边用户间的耦合则进一步强化了这种效应。(1)从消费者层面来看,在平台生态系统的构建、发展及形成生态垄断的过程中,消费者与平台的关系愈发紧密。这主要源于平台生态系统垄断了多样化的产业后,消费者的选择无异于被无形的剥夺;此外,随着互联网技术的发展,常见的电商、即时通讯、搜索引擎等领域均形成了超级平台,这些平台之间存在着与生俱来的数据鸿沟,难以做到有效的“生态互通”,这导致消费者在平台间转换时,将面临额外的转换成本、学习成本和隐私泄露的风险[22]。(2)

从商家角度来看,商家同时需要与平台和消费者共同构建稳定的共生关系,以达成长期的交易关系。一方面,在垄断的情形下,可供商家选择的平台数量在急剧减少;平台企业又是平台经济规则的制定者,掌握着信息和流量的入口。因此,商家需要在平台企业的限定范围内,妥善实施商业行为,积极谋求与平台企业的共同成长。另一方面,尽管双边用户具有对等的商业地位,但平台经济领域中的众多市场多为买方市场,商家用户作为相对弱势的群体,需要在特定的平台上不断深耕市场,以达到改善产品和服务,留存更多客户的目的。可以看出,消费者和商家的特点和性质进一步强化了生态垄断的形成与发展。

3.政府层面:包容审慎监管理念过度分离加剧平台生态垄断监管缺位

从政府层面来看,自20世纪末,互联网平台企业诞生以来,我国政府基于促进经济发展、培育新兴产业的目的,对平台经济采取了包容审慎的监管理念。这种监管理念在应对平台各类复杂的负外部性问题时,难以恰如其分的分配包容监管与审慎监管的权重,容易造成监管失衡,从而助推了生态垄断的形成与发展[13]。

包容审慎的监管理念对于平台企业的威慑力不够明显,导致平台企业在众多产业都出现野蛮生长的问题,为生态垄断的形成提前拓宽了产业范围。尤其在执行过程中,包容审慎的监管理念具有被理解为“重包容轻审慎”的倾向,所以,在重包容的处理原则下,很多企业肆意拓宽业务范围,为生态垄断的发展划定了产业基础。

(二)生态垄断的形成过程

1.横向合并阶段:平台规模不断扩大

在横向合并阶段,该阶段的平台企业主要通过横向并购来实现企业规模的扩张,以达成在初始产业垄断的目的。横向并购指的是在同一产业、生产同类产品、面对同样市场间的兼并。横向并购能够在产业幼小期,迅速提高市场份额,增加竞争力,实现规模经济,提高产业集中度,最终达到在原始产业垄断的状态。平台企业在形成和壮大的初期,均倾向于采取此类扩张方式。

2.纵向扩张阶段:平台一体化程度不断强化

在纵向扩张阶段,该阶段的平台企业主要通过纵向兼并来实现在原产业上下游的扩张,以达到纵向一体化的目的。纵向兼并又被成为“垂直兼并”,指的是在产品和服务生产的上下游阶段进行兼并与扩张。纵向兼并能够为企业提供较为稳定的经营环境,降低生产与销售环节存在的信息不对称,实现有计划的调节生产,减少不确定性对企业的影响。在完全竞争的市场结构中,企业没有必要进行纵向兼并,因为投入和产出的价格可按照市场既定的价格进行购买与销售。但是,在平台经济市场中,平台企业凭借着“赢者通吃”的特性容易形成垄断,为了减少市场中的不确定性,具有实力的平台企业将会进入上下游产业。

3.混合兼并阶段:平台实施跨业务延伸形成生态垄断

以国内知名平台企业阿里巴巴为例,阿里巴巴最初起源于电子商务领域,通过在该领域积累大量用户和数据后,主动把业务拓展到金融、企业服务等行业,先后构建了自有的支付和物流平台。在这之后,继续向教育、游戏、旅游、社交等领域拓展,最终形成了各子平台在业务上相互交织、合作共赢的生态系统。在生态垄断的格局形成后,一些新型的垄断行为开始显现。如全面的价格歧视、跨领域屏蔽与封锁数据要素等。以跨领域屏蔽与封锁数据要素为例,平台生态系统内部的技术、数据、用户等资源是开放互通的,但不同生态系统之间的要素是封闭的。这导致不同的平台系统间通过恶意引流、相互屏蔽等方式来阻碍数据及用户的正常流通,以实现排挤对方发展的目的,如平台生态系统内部的电商平台以非正当理由封锁外部的金融支付平台等。近年来,此类垄断行为已有愈演愈烈的趋势,且危害也呈指数上升的趋势。

4.小结

综上所述,生态垄断经由平台生态系统基于原始领域进行横向合并、纵向扩张、混合兼并发展而来,是由核心平台(垄断协议的发起者)进行居中调度,与核心平台相互协调的直接或间接关联的子业务平台进行默认共谋。同时,子平台可以通过生态系统内部的信息,获知其他平台的策略和行为,并以此为基准,作为自身行动的先验条件,以推动共谋协同的交互进行。所以,在核心平台与子平台共同交织的生态系统内,生态垄断既具有经济上的横向限制,也具有纵向限制,由此对产业发展、社会福利分配、信息泄露等带来的风险也越来越不容忽视。

四、平台企业生态垄断的多重负外部性

主流经济学界认为,负外部性指的是在生产或消费过程,经济行为主体对其他人或组织造成了损失而没有进行补偿的情形,由于该定义要求较为严格,所以为了增加其适用性,后续的学者也把经济活动在社会层面造成的低效现象统称为负外部性[24]。平台生态系统突破了传统平台企业在发展中所面临的瓶颈,使得提供单一、封闭场景和功能的平台企业逐渐走向满足多样化需求的复合、开放场景和功能的平台生态系统。催生价值创造的范式从线性创造、协同创造向数字生态系统创造范式跃迁[25]。最终从提高资本配置效率、促进要素互通、降低学习成本等方面惠及了平台经济场域内的众多参与者,也从提高社会福利、创造就业岗位、革新社会治理模式等方面赋能了当下的经济发展[26]。但是,由平台生态系统所引致的生态垄断在产业层面带来了降低市场竞争程度、形成了较高的进入壁垒、抑制产业创新,在社会层面带来了社会福利分配不当、信息安全、资本集中而引发的“大而不倒”等负外部性问题,也需要及时地予以审视。

(一)产业层面

生态垄断不仅在核心平台的所属产业形成垄断,也在核心平台衍生出来的众多子平台产业上形成垄断,故新型的生态垄断在产业层面有着更为深刻的影响,主要表现在进一步降低市场竞争程度、提高行业进入门槛、抑制产业创新等系统性问题。

1.平台生态垄断进一步降低市场竞争程度

2.平台生态垄断全方位提高行业进入壁垒

3.平台生态垄断进一步抑制平台生态系统内外部的产业创新

(二)社会层面

在生态系统内部,平台企业能够通过对反应用户信息的数据在不同子平台间进行反复流转与使用,从而全方位地对消费者进行价格歧视,完全剥夺消费者剩余,由此带来了社会福利分配不当、数据泄露的风险,甚至有可能诱发系统性危机。

1.平台生态垄断造成社会福利分配不当

平台企业在运行过程中,不仅需要通过横向扩张、纵向扩张、混合扩张等方式拓展其领域范围,同时也需要对数据及技术进行不断的整合与利用,以实现全行业的垄断。这种运行方式在社会福利分配方面,带来了两方面显而易见的问题,一方面,随着平台生态系统的日趋完善,平台企业掌握的用户数据量越来越庞大,以及平台企业对数据的分析和处理能力逐渐提高,使得数据渐渐从具有潜在价值的数据资源转变为具有使用价值的数据产品。平台企业利用这些数据能够有效的对用户进行微观刻画,准确反映出双边用户的实际生产力、购买力、偏好等信息。进而推动这些数据要素在不同子平台间流转与运用,以实现在所有业务领域全方位地对用户进行价格歧视的目的,完全剥夺消费者剩余。另一方面,在生态垄断的格局彻底形成后,市场上的不同产业均被同一平台生态系统内部的不同子平台所把持。此时市场上可供用户选择和替代的其他平台将所剩无几,如若现在用户想要转换平台,则会面临高昂的转换成本与学习成本。平台企业在意识到这种现象时,将会主动把产品价格提高到市场均价加转换成本与学习成本的边界,从而进一步剥夺用户福利,以达到最大化平台利润的目的。

2.平台生态垄断引致社会公共安全隐患

在社会公共安全方面,平台生态垄断招致的公共安全问题主要是数据泄露或者数据运用不当造成的社会安全隐患。在平台生态系统中,不同子平台间的数据是能够实时、精准、高效的共享与流转。这种共享与流转分别从个人数据和集体数据角度带来了两方面问题。

另一方面,随着平台数据规模的增长、维度的扩张、时效的加强,数据的边际价值呈现出递增的现象,这使得用户数据不断集聚,最终形成集体数据。在愈发频繁的集体数据的流动中,一些未经脱敏的信息常见于各种网络渠道上,尤其是在跨境信息流动中,这些数据一经泄露,将严重威胁到网络安全和国家安全。例如,有些有着外资背景的平台企业,通过搜集国内的出行数据及高精地图测绘数据,并将数据泄露给境外机构,从而有可能诱发巨大的社会安全风险[27]。诚然,数据的流动是平台生态系统实现价值创造的重要基础和保障,但是,如何维护并构建一个安全、稳定、高效的流通环境,也是当下的一个重要议题。

3.平台生态垄断引致系统性社会风险

五、平台企业生态垄断的治理范式

平台企业垄断的传统治理范式在平台生态系统中的移植性应用,并没能有效阻止生态垄断在产业层面和社会层面所带来的严重负外部性问题。面对平台生态系统与平台企业的异化,以及生态垄断与垄断的诸多特性的背离,急需摆脱传统垄断治理的范式,搜寻出针对具有全方位、全面性生态垄断治理的新范式。“双边用户+平台企业”治理层次作为一种生态垄断治理的新范式,能够剖析出平台生态系统的若干主体的重要属性,及其在生态垄断形成和发展中的重要作用,在这种范式下,对平台生态垄断的识别、测度以及治理机制都呈现出深刻而系统的变化。(参见图1)

图1生态垄断的治理范式

(一)“双边用户+平台企业”治理范式的必然性

“双边用户+平台企业”治理范式是反生态垄断的必然要求。如上所述,企业层面的反垄断是传统反垄断的核心视角,所以此处不再赘述,而是重点介绍从用户层面反垄断的必然要求。其中,用户指的是某种技术、服务、产品的使用者,这个词一般在商业领域里被广泛提及,尤其到了21世纪的信息技术领域,这个词语的使用率越来越高。在传统经济范式下,用户仅仅是企业使用提供的产品和服务,并不参与产品的流通,更不会参与到产品选择与创造过程中。然而,到了平台生态系统所引致生态垄断的语境下,情形出现了重大变化,用户不再单纯的承担平台企业的消费者和商家的角色,而是参与到了生态垄断形成和发展的如下几个方面。

第二,用户的被动属性促进了平台企业生态系统的扩张。平台企业生态系统的形成,往往伴随着反应用户信息的数据要素在不同行业间的流转与使用,2006年英国数学家CliveHumby率先指出“数据是新时代的石油”,可以看出,用户背后的数据要素是平台企业进行业务扩张赖以维系的基础。尽管用户自身并没有主动参与到这个过程中,但是也被动地、实质性地在平台企业生态圈扩张中扮演了至关重要的角色。

第三,用户偏好的转变决定了平台企业生态系统的存亡。用户偏好是人们对收益和风险的决策的态度,一般而言,短期内并不会出现较大波动。然而,平台生态生态系统内部用户偏好一旦发生偏离,则会带来致命性的影响。比如,当苹果手机带着更灵敏的触控、更艳丽的屏幕、更清晰的摄像等功能到来时,几乎所有消费者都抛弃了流行长达14年之久的塞班(Symbian)生态系统,这不仅直接决定了多种生态系统的命运走向,也间接地决定了移动互联网时刻的到来。

(二)“双边用户+平台企业”治理范式的解构

1.“双边”用户下的治理范式解构

在用户数量方面,由于涉及行业众多,生态垄断会招致较多的用户集中在平台生态系统内部,尤其在用户基数较大时,不仅仅平台自身会出现新型垄断行为,因双边用户增长而逐渐衍生出来的假冒伪劣产品等也开始泛滥。所以,监管部门应重点围绕用户数量,有序设置监管指标,根据用户数量变化,及时监督与约束潜在的垄断与不正当竞争行为,以促进有序竞争的市场结构的形成。

在用户类型方面,单一平台企业往往有着特征相对固定的用户群体,如网约车司机多以本地户籍已婚青年男性为主,占比可达95.1%以上[28]。但是,在生态垄断的形成过程中,由于平台生态系统涉足较多业务,双边用户将不再具有统一的特征,其类型将呈现出复杂多样化态势,难以从性别、年龄、学历等微观信息层面总结出相似特征。所以,监管部门可针对不同类型的平台生态系统,设置用户类型观测指标,用以观测平台在不同类型用户中的扩张状况,以防范生态垄断的持续扩张。

2.平台企业视角下的治理范式解构

六、推动平台企业生态垄断治理的政策建议

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钱贵明,南京大学应用经济学博士研究生,研究方向为平台治理与平台反垄断。

阳镇,通讯作者。博士,中国社会科学院工业经济研究所助理研究员,清华大学技术创新研究中心兼职副研究员,主要研究方向是企业技术创新与平台企业社会责任。

陈劲,清华大学经济管理学院教授,博士生导师,教育部长江学者特聘教授,清华大学技术创新研究中心主任,主要研究方向为企业技术创新与科技政策。

THE END
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13.ISV佣金全免;工信部:人形机器人到2025年实现量产根据美国联邦贸易委员会(FTC)周四公布的针对亚马逊反垄断案件的新细节,亚马逊公司的秘密定价算法,可能为该公司带来了超过10亿美元的额外利润。FTC于9月对亚马逊提起诉讼,并表示,亚马逊创建了一个内部代号为「Nessie计划」的秘密算法,用于识别预测其平台上会被其他在线商店效仿涨价的特定商品。 https://www.tmtpost.com/6775815.html
14.广州游戏平台运营招聘(工资待遇要求)新疆自然算法科技文化有限公司广州游戏平台运营招聘(新疆自然算法科技文化有限公司):根据算法统计,广州游戏平台运营工资拿6-8K占100%,招聘经验要求1-3年经验占比最多,要求一般,招聘学历要求大专学历占比最多,要求一般,更多广州游戏平台运营招聘,请上职友集。https://www.jobui.com/company/22596022/salary/j/youxipingtaiyunying/
15.《佳木斯大学学报(自然科学版)》官方知网投稿平台《佳木斯大学学报(自然科学版)》编辑部 通信地址:佳木斯市向阳区学府街258号 邮编:154007 联系电话:0454-8618600 官方投稿平台:https://jmdb.cbpt.cnki.net基于改进粒子群算法的计算机考试自动组卷方法 赵宏岩;邬昌兴;2024年10期 v.42;No.197 5-9页[查看摘要][在线阅读][下载1493K] https://jmdb.cbpt.cnki.net/
16.MITTechnologyReview2021年“十大突破性技术”解读(图片来源:MIT Technology Review官方APP) 专家点评: 祁海 清华大学医学院院长,教授,“长江学者”特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,霍华德休斯医学研究所国际学者。曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学一等奖以及北京市自然科学奖二等奖。曾获美国免疫学会研究者奖、树兰医学奖、吴阶平—保罗杨森医学药学奖https://mse.xauat.edu.cn/info/1025/1521.htm
17.自然语言处理算法自然语言处理算法文档介绍内容阿里云为您提供自然语言处理算法相关的28830条产品文档内容及常见问题解答内容,还有等云计算产品文档及常见问题解答。如果您想了解更多云计算产品,就来阿里云帮助文档查看吧,阿里云帮助文档地址https://help.aliyun.com/。https://help.aliyun.com/wordpower/461031-1.html
18.星启网络详解Filecoin算法经济模型和生态观数字经济这里需要引入一个effective network time(有效时间)的概念,不同于自然时间,有效时间是在基线铸币产出公式中采用的另一个时空时间点,随着全网原值算力(未加入有效数据影响的全网有效算力)不断增长追赶基线算力,有效时间也会随之追赶自然时间,但基于算法设置,有效时间永远无法赶上自然时间,只能无限逼近。 https://www.zilian9.com/561266.html
19.产业互联网周报海外裁员潮继续,涉及戴尔微软等十余家企业2月9日消息,浪潮信息在互动平台表示,公司在AIGC已从算力、算法和应用三个方面进行布局和长期研发投入,其中源1.0大模型也是预训练巨量自然语言模型。 科大讯飞:类ChatGPT技术将于5月落地,率先用于AI学习机 2月9日消息,从科大讯飞方面获悉,科大讯飞Al学习机将成为公司类ChatGPT技术率先落地的产品,并于今年5月发布。https://static.nfapp.southcn.com/content/202302/14/c7356584.html
20.智慧法治学术动态(2023年第10期总第34期)2023年3月8日消息,据中央网信办举报中心官方微信公众号,2023年2月,中央网信办举报中心指导全国各级网信举报工作部门、主要网站平台受理网民举报色情、赌博、侵权、谣言等违法和不良信息1459.9万件,环比增长10.4%、同比增长18.4%。其中,中央网信办举报中心受理举报57.4万件;各地网信举报工作部门受理举报62.5万件;全国主要https://m.jfdaily.com/sgh/detail?id=981648
21.《网络信息内容生态治理规定》网络信息内容服务平台不得在以上重点环节呈现本规定第七条规定的信息。 第十二条 网络信息内容服务平台采用个性化算法推荐技术推送信息的,应当设置符合本规定第十条、第十一条规定要求的推荐模型,建立健全人工干预和用户自主选择机制。 第十三条 鼓励网络信息内容服务平台开发适合未成年人使用的模式,提供适合未成年人使用的https://www.yueyang.gov.cn/sfj/7200/58100/content_1996717.html
22.生态图2023》入驻企业盘点(下)Morketing凭借着自研的AI智能算法以及13年+数字零售研究Know-how, Nint任拓始终植根于数字零售领域(内容电商、货架电商),通过NLP技术和内容大数据库构建数字零售知识体系,实现内容实时分析和转化数据归因,将大数据解读为指导增长的洞察,帮助客户伙伴看清现状、看懂增长、知道如何长。Nint任拓旗下拥有任拓情报通,任拓研究咨询,任拓https://morketing.com/detail/25052
23.如何使用MegEngine生态落地一个算法MegEngine在当今人工智能领域,深度学习算法已经广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等各种领域。然而,实现一个高效的深度学习算法需要运用大量的技术和工具,并要面临着许多挑战,如训练计算资源消耗大,模型转换难,高效快捷的推理部署等问题。MegEngine 作为一个训推一体的深度学习框架,其生态工具集合了图像对比、模型转换、硬https://www.cnblogs.com/megengine/p/17273953.html
24.腾讯设计师:为什么资讯App都长一个样?优设网而今,智能算法与个性化已经在重塑媒体的分发机制。基于大数据的用户分析与匹配的场景化、精准化决定了算法的效果。平台的内容池和用户画像池经过算法的适配,建立起越来越精准的连接,并不断积累数据、迭代,成为人工智能主导的自主进化。在国内, 资讯个性化推荐产品竞争已经进入了白热化,争抢着内容分发的阵地。 https://www.uisdc.com/why-information-app-similar
25.2023年重大网络安全政策法规盘点为了规范数据处理活动,保障数据安全,保护自然人、法人和非法人组织的合法权益,培育数据要素市场,促进数据有序流动和开发利用,推动数字政府、数字社会、数字经济建设与发展,遵循有关法律、行政法规的基本原则,结合厦门经济特区实际,厦门市人民代表大会常务委员会制定《厦门经济特区数据条例》并公布,自2023年3月1日起施行。https://www.eet-china.com/mp/a273064.html
26.自然语言处理(NLP):竞赛平台国际国内nlp竞赛自然语言处理(NLP):竞赛平台【国际、国内】 本文列举了多个国际和国内的数据竞赛平台,特别关注NLP领域的比赛,这些比赛提供免费数据、真实业务场景和丰厚奖励,为学习者提供实践机会,增加项目经验,同时也适合专家赚取外快。包括SemEval、阿里天池、百度大脑等知名平台,覆盖从初级到高级的各种技能水平。https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/119960709
27.2024年重大网络安全政策法规盘点四部门开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动 为进一步深化互联网信息服务算法综合治理,中央网信办、工信部、公安部、国家市场监管总局联合印发通知,决定部署开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动。从五方面明确了专项行动的工作目标,重点整治同质化推送营造“信息茧房”、违规操纵干预榜单炒作热点、盲https://www.goupsec.com/?p=18143
28.AI+金融慕课课程解构组合的技术:自然语言处理、金融知识图谱、量化投资、机器学习、数据挖掘 智能投顾(robo-advisor),是指计算机基于客户年龄、收入水平、家庭结构、理财需求、风险承受能力、风险偏好等因素,运用现代投资组合理论,通过算法搭建数据模型,利用人工智能技术和网络平台代替人类提供理财顾问服务。 https://www.jianshu.com/p/8d6603496218